探索Llama 2,开源影响,提示工程和可扩展的LLM架构
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介绍 Docker容器已成为软件开发和部署快速发展的必不可少的工具,提供了一种轻量级和高效的方式来打包、分发和运行应用程序。本文深入探讨了在各种类别中排名前20的Docker容器,展示了它们的特点、用途和对简化开发工作流程的贡献。 Web服务器和内容管理 Web服务器 Nginx Nginx是一种多用途的Web服务器和反向代理,以其出色的性能和可扩展性而倍受赞誉。其轻量级结构和对并发连接的灵活管理使其成为开发人员追求高效率的首选。显著特点包括强大的负载均衡能力、高效处理静态内容和先进的安全功能。其应用范围涵盖各种功能,从为静态网站提供服务到为微服务实现负载平衡,以及作为应用服务器的反向代理。 Apache HTTP服务器 Apache HTTP服务器是Web服务器领域的先驱者,仍然是提供动态内容的可靠选择。以其模块化设计和广泛的可配置性而闻名,轻松适应各种应用。其主要特点包括全面的模块支持、出色的可配置性和强大的社区支持。其多功能应用领域包括托管动态网站、运行PHP应用程序和作为各种基于Web的应用程序的后端服务器。 Traefik 另一个Docker容器是Traefik。Traefik是一个面向微服务架构而专门定制的现代反向代理和负载均衡器。其吸引力在于动态配置和自动服务发现,使其成为容器化环境的理想选择。其关键特点包括自动服务发现、与容器编排工具的无缝集成以及支持Let’s Encrypt,实现自动配置SSL/TLS证书。其应用领域包括负载均衡微服务、根据指定规则进行流量路由,以及通过自动管理SSL/TLS证书实现安全通信,是现代基础架构设置中的重要工具。 内容管理系统 WordPress WordPress是一种主流的内容管理系统,支撑着互联网的大部分内容。将WordPress容器化可以简化部署,为内容管理需求提供可扩展和隔离的环境。其庞大的插件生态系统、用户友好的界面和强大的社区支持是其关键特点。其多功能跨越从促进博客和内容创作到构建企业网站和监督在线社区,为各种与web相关的努力提供了一种灵活的解决方案。 数据库和数据存储 关系型数据库 MySQL MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库,以其速度和可靠性备受赞誉。将MySQL容器化可以简化跨不同应用程序管理和配置数据库。其主要特点包括ACID兼容性、强大的复制和集群支持以及高性能能力。其应用范围从作为Web应用程序的后端存储到管理电子商务平台的数据存储和支持内容管理系统,展示了其适应不同领域不同存储需求的灵活性。 PostgreSQL PostgreSQL是一种强大的开源关系型数据库,以其可扩展性和严格遵循标准而受到赞誉。将PostgreSQL容器化提供了一个便携和可复制的数据库环境,实现了部署的灵活性。其关键特点包括通过自定义函数和运算符实现可扩展性、确保数据可靠性的ACID兼容性以及强大的复杂查询支持。其应用领域包括支持地理信息系统(GIS)、支持数据仓库需求以及满足金融应用程序的复杂性,展示了其在需要严格的数据处理和查询能力的各种领域的适应性。 MariaDB MariaDB源自MySQL系列,注重高性能和可靠性。容器化MariaDB可确保在开发和生产阶段间的统一环境,提高部署的一致性。值得注意的特点包括与MySQL的无缝兼容性、高性能存储引擎以及来自活跃社区的强大支持。其应用包括作为Web应用程序的事务性数据库、支持数据分析和报告需求,并驱动内容管理系统,展示了其在可靠和可扩展数据库解决方案方面的多功能性,适用于各种领域。 Microsoft…
Leave a Comment随着近年来大语言模型(LLMs)的发展,这些模型在人工智能和机器学习领域带来了范式转变。这些模型引起了大众和人工智能社区的极大关注,推动了自然语言处理、生成和理解方面的显著进展。最著名的LLM示例是基于OpenAI的GPT架构的ChatGPT,它已经改变了人类与基于AI技术的科技互动方式。 虽然LLMs在文本生成、问答、文本摘要和语言翻译等任务中显示出强大的能力,但它们仍然有自己的缺点。这些模型有时会产生形式不准确或过时的输出信息。甚至缺乏正确的来源归属也会使验证LLMs生成的输出的可靠性变得困难。 什么是检索增强生成(RAG)? 一种称为检索增强生成(RAG)的方法解决了上述限制。RAG是一种基于人工智能的框架,它从外部知识库中收集事实,让大语言模型获得准确和最新的信息。 通过集成外部知识检索,RAG已经能够改变LLMs。除了精确性,RAG通过透明地揭示LLMs的生成过程细节,为用户提供透明度。RAG解决了传统LLMs的局限性,通过平稳地结合外部检索和生成方法,确保了更可靠、具有上下文意识和知识的基于人工智能的通信环境。 RAG的优势 提高响应质量 – 检索增强生成着眼于LLM生成的响应不一致性问题,保证更准确和可信的数据。 获取最新信息 – RAG将外部信息集成到内部表示中,以确保LLMs获得当前和可信的事实。它确保答案建立在最新知识之上,提高模型的准确性和相关性。 透明度 – RAG的实施使用户能够检索基于LLMs的问答系统中模型的来源。通过使用户能够验证陈述的完整性,LLM促进了透明度,并增加了对其提供的数据的信心。 减少信息丢失和产生虚像 – RAG通过基于独立、可验证的事实建立LLMs,降低了模型泄漏机密信息或产生错误和误导性结果的可能性。它通过依赖更可靠的外部知识库,减少了LLMs对信息的错误解释的可能性。 降低计算开销 – RAG减少了对不断变化的条件进行参数调整和训练的需求。它减轻了财务和计算压力,提高了LLM驱动的聊天机器人在商业环境中的成本效益。 RAG如何工作? 检索增强生成(RAG)利用所有可用的信息,如结构化数据库和非结构化材料(如PDF)。这些异构材料被转换成一种通用格式,并组装成一个知识库,形成一个生成人工智能系统可以访问的存储库。 关键的一步是使用嵌入语言模型将该知识库中的数据转换为数字表示。然后,使用具有快速高效搜索功能的向量数据库来存储这些数字表示。一旦生成人工智能系统发出提示,这个数据库可以快速检索到最相关的上下文信息。 RAG的组成部分…
Leave a Comment这篇博客文章是LLM SaaS系列中FastAPI + Supabase模板的一部分,建立在第1部分(Auth和文件上传)介绍的概念基础上下面的插图展示了Celery workers的工作原理…
Leave a Comment最近,由于FastAPI的简单性、异步性和本地Swagger UI,它在Python后端开发者社区中引起了很大的关注在那些受欢迎的LLM开放源代码中…
Leave a Comment本文讨论了构建训练数据集的ETL编写的几个最佳实践它深入探讨了应用于机器学习的几种软件工程技术和模式
Leave a Comment为了使大规模生成性AI应用程序能够良好运行,需要一个能够处理大量数据的良好系统其中一个重要的系统是向量数据库该数据库的特殊之处在于它能够处理多种类型的数据,例如文本、声音、图片和视频,并以一种数字/向量形式存储什么是向量数据库?向量数据库[…]
Leave a Comment随着客户尝试解决越来越具有挑战性的问题,机器学习(ML)变得越来越复杂这种复杂性通常会导致对分布式ML的需求,即使用多台机器来训练一个模型尽管这可以实现跨多个节点的任务并行化,从而加快训练时间、提高可伸缩性和改进[…]
Leave a Comment在如此广阔的大数据领域中,你从哪里开始?要使用哪些工具和技术?我们会探讨这个问题,并讨论大数据中最常见的工具
Leave a Comment自从ChatGPT发布以来,大型语言模型(LLMs)在行业和媒体中受到了极大的关注,导致了前所未有的需求,试图利用LLMs来…
Leave a Comment在本文中,深入探讨AI/ML特征存储的基础知识,并探索如何使用ScyllaDB NoSQL开始建立自己的特征存储
Leave a Comment深入了解我们对ChatGPT与自主AI代理,如Auto-GPT和GPT-Engineer的全面分析探索它们的功能、设置指南,并了解它们对劳动力市场的影响
Leave a Comment2022年10月,当我开始尝试大型语言模型(LLM)时,我最初的倾向是探索文本补全、分类、NER和其他与自然语言处理相关的领域尽管…
Leave a Comment在这篇文章中,我们将分享一个名为Hamilton的开源框架,它可以帮助您为大型语言模型(LLM)应用堆栈编写模块化且易于维护的代码Hamilton非常优秀…
Leave a Comment人工智能具有无限的可能性,这在其引入每个人的新产品和发展中显而易见。随着OpenAI开发的最新聊天机器人ChatGPT的发布,由于其GPT的变压器架构,AI领域已经席卷全球。从深度学习、自然语言处理(NLP)和自然语言理解(NLU)到计算机视觉,AI正将每个人推向一个拥有无尽创新的未来。几乎每个行业都在利用AI的潜力并进行革命性的改变。特别是在大规模语言模型(LLMs),LangChain和向量数据库等领域的卓越技术进步,是这一显著发展的原因。 大规模语言模型 大规模语言模型(LLMs)的发展代表了人工智能的一大步进。这些基于深度学习的模型在处理和理解自然语言时表现出令人印象深刻的准确性和流畅性。LLMs通过从各种来源(包括书籍、期刊、网页和其他文本资源)获取大量文本数据进行训练。它们通过学习语言来获取语言结构、模式和语义链接,从而帮助它们理解人类交流的复杂性。 LLMs的基本架构通常涉及具有多层的深度神经网络。根据训练数据中发现的模式和连接,该网络分析输入文本并生成预测。为了减少模型预期输出和预期输出之间的差异,模型的参数在训练阶段进行调整。LLM在训练过程中消耗文本数据,并试图根据上下文预测下一个单词或一系列单词。 LLMs的应用 回答问题:LLMs擅长回答问题,并通过搜索大量的文本语料库(如书籍、论文或网站)来提供精确而简洁的回答。 内容生成:LLMs在涉及内容生成的活动中证明了其有用性。它们能够生成语法正确、连贯的文章、博客条目和其他书面内容。 文本摘要:LLMs在文本摘要方面表现出色,能够在将冗长的文本压缩为更短、更易消化的摘要时保留重要信息。 聊天机器人:LLMs经常被用于创建聊天机器人和使用对话式AI的系统。它们使得这些系统能够用正常语言与用户进行交互,理解他们的问题并适当地回答,并在整个交互过程中保持上下文。 语言翻译:LLMs能够准确地在不同语言之间进行文本翻译,克服语言障碍,促进成功的交流。 训练LLMs的步骤 训练LLMs的初始阶段是编制一个庞大的文本数据集,模型将使用该数据集来发现语言模式和结构。 一旦收集到数据集,就需要进行预处理,以便为训练做准备。为此,必须通过删除任何不必要或冗余的条目来清理数据。 选择适当的模型架构对于训练LLMs至关重要。基于变压器的架构已经显示出在处理和生成自然语言方面非常高效,包括GPT模型。 使用反向传播等深度学习方法调整模型的参数来训练LLMs,并提高其准确性。模型在训练过程中处理输入数据并基于识别出的模式生成预测。 在初始训练之后,LLMs将进一步在特定任务或领域上进行微调,以提高其在这些领域的性能。 为了评估经过训练的LLMs的性能,使用多种指标(包括困惑度和准确性)来评估模型的性能。 经过训练和评估后,LLMs将在实际应用中的生产环境中使用于实际应用。 一些著名的语言模型 GPT(Generative Pre-trained Transformer)是OpenAI的GPT模型系列的重要成员,也是知名的ChatGPT的底层模型。它是一个仅解码器的单向自回归模型,通过根据先前生成的单词预测下一个单词来生成文本。GPT拥有1750亿个参数,广泛用于内容生成、问题回答等方面。 BERT – 双向Transformer编码器表示(BERT)是最早的基于Transformer的自监督语言模型之一。它是一个强大的模型,用于理解和处理自然语言,具有3.4亿个参数。…
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