介绍 曾经是静态内容的领域，现在通过ChatGPT插件的注入，ChatGPT正在经历一场革命性的转变。这些插件就像是虚拟的钥匙，解锁了数字故事讲述的未知领域，重塑了用户参与度。在本指南中，我们将踏上探索ChatGPT插件无缝整合到博客世界的旅程，揭示它们在培养创造力、建立社区和应对不断发展的领域中的潜力。 学习目标 了解启用和安装ChatGPT插件的步骤，增强语言模型的功能。 了解如何验证ChatGPT插件的激活状态，并监控其性能，以实现无缝的用户体验。 探索将ChatGPT插件集成到应用程序中的简化指南，包括获取API密钥和安装必要的软件包。 检查在医疗、金融和制造业等实际应用中，展示ChatGPT插件对效率和决策的影响。 本文作为 数据科学博文马拉松的一部分发表。 <p进入chatgpt插件的世界，就像为你的对话工具箱增加了个人化的触感一样。这些模块化扩展作为伴侣，让用户能够自定义交互并实现特定的博客目标。这不仅仅是关于生成内容，而是为你的受众创造独特而动态的体验。 ChatGPT插件的变革性作用 <p深入探究chatgpt插件的变革性作用揭示了它们对用户参与度的深远影响。尽管chatgpt以其独立形式提供了令人印象深刻的自然语言处理能力，但插件通过引入专门的功能，提升了用户体验。这些功能包括触发式回复、上下文感知的交互和通过外部api实时检索信息。 <p这个变革性动态标志着从静态对话模型到多功能适应性工具的演变，为用户在与chatgpt交互和利用中开启了新的维度。随着我们深入了解这些插件的具体内容，它们重塑对话人工智能领域的潜力变得越来越明显。 插件影响的导航 <p我们的探索密切研究了这些多功能工具的深远意义和稳定性。我们深入探讨了chatgpt插件的重要性，探索其在塑造和丰富用户交互中的关键作用。 <p本节详细研究了chatgpt插件的稳定性，提供了关于它们在chatgpt框架内的可靠性和稳定性的见解。通过导航这些插件的影响，我们旨在全面了解它们的重要性以及在各种对话场景中的稳定性。 了解限制和技术 <p让我们深入了解实际情况。稳定性和限制性是重要的考虑因素。这些插件在更广泛的chatgpt框架内是如何操作的呢？这是关于理解细微差别、优化体验和做出明智决策的问题。你可以同时使用多少个插件？让我们探索有效自定义的实际考虑因素。 <p引人入胜的是gpt-4对chatgpt插件的影响。作为基础模型的下一个迭代版本，gpt-4的进步对插件的能力和性能产生影响。本研究提供了对chatgpt插件不断发展的领域的一瞥，展示了技术发展如何塑造它们的功能。 <p通过全面了解这些限制和技术细节，用户可以在chatgpt插件的领域中做出明智决策并优化使用。 安全和监控 <p安全至关重要。我们深入研究了与chatgpt插件相关的安全考虑，解决了关注点，并制定了安全交互措施。常见的关于安全的问题以直接的faq形式进行了回答，提供了明确的解释，并建立了对安全使用的信心。 <p以chatgpt插件安全为重点的常见问题解答（faqs）。这些常见问题解答涵盖了用户关于在chatgpt体验中整合插件的安全性和可靠性方面的疑问。这些常见问题解答为寻求关于安全方面的澄清的用户提供了宝贵的资源。 <p这个逐步验证指南赋予用户确认插件功能的能力，确保它们积极地参与到对话中。通过强调安全考虑并提供有效监控工具，本节为用户提供了在chatgpt插件世界中安全而自信地导航所需的知识。 费用、访问和安装 提升您的博客体验需要一定的费用支出。用户友好的逐步安装指南确保了较低的技术门槛，使技术水平有限的用户也能轻松使用。了解财务方面和插件集成的实际步骤，使用户能够做出明智的决策。了解使用ChatGPT插件所涉及的成本是至关重要的。当将这些插件整合到ChatGPT体验中时，用户可以清楚地了解潜在费用。这样的理解有助于与个人需求和预算相匹配选择正确的插件。…
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介绍 在人工智能（AI）领域中，对精准度和可靠性的不断追求带来了突破性的创新。这些策略对于引领生成模型提供相关答案至关重要。生成AI在不同复杂应用中的使用的最大障碍之一就是幻觉。Meta AI研究发布的最新论文《链式验证减少大型语言模型中的幻觉》介绍了一种简单的技术，可以直接减少文本生成时的幻觉。 本文将探讨幻觉问题，并介绍论文中提到的CoVe概念，以及如何使用LLMs、LangChain框架和LangChain表达语言（LCEL）来实现它以创建自定义链。 学习目标 了解LLMs中的幻觉问题。 了解缓解幻觉的链式验证（CoVe）机制。 了解CoVe的优点和缺点。 学习使用LangChain来实现CoVe，并理解LangChain表达语言。 本文是作为数据科学博文马拉松的一部分发表的。 LLMs中的幻觉问题是什么？ 让我们首先尝试了解LLM中的幻觉问题。使用自回归生成方法，LLM模型根据之前的上下文来预测下一个单词。对于频繁主题，模型已经看过足够多的示例，可以自信地为正确的标记分配高概率。然而，由于模型没有接受过关于异常或陌生主题的训练，它可能会以高置信度提供不准确的标记。这导致了看似合理但错误的幻觉信息。 下面是Open AI的ChatGPT中出现幻觉的一个例子，我询问了一本由印度作者于2020年出版的书籍《Small Things的经济学》，但模型却带着充分的自信回答错误，并将其与另一位诺贝尔奖获得者阿比吉特·巴纳吉的书《Poor Economics》混淆。 链式验证（CoVe）技术 CoVe机制结合了提示和一致性检查，为LLMs创建了一个自我验证系统。下面是论文中列出的主要步骤。我们将逐一详细了解每个步骤。 链式过程概述 生成基线响应：给定查询，使用LLM生成响应。 计划验证：给定查询和基线响应，生成一系列验证问题的列表，这些问题可以帮助自我分析是否存在原始响应中的任何错误。 执行验证：依次回答每个验证问题，因此检查答案与原始响应之间的一致性或错误。 生成最终经过验证的响应：根据发现的不一致性（如果有的话），生成一个经过修订的响应，并纳入验证结果。 使用详细示例理解链式过程 生成初始响应…
Leave a Comment介绍 在教育和机器学习的不断发展中，适应性学习通过扩散的整合代表了一种范式转变。这种先进的方法利用了扩散的原理来量身定制学习经验，无缝地适应个体学习者的需求和学习节奏。在本文中，我们将深入探讨适应性学习通过扩散的细微差别，探索其潜在概念，应用于不同领域以及对学习者和教育工作者的转变性影响。 学习目标 了解在教育和机器学习背景下，适应性学习通过扩散的核心原理。 探索适应性学习架构的关键组成部分，包括学习者模型、辅导模型和知识领域。 深入了解适应性学习通过扩散在不同领域中的实际应用，如教育科技、企业培训和医疗教育。 获取有关实现动态内容扩散、个性化学习路径和实时反馈扩散的高级代码段的知识。 认识到适应性学习通过扩散对学习者和教育工作者的转变性影响，包括在赋予学习者力量和提高教育效率方面的作用。 本文是作为数据科学博文马拉松的一部分发表的。 理解适应性学习通过扩散 适应性学习通过扩散的核心是在教育模型中思考扩散过程的应用。扩散，作为物理和数学的基本概念，描述了物质或信息通过VoAGI的传播。在教育领域中，这意味着智能地传播和吸收知识，根据每个人独特的学习轨迹进行调整。 适应性学习架构 学习者模型 适应性学习架构的核心是学习者模型。这个动态实体捕捉到学习者的独特属性，包括熟练水平、现有知识、指定的学习目标和偏好的学习风格。学习者模型充当了一个个性化的蓝图，通过每次互动的演变和适应提供一个精心调整的学习体验。 现有知识、指定的目标、学习风格 现有知识：学习者已经掌握的内容被包含在学习者模型中。通过评估先前的知识，系统避免了冗余，并调整内容以弥补现有的差距。 指定的目标：学习者被分配的学习目标是另一个重要方面。这些目标作为标准，指导适应性系统筛选与学习者特定教育目标相符的内容。 学习风格：了解学习者最好吸收信息的方式很重要。学习风格包括视觉、听觉、动觉等偏好。适应性学习架构利用这些信息以优化适合个体学习偏好的内容发送方式。 辅导模型 辅导模型是负责内容适应的智能核心。它利用从学习者模型中得出的见解来动态调整教育内容的难度、节奏和格式。该模型使用复杂的算法确保学习材料与学习者当前的熟练水平和学习风格相契合，促进更有效的学习体验。 知识领域 知识领域涵盖了可供学习的全部主题。它作为Tutoring模型从中提取内容的广泛库存。适应性学习架构确保从知识领域中选取的内容与学习者的目标相符，优化教育过程。 输出给学习者 适应性学习架构的最终输出是为个体学习者量身定制的学习体验。这个输出包括量身定制的课程、评估和反馈，旨在最大限度地提高学习者对材料的理解和保持。适应性系统根据实时交互和学习者不断变化的需求对这个输出进行不断改进。 从本质上讲，适应性学习架构将教育转变为一个动态、个性化和反应灵敏的过程。通过交织学习者模型、现有知识、指定的目标、学习风格、辅导模型、知识领域和输出给学习者，这个架构为更有效和引人入胜的学习旅程铺平了道路。…
Leave a Comment介绍 近年来，将人工智能（AI）整合到股票交易中已经改变了投资者的决策方式。随着大型语言模型（LLMs）如GPT-3和GPT-4的出现，发生了一场范式转变，使个人投资者和交易者更容易获得复杂的市场分析和见解。这种革命性的技术利用大量的数据和复杂的算法，提供了以前仅由机构投资者独占的市场理解深度。本文重点介绍使用LLMs开发个性化AI交易顾问，旨在根据风险偏好、投资时间、预算和期望回报来匹配个人投资者的投资配置，为零售投资者提供个性化、战略性的投资建议。 由GPT-3和GPT-4等大型语言模型（LLMs）驱动的股票交易顾问已经彻底改变了金融咨询服务。它们可以利用人工智能来分析历史股票数据和当前的财经新闻，为投资者提供与其独特投资组合和财务目标相符合的个性化投资建议。我们将尝试构建一个顾问来预测市场行为和趋势，根据个人风险承受能力、投资期限、可用资本和期望回报提供量身定制的建议。 学习目标 通过本文，读者将能够： 了解AI和像GPT-3这样的LLMs如何改变股市分析和交易。 认识到基于个人风险偏好和投资目标的AI驱动工具提供个性化投资建议的能力。 了解AI如何利用历史和实时数据制定投资策略和预测。 了解股票交易中的AI如何使复杂的投资策略对更广泛的受众（包括零售投资者）可行。 发现如何利用AI驱动的工具进行个人投资和股票交易决策。 了解利用LLMs构建股票交易顾问的概念。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分进行发布。 关于数据集 该项目的数据集从纽约证券交易所获取，并在Kaggle上提供，包括覆盖七年的四个CSV文件。其中包括关键的财务指标“fundamentals.csv”，提供历史股价和股票分割调整的“prices.csv”和“prices-split-adjusted.csv”，以及提供附加公司信息（如部门分类和总部）的“securities.csv”。这些文件的综合提供了对公司业绩和股票市场动态的全面了解。 数据准备 使用类似GPT-4这样的大型语言模型（LLMs）来实现股票交易顾问，需要进行关键的数据准备。这个过程包括重要的任务：数据清洗、归一化和分类，使用提供的数据集：fundamentals.csv、prices.csv、prices-split-adjusted.csv和securities.csv。 步骤1：数据清洗 在“基本数据集”中，我们使用中值插补来处理“For Year”、“Earnings Per Share”和“Estimated Shares Outstanding”的缺失值（173个、219个和219个缺失值）。 我们将“Period Ending”列转换为日期时间格式，使其适合进行数字字段分析。…
Leave a Comment介绍 BERT，全称为双向编码器表示来自转换器，是一种利用转换器模型和无监督预训练进行自然语言处理的系统。BERT通过两个无监督任务进行预训练：掩码语言建模和句子预测。这使得BERT能够根据具体任务进行定制化，而无需从头开始。本文将介绍BERT的注意力机制及其工作原理。 也可阅读：什么是BERT？点击这里！ 学习目标 理解BERT中的注意力机制 BERT中如何进行标记化？ BERT中如何计算注意力权重？ BERT模型的Python实现 该文章是数据科学博文马拉松的一部分。 BERT中的注意力机制 让我们从最简单的角度开始理解什么是注意力。注意力是模型试图在句子中对那些更重要的输入特征加重权重的一种方式之一。 让我们通过以下示例来理解注意力机制的基本工作原理。 示例1 部分单词比其他单词更受关注 在上面的句子中，BERT模型可能更倾向于给单词“cat”和动词“jumped”赋予更多权重，而不是“bag”，因为了解它们对于预测下一个单词“fell”的过程更加重要。 示例2 考虑以下句子： 部分单词比其他单词更受关注 为了预测单词“spaghetti”，注意力机制会更加关注动词“eating”，而不是“bland”这个副词。 示例3 同样地，在像下面这样的翻译任务中： 输入句子：How was your day…
Leave a Comment介绍 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）已经存在一段时间了。许多工具和应用程序围绕这个概念进行了构建，比如向量存储、检索框架和LLMs，使得处理自定义文档尤其是具有Langchain的半结构化数据变得方便。处理长、密集的文本从未如此轻松而有趣。传统的RAG对于不结构化的文本重型文件（如DOC、PDF等）效果良好。然而，这种方法对于嵌入在PDF中的半结构化数据（如嵌入式表格）效果不佳。 在处理半结构化数据时，通常有两个问题。 传统的提取和文本分割方法无法处理PDF中的表格。它们通常会破坏表格，从而导致信息的丢失。 嵌入表格可能无法转化为精确的语义搜索。 因此，在本文中，我们将使用Langchain构建一个用于处理半结构化数据的检索生成（Retrieval Generation）流水线，以解决这两个半结构化数据的问题。 学习目标 了解结构化、非结构化和半结构化数据之间的区别。 对检索增强生成和Langchain进行简要回顾。 学习如何使用Langchain构建一个用于处理半结构化数据的多向量检索器。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 数据类型 通常有三种类型的数据：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。 结构化数据：结构化数据是标准化的数据，遵循预定义的模式，例如行和列。SQL数据库、电子表格、数据帧等。 非结构化数据：与结构化数据不同，非结构化数据没有数据模型。数据是随机的，例如PDF、文本、图像等。 半结构化数据：它是前两种数据类型的结合。与结构化数据不同，它没有严格的预定义模式。然而，数据仍然基于某些标记保持着分层次的顺序，这与非结构化类型形成了对比。例如CSV、HTML、嵌入式PDF中的表格、XML等。 什么是RAG？ RAG代表检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）。这是为大型语言模型提供新信息的最简单方法。现在，让我们对RAG进行一个快速介绍。 在典型的RAG流程中，我们有知识来源，如本地文件、网页、数据库等，一个嵌入模型，一个向量数据库和一个LLM。我们从各种来源收集数据，拆分文档，获取文本块的嵌入并将它们存储在向量数据库中。现在，我们将查询的嵌入传递给向量存储，从向量存储中检索文档，最后使用LLM生成答案。 这是传统RAG的工作流程，适用于如文本等不结构化数据。然而，当涉及到半结构化数据时，例如嵌入在PDF中的表格，它通常无法表现良好。在本文中，我们将学习如何处理这些嵌入式表格。…
Leave a Comment介绍 11月在人工智能领域发生了许多重大事件。从GPT存储的推出，到GPT-4-turbo的发布，再到OpenAI的惨败，这一切都引发了一个重要的问题：封闭模型和背后的人员有多可靠？当你在生产中使用的模型因为一些内部公司事件而崩溃时，这将会是一次不愉快的经历。这对于开源模型来说并不是一个问题。您对部署的模型拥有完全控制权。您对数据和模型都有主权。但是是否可以用GPT代替开源模型？值得庆幸的是，许多开源模型已经达到或超过了GPT-3.5模型的性能。本文将探讨一些性能最佳的开源LLMs和LMMs替代方案。 学习目标 讨论开源大型语言模型。 探索最先进的开源语言模型和多模态模型。 对大型语言模型进行轻量化介绍。 了解在本地和云端运行LLMs的工具和服务。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 什么是开源模型？ 当模型的权重和架构是自由可用的时，我们称之为开源模型。这些权重是大型语言模型的预训练参数，例如Meta的Llama。这些通常是基础模型或未经调优的原始模型。任何人都可以使用这些模型，并将其在自定义数据上进行微调，以执行下游操作。 但是它们是否是真正的开源？数据呢？由于有关版权内容和数据敏感性的种种问题，大多数研究实验室都不会公开发布训练基础模型时所使用的数据。这也涉及到模型的许可问题。每个开源模型都有类似于任何其他开源软件的许可证。许多基础模型（例如Llama-1）配有非商业许可证，这意味着您不能使用这些模型来赚钱。但是像Mistral7B和Zephyr7B这样的模型配有Apache-2.0和MIT许可证，可以在任何地方使用而不会有顾虑。 开源替代方案 自从Llama发布以来，开源领域一直在追赶OpenAI模型。迄今为止，取得了令人鼓舞的成果。在GPT-3.5发布一年内，我们已经拥有了参数更少但在性能上与GPT-3.5相媲美甚至更好的模型。但是GPT-4仍然是执行从推理和数学到代码生成等各种一般任务的最佳模型。进一步观察开源模型领域的创新和资金支持的步伐，我们很快将会有越来越接近GPT-4性能的模型。现在，让我们讨论一些出色的开源模型的替代方案。 Meta’s Llama 2 Meta在今年7月发布了他们最好的模型Llama-2，并因其令人印象深刻的能力而迅速走红。Meta发布了四个不同参数规模的Llama-2模型，分别是Llama-7b、13b、34b和70b。这些模型在各自的类别中足以击败其他开源模型。但是现在，诸如mistral-7b和Zephyr-7b等多个模型在许多基准测试中优于较小的Llama模型。Llama-2 70b仍然是其类别中最好的之一，可以作为GPT-4在摘要、机器翻译等任务上的替代品。 Llama-2在许多基准测试中表现优于GPT-3.5，并且能够接近GPT-4，使其成为GPT-3.5甚至在某些情况下是GPT-4的一个有价值的替代品。以下图表是由Anyscale提供的Llama和GPT模型的性能比较。 有关Llama-2的更多信息，请参阅HuggingFace上的博客。这些LLM经过微调后在自定义数据集上表现良好。我们可以对模型进行微调，以在特定任务中发挥更好的性能。 不同的研究实验室也发布了经过微调的Llama-2版本。这些模型在许多基准测试中显示出比原始模型更好的结果。这款经过微调的Llama-2模型，Nous-Hermes-Llama2-70b，由Nous Research经过超过300,000个自定义指令进行了微调，使其比原始的meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf更好。 查看HuggingFace的排行榜。您可以找到比原始模型效果更好的经过微调的Llama-2模型。这是开源模型的优点之一。根据需求，可以选择多种模型。 Mistral-7B Mistral-7B发布以来，它已成为开源社区的宠儿。它的性能要远远优于同类模型，并接近GPT-3.5的能力。这个模型可以在许多情况下替代Gpt-3.5，比如摘要、改写、分类等。…
Leave a Comment介绍 踏上一段激动人心的旅程，探索多智能体框架的基础知识，并进入软件开发的未来，这就是“自动产生：探索多智能体框架基础”的主题。在OpenAI的ChatGPT之后，一个名为LLM（LLM agent）的专业领域正在经历前所未有的飞速发展，彻底改变了AI代理开发。从自动化繁琐任务到解决动态决策中的挑战，LLM代理正在挑战曾经被认为不可能的界限。 随着我们进入空间计算时代，设想一个世界，计算机与现实无缝融合，AI代理的重要性变得至关重要。想象一下通过语言和手势指令代理完成任务，具有无与伦比的推理和行动能力。然而，我们正处于AI代理革命的黎明期，见证着新的基础设施、工具和框架的诞生，这些赋予代理应对越来越复杂任务的能力。剪裁多智能体聊天系统的先进框架Autogen，在我们的探索中扮演重要的角色。 在这篇文章中，让我们一起揭开AI代理革命的早期阶段的细节，深入了解Autogen的能力，并探索如何让这些智能实体焕发生机。 学习目标 了解什么是LLM代理 学习Autogen是什么，并探索使用Autogen构建代理的基础知识 使用Autogen和OpenAI API构建代理 探索LLM代理的现实世界应用案例 本文是《数据科学博文马拉松》的一部分。 什么是LLM代理？ 传统的语言模型在许多方面都表现出色，例如翻译、问答等。然而，它们的知识和能力是有限的。这就像是一名泥瓦工在修筑房子时缺少工具一样。然而，有观察发现，LLM代理在给予必要的工具后能够进行推理和行动。大多数LLM代理对世界的了解有限，但我们可以通过提示将它们与自定义来源的信息进行增强。 我们可以通过两种方法实现这一目标：检索增强生成和LLM代理。在检索增强生成中，我们通过自定义的硬编码流程将信息提供给模型。但对于代理来说，基于其推理，LLM代理将利用其掌握的工具。例如，带有Serp工具的GPT-4将浏览互联网并相应地回答，或者在可以访问雅虎金融工具时，它可以获取和分析股票表现。因此，LLM模型、工具和用于推理和采取行动的框架的组合就是AI代理的概念。 构建LLM代理的平台和工具急剧增长。Autogen就是其中之一。让我们了解一下Autogen是什么，以及如何使用它来创建LLM代理。 什么是Autogen？ Autogen是微软推出的一款面向构建稳定多智能体应用的开源工具。该工具从头开始设计，充分考虑到多智能体之间的通信。它允许我们创建LLM应用程序，其中多个代理互相对话以找到解决方案。这些代理是高度可定制的，意味着我们可以引导它们执行特定的任务。它还与Langchain工具生态系统完美集成，这意味着我们可以利用现有的Langchain工具来增强我们的代理。 为了完成任务，Autogen提供了不同类型的代理，包括： 助理代理：负责完成编码、审核等任务 用户代理：如其名称所示，这些代理代表最终用户行动。这些代理将人类引入代理循环，以引导对话 可教授代理：该代理被配置为易于教授。我们可以向代理提供LLM中缺失的显式信息 我们在大多数情况下只需要一个助理代理和用户代理进行配置。所以，让我们看看如何使用 Autogen 配置代理。RAG…
Leave a Comment介绍 在人工智能时代，API是解决企业面临的重要挑战之一，即将AI模型整合到软件和应用中时的高计算要求的一种解决方案。这种解决方案被称为应用程序编程接口（API）。API可以帮助你摆脱维护的麻烦，让你专注于业务逻辑和用户体验。这意味着任何人都可以利用这些API构建和商业化应用。本文将探讨稳定扩散API，这是一组专注于图像生成的生成式AI模型，这些模型对于各种应用程序至关重要。 我们首先将看到Segmind API，这是一个非常高效和有效的选择。这些API已经彻底改变了开发人员、设计师和创作者处理视觉内容生成的方式。我们将探索一些排名前五的稳定扩散API，重点介绍它们的特点、用途、定价等等。 学习目标 深入了解稳定扩散模型。 了解稳定扩散模型的基础知识，包括它们的应用。 了解现代软件开发中的API。 探索API在简化软件和应用开发中的关键作用。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 了解稳定扩散模型 什么是稳定扩散模型？ 稳定扩散模型是一类专注于生成高质量图像的生成式AI模型。这些模型旨在生成具有各种应用的逼真、高分辨率图像。它们的特点是稳定和可靠，对于图像合成、风格转移和数据增强等任务非常有帮助。 稳定扩散模型使用扩散过程生成图像，从而逐渐向图像添加噪声，直到演化为复杂而连贯的输出。这个过程确保生成的图像具有高质量并展现出细节。 什么是API？ API，或应用程序编程接口，是一组规则和协议，允许一个软件应用程序与另一个应用程序、服务或平台的功能或数据进行交互。API是中介，实现软件之间的集成。 在软件开发中，API为开发人员提供了一种访问功能、服务或数据的方式，包括云服务、数据库或AI模型等源，而无需理解底层复杂性。这简化了开发过程，加速了功能丰富应用的创建。 API可以采用多种形式，包括RESTful API、gRPC API和WebSocket API，每种都针对特定的用例。在现代软件中，它们发挥着关键作用，使开发人员能够利用第三方服务和功能的强大能力，同时专注于核心应用程序逻辑。 前五稳定扩散API 让我们来看看我们列表上排名靠前的稳定扩散API，首先是用户友好的Segmind API。 1.…
Leave a Comment介绍 Segmind AI 自豪地发布了 SSD-1B（Segmind Stable Diffusion 1B），这是一种具有颠覆性的开源文本到图像生成模型革命。这个闪电般快速的模型具有前所未有的速度、紧凑设计和高质量的视觉输出。人工智能在自然语言处理和计算机视觉方面取得了快速进展，并展示出重新定义界限的创新。由于其关键特征，SSD 1B 模型是计算机视觉的开拓之门。在这篇全面的文章中，我们深入探讨了该模型的特点、用例、架构、训练信息等等。 学习目标 探索 SSD-1B 的架构概述，了解它如何从专家模型中进行知识蒸馏。 通过在 Segmind 平台上使用 SSD-1B 模型进行快速推理和使用代码推理，获得实践经验。 了解下游用例，了解 SSD-1B 模型如何用于特定任务。 认识 SSD-1B 的局限性，特别是在实现绝对照片逼真度和在某些场景中保持文本清晰度方面。…
Leave a Comment介绍 在一个数字前沿无边界的世界中，AutoGen以一种变革性范式的建筑师的身份出现。想象一下拥有个性化的人工智能团队，每个团队都擅长不同领域，无缝协作，无障碍沟通，不知疲倦地处理复杂任务。这就是AutoGen的本质，它是一种开创性的多智能体对话框架，赋予您创建个性化的人工智能团队的能力。在这篇文章中，我们揭开AutoGen的神奇之处，探索它如何使您能够组建自己的数字梦想团队并实现非凡成就。欢迎来到一个人与机器之间的边界消失，协作无限的未来。 学习目标 在我们深入了解细节之前，让我们概述一下本文的主要学习目标： 全面了解AutoGen作为多智能体对话框架的能力。 了解智能体在多智能体对话框架中的自主沟通和协作。 了解config_list在AutoGen运行中的关键作用。了解保护API密钥和管理配置以实现智能体高效性能的最佳实践。 探索各种对话风格，从完全自主到人类参与的交互。了解AutoGen支持的静态和动态对话模式。 了解如何利用AutoGen根据验证数据、评估函数和优化指标调整LLM。 探索示例，如构建协作内容创作团队和带有文化背景的语言翻译，以了解AutoGen如何在不同场景中应用。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 AutoGen是什么？ AutoGen是一个统一的多智能体对话框架，作为使用基础模型的高级抽象。它将能力强大、可定制、可对话的智能体通过自动化聊天集合在一起，与LLMs、工具和人类参与者整合。本质上，它使智能体能够自主沟通和协作，有效地简化复杂任务并自动化工作流程。 为什么AutoGen很重要？ AutoGen解决了与人工智能进行高效灵活的多智能体通信的需求。它的重要性在于它能够： 简化复杂LLM工作流程的编排、自动化和优化。 充分发挥LLM模型的性能，同时克服其局限性。 以最少的工作量基于多智能体对话开发下一代LLM应用。 设置开发环境 创建虚拟环境 创建虚拟环境是一种良好的实践，可以隔离特定项目的依赖项，避免与系统范围的软件包冲突。以下是设置Python环境的方法： 选项1：Venv python -m venv…
Leave a Comment介绍 人工智能（AI）在过去几年中取得了显著的发展，主要归功于大型语言模型（LLMs）的兴起。这些复杂的AI系统，在包含丰富人类语言的大量数据集上进行训练，推动了众多技术的进步。LLMs的规模和复杂性，例如GPT-3（生成预训练变压器3），使它们成为自然语言理解和生成的前沿。本文重点介绍了LLMs在改革电子邮件回复生成和分类方面的关键作用。随着我们的数字通信环境的演变，对电子邮件的高效、上下文感知和个性化回复的需求越来越关键。LLMs具有重塑这一领域的潜力，通过提供增强沟通效率、自动化重复任务和增强人类创造力的解决方案。 学习目标 追溯语言模型的演变，了解关键里程碑，并从基础系统到GPT-3.5等高级模型的发展中获得洞察力。 导航大型语言模型的复杂性。在探索细调和迁移学习中面临的挑战和创新解决方案的同时，他们将积极理解数据准备、模型架构和必要的计算资源。 研究大型语言模型如何改变电子邮件沟通。 了解语言模型如何优化电子邮件的分类过程。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 了解大型语言模型 大型语言模型，即LLMs，在人工智能领域，特别是在理解人类语言方面，具有重要的进展。它们擅长理解和生成类似人类的文本。人们对它们感到兴奋，因为它们擅长各种语言任务。要理解LLMs的概念，有两个关键方面是必要的：它们是什么以及它们如何工作。 什么是大型语言模型？ 在它们的核心，大型语言模型就像拥有广泛网络连接的卓越计算机程序。它们的独特之处在于它们的规模庞大。它们经过对包括书籍、文章、网站和社交媒体帖子等各种文本数据集的预训练。这个预训练阶段使它们接触到人类语言的复杂性，使它们学会语法、句法、语义甚至一些常识推理。重要的是，LLMs不仅仅是机械地复制学到的文本，而是能够生成连贯且具有上下文相关性的回答。 最著名的LLMs之一是GPT-3，它代表了生成预训练变压器3。 GPT-3拥有惊人的参数数量，准确说是1,750亿个，这使它成为最大的语言模型之一。这些参数代表了其神经网络中的权重和连接，并通过微调来使模型能够根据前文提供的上下文预测句子中的下一个单词。这种预测能力被用于各种应用，从电子邮件回复生成到内容创作和翻译服务。 实质上，像GPT-3这样的LLMs位于尖端人工智能技术和复杂的人类语言的交汇处。它们可以流利地理解和生成文本，使它们成为具有广泛影响的多功能工具，适用于各种行业和应用。 培训过程和类似GPT-3的模型 大型语言模型的培训过程是一项复杂而资源密集的工作。它始于从互联网获取大量文本数据集，涵盖多种来源和领域。这些数据集构成了模型构建的基础。在培训过程中，模型通过优化其神经网络，调整其参数的权重以最小化预测错误来学习预测给定前文上下文情况下单词或单词序列的可能性。 GPT-3架构概述 GPT-3，或称“生成式预训练变压器3”，是由OpenAI开发的最先进的语言模型。它的架构基于变压器模型，通过采用自我关注机制，革新了自然语言处理任务。 变压器架构： 2017年Vaswani等人推出的变压器架构在GPT-3中起到了关键作用。它依赖于自我关注，使模型在进行预测时能够衡量序列中不同单词的重要性。这个注意机制使模型能够充分考虑句子的整个上下文，有效地捕捉长程依赖。 GPT-3的规模： GPT-3之所以特别出色，是因为它具有前所未有的规模。它拥有庞大的参数数量，共计1750亿个，使其成为当时最大的语言模型。这种巨大的规模有助于它理解和生成复杂的语言模式，使其在各种自然语言处理任务中具有高度的灵活性。 分层架构： GPT-3的架构非常分层。它由许多叠加在一起的变压器层组成。每一层都会提炼输入文本的理解，使模型能够掌握层次特征和抽象表示。这种深度的架构有助于GPT-3捕捉语言中复杂细微之处。…
Leave a Comment简介 在不断发展的自然语言处理和人工智能领域中，从科学PDF等非结构化数据源中提取有价值的信息变得越来越重要。为了解决这个挑战，Meta AI推出了“Nougat”或称“学术文档的神经光学理解”，这是一种基于Transformer的先进模型，旨在将科学PDF转录成常见的Markdown格式。Nougat出现在Lukas Blecher、Guillem Cucurull、Thomas Scialom和Robert Stojnic的论文《Nougat：学术文档的神经光学理解》中。 这为光学字符识别（OCR）技术带来了开创性的转变，而Nougat是Meta AI强大的AI模型中的最新成员。在本文中，我们将探讨Nougat的能力，了解它的架构，并演示使用该模型转录科学文档的实际示例。 学习目标 了解Meta AI最新的科学文档Transformer模型Nougat。 了解Nougat如何借鉴其前身Donut，并引入先进的文档AI方法。 学习Nougat，包括其视觉编码器、文本解码器和端到端训练过程。 深入了解OCR技术的发展，从ConvNets的早期阶段到Swin架构和自回归解码器的革命性能量。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 Nougat的诞生 Nougat并不是Meta AI家族中的第一个Transformer模型。它继承了它的前身“Donut”的理念，展示了以Transformer为基础的模型中视觉编码器和文本解码器的能力。这个概念很简单：将像素数据输入模型，获得文本输出。这种端到端方法消除了复杂的流水线，并证明了注意力就是所需的一切。 让我们简要讨论驱动Nougat等模型的“视觉编码器、文本解码器”范式的基本概念。作为Nougat的前身，Donut引入了在单个模型中结合视觉和文本处理的能力。与传统的文档处理流水线不同，这些模型在端到端操作，将原始像素数据转化为文本内容。这种方法利用了Transformer架构的注意力特性来产生结果。 Nougat接过火炬 在Donut取得成功的基础上，Meta AI推出了Nougat，将OCR技术推向了一个新的水平。与其前身一样，Nougat采用了基于Swin Transformer的视觉编码器和基于mBART的文本解码器。Nougat从科学PDF的原始像素中预测文本的Markdown形式。这代表了将科学知识转录成熟悉的Markdown格式的重大突破。 Meta…
Leave a Comment介绍 生成AI目前在全球范围内广泛使用。大型语言模型能够理解提供的文本并基于此生成文本的能力，已经导致了从聊天机器人到文本分析器的众多应用。但是，这些大型语言模型通常以非结构化的方式生成文本。有时候，我们希望LLM生成的输出以结构化的形式呈现，比如JSON（JavaScript对象表示）格式。假设我们正在使用LLM来分析社交媒体帖子，并且我们需要LLM生成的输出在代码中本身作为JSON/Python变量，以执行其他任务。通过Prompt Engineering可以实现这一点，但需要花费大量时间来调整提示。为了解决这个问题，LangChain引入了输出解析功能，可以用于将LLM的输出转换为结构化格式。 学习目标 解释大型语言模型生成的输出 使用Pydantic创建自定义数据结构 了解提示模板的重要性，并生成一个格式化LLM输出的模板 学习如何使用LangChain创建LLM输出的格式化指令 了解如何将JSON数据解析为Pydantic对象 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 LangChain和输出解析是什么？ LangChain是一个Python库，可以让您在短时间内构建与大型语言模型相结合的应用程序。它支持多种模型，包括OpenAI GPT LLM、Google的PaLM，甚至是Hugging Face中提供的开源模型，如Falcon、Llama等等。借助LangChain，定制大型语言模型的提示变得轻而易举，它还配备了一个开箱即用的向量存储库，可以存储输入和输出的嵌入。因此，可以使用它来创建在几分钟内查询任何文档的应用程序。 LangChain使大型语言模型能够通过代理从互联网上获取信息。它还提供了输出解析器，允许我们从大型语言模型生成的输出中结构化数据。LangChain提供了不同的输出解析器，如列表解析器、日期时间解析器、枚举解析器等等。在本文中，我们将介绍JSON解析器，它可以将LLM生成的输出解析为JSON格式。下面，我们可以观察到一个典型的流程，即将LLM输出解析为Pydantic对象，从而创建出一组可供Python变量直接使用的数据。 入门-设置模型 在本节中，我们将使用LangChain来设置模型。在本文中，我们将始终使用PaLM作为我们的大型语言模型。我们将使用Google Colab作为我们的环境。您可以将PaLM替换为任何其他大型语言模型。我们将首先导入所需的模块。 !pip install google-generativeai langchain 这将下载LangChain库和与PaLM模型一起使用的google-generativeai库。 需要langchain库来创建自定义提示并解析大型语言模型生成的输出。…
Leave a Comment介绍 在当今数字化的世界中，人们越来越倾向于通过在线交易和数字支付来进行交易，而不是使用现金，这是因为它的便利性。随着过渡的增加，欺诈行为也在增加。欺诈交易可以是任何类型，因为它涉及使用虚假身份或虚假信息要求钱款。这给个人和金融机构带来了重大问题。在这个项目中，我们将使用信用卡数据集来设计使用Airflow工具监控实时交易并预测其是否真实或欺诈的MLOPs模型。 学习目标 检测欺诈交易的重要性。 清理数据，转换数据集和预处理数据。 对数据集进行可视化分析以获得洞察力。 在数据科学中使用欺诈交易检测模型的实际应用。 使用Python编程语言进行欺诈交易数据分析 使用MS Azure和Airflow构建端到端的欺诈检测 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发布。 什么是欺诈交易估计模型？ 欺诈交易数据集包含来自不同来源的数据，其中包含交易时间、姓名、金额、性别、类别等列。欺诈交易估计模型是一个用于预测虚假交易的机器学习模型。该模型是在大量有效交易和欺诈交易的基础上进行训练的，以预测新的虚假交易。 什么是欺诈交易分析？ 欺诈交易分析是分析过去数据集的过程。数据集分析旨在发现数据中的异常情况并找出数据集中的模式。欺诈交易分析在保护客户和减少财务损失方面起着关键作用。有不同类型的欺诈交易分析，例如基于规则的分析和异常检测。 基于规则的分析：基于规则的分析涉及创建规则来标记无效交易。例如，可以根据地理区域制定规则。 异常检测：异常检测涉及发现异常或异常的交易。例如，从新的IP地址进行的交易。 检测欺诈交易的重要性 对于企业和金融机构来说，检测欺诈交易对于保护客户免受欺诈和保护他们的资金至关重要。以下是检测欺诈交易的一些关键原因。 减少财务损失：欺诈交易给企业带来巨额财务损失，从而减少它们的利润。因此，企业检测欺诈交易变得至关重要。 维护声誉：维护声誉对于企业来说是至关重要的，因为它会导致潜在客户和顾客的流失。 保护客户和企业：欺诈交易可能对客户造成财务损失和情感影响。通过检测欺诈交易，企业可以保护客户和他们的业务。 数据收集和预处理 数据收集和预处理是开发欺诈检测模型的重要部分。一旦收集到数据，需要对数据集执行多个步骤。 数据清理：数据清理包括删除不需要的数据，例如重复数据，并填充缺失的数据值。…
Leave a Comment介绍 在人工智能时代，一个引人注目的现象正在发生——生成对抗网络（GANs）巧妙地创建了人工名人身份。这种科技与创意的有趣融合，催生出了一种全新的数字名人。加入我们，一起探索GANs的世界，揭开创造迷人虚拟身份的魔力。GANs是如何实现这一切的？让我们来探索这个数字艺术背后的秘密。 来源：Hello Future 学习目标 在本文中，我们将学习： 生成对抗网络（GANs）的概念 如何训练生成器和判别器？ 实施GAN模型的逐步过程 通过对抗训练获取GANs随时间改进的见解 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 生成对抗网络（GAN） 生成对抗网络（GAN）是由Goodfellow提出的深度学习模型。从名称就可以理解GAN的目的。是的！我们用它来生成东西。它是一个生成数据的网络。这些数据包括图像、文本、音频等等，与真实世界数据相似。GAN包含两个神经网络，它们被称为生成器和判别器。在训练过程中，这两个网络相互竞争，不断提高自己。 生成器是什么？ 生成器是负责生成的神经网络。为了输出结果，它需要输入。生成器所接受的输入是一些随机噪声。生成器将这些随机噪声转化为与真实数据相似的输出。每次从判别器那里得到反馈后，它都会不断改善自己，并在下一次生成更好的数据。例如，以图像生成为例，生成器会生成图像。随着训练的进行，它从随机噪声开始，最终改进输出，使其越来越逼真。第一次可能不会产生与原始数据最相似的输出。有时它甚至生成根本不是图像的东西。随着训练的进行，会生成更准确的数据。 判别器是什么？ 判别器是负责评估的神经网络。为了更易于理解，我们可以把它称为侦探。判别器同时接收由生成器生成的真实数据和伪造数据。它必须区分伪造数据和真实数据。简单来说，它包括将实际数据与伪造数据进行分类。和生成器一样，随着训练的进行，判别器能够越来越好地区分它们。在第一次尝试时可能无法表现出最佳结果。但在训练过程中，它会不断提高，最终能够正确区分大部分伪造数据。正如我所说的，它必须像一个侦探一样工作。 对抗训练 生成器和判别器都要经历训练，这称为对抗训练。正如我之前提到的，它们会进行竞争性的训练。我们知道生成器生成的伪造数据看起来像真实数据，而判别器则试图区分伪造数据。在训练过程的下一步中，生成器旨在改善并生成能够欺骗判别器的伪造数据。然后判别器会检测到这些伪造数据。这样一来，它们在各自的任务中不断提高。该过程将持续进行，直到生成器生成的数据非常逼真且判别器无法与真实数据区分。此时，GAN达到了一种平衡状态，生成的数据非常类似于真实数据。 实施 让我们首先导入所有必要的库。这主要包括一些torch模块。我们将使用matplotlib进行可视化。 from __future__ import print_function%matplotlib…
Leave a Comment简介 在一个正在经历技术革命的世界中，人工智能和医疗保健的融合正在重新塑造医学诊断和治疗的格局。在这一转变背后默默支持的是大型语言模型（LLMs）在医疗、健康领域和主要的文本分析中的应用。本文深入探讨了LLMs在基于文本的医疗应用领域的作用，并探索了这些强大的人工智能模型如何革新医疗保健行业。 图片来源-约翰·斯诺实验室 学习目标 了解大型语言模型（LLMs）在医学文本分析中的作用。 认识现代医疗保健中医学影像的重要性。 了解医学影像在医疗保健中所面临的挑战。 理解LLMs在自动化医学文本分析和诊断中的辅助作用。 欣赏LLMs在分诊关键医疗案例中的效率。 探索LLMs如何根据患者病史贡献个性化治疗计划。 理解LLMs在协助放射科医师中发挥的协同作用。 发现LLMs在医学生和医疗从业人员教育中的作用。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 医学影像和医疗保健的未见世界 在我们深入了解LLMs的世界之前，让我们先停下来欣赏医学影像的存在。它是现代医学中的支柱，帮助可视化和检测疾病，并监测许多治疗进展。尤其是放射学在X射线、核磁共振、CT扫描等医学影像方面依赖重大。 然而，这些医学影像的宝库也带来了一个挑战：庞大的数量。医院和医疗机构每天使用大量的医学影像。人工分析和解读这一泛滥的数据是困难、耗时且容易出错的。 图片来源-一步到位诊断 除了在分析医学影像方面发挥关键作用外，大型语言模型在理解和处理基于文本的医学信息方面也表现优秀。它们有助于理解复杂的医学术语，甚至帮助解释笔记和报告。LLMs提供更高效、更准确的医学文本分析，提升医疗专业人员和医学分析的整体能力。 有了这样的认识，让我们进一步探索LLMs在医学影像和文本分析中如何革新医疗保健行业。 LLMs在医学文本分析中的应用 在了解大型语言模型在医疗保健领域中扮演的多面角色之前，让我们简要看一下它们在医学文本分析领域的主要应用： 疾病诊断和预后：LLMs可以搜索大量的医学文本数据库，协助医疗保健提供者诊断各种疾病。它们不仅可以帮助初步诊断，还可以根据足够的上下文信息对疾病的进展和预后进行有根据的猜测。 临床记录和电子健康记录：处理广泛的临床文件可能对医疗专业人员来说是耗时的。LLMs提供了一种更高效的方法来转录、总结和分析电子健康记录（EHR），使医疗保健提供者能够更专注于患者护理。 药物发现和重用：通过挖掘大量的生物医学文献，LLMs可以找到潜在的药物候选，并提出现有药物的替代用途，加速了药理学中的发现和重用过程。 生物医学文献分析：不断增长的医学文献库可能令人不知所措。LLMs可以筛选出大量的科学论文，识别关键发现，并提供简洁的摘要，帮助更快地吸收新知识。…
Leave a Comment介绍 在人工智能不断发展的领域中，两个关键角色联手合作，打开了新的局面：生成式人工智能和强化学习。这些尖端技术有潜力创造自我改进的人工智能系统，使我们离实现机器自主学习和适应的梦想更近了一步。这些工具为能够改进自己的人工智能系统铺平了道路，使得机器能够自主学习和自适应的想法更加接近。 近年来，人工智能在理解人类语言、帮助计算机观察和解释周围世界方面取得了巨大成就。像GPT-3这样的生成式人工智能模型和Deep Q-Networks这样的强化学习算法站在这一进展的前沿。尽管这些技术在单独使用时已经具有了革命性的影响力，但它们的融合打开了人工智能能力的新维度，并将世界的边界推向了更舒适的境地。 学习目标 获取关于强化学习及其算法、奖励结构、强化学习的一般框架和状态-动作策略的必要和深入的知识，以了解代理机构如何做出决策。 探索这两个领域如何共生地结合在一起，以在决策情景中创建更具适应性和智能性的系统。 研究和分析各种案例研究，展示将生成式人工智能与强化学习在医疗保健、自主车辆和内容创作等领域进行整合的有效性和适应性。 熟悉Python库，如TensorFlow、PyTorch、OpenAI’s Gym和Google’s TF-Agents，以在实施这些技术时获得实际的编程经验。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 生成式人工智能：赋予机器创造力 生成式人工智能模型，如OpenAI的GPT-3，旨在生成内容，无论是自然语言、图像还是音乐。这些模型的工作原理是预测在给定上下文中接下来会发生什么。它们已经被用于自动化内容生成和能够模仿人类对话的聊天机器人等方面。生成式人工智能的特点是能够从学习到的模式中创造出新的东西。 强化学习：教会人工智能做出决策 来源–Analytics Vidhya 强化学习（RL）是另一个开创性的领域。它是让人工智能像人类一样通过试错学习的技术。它已经被用于教授人工智能玩复杂的游戏，如Dota 2和围棋。强化学习代理通过接收行为的奖励或惩罚来学习，并利用这些反馈来不断改进。从某种意义上讲，强化学习使人工智能获得了一种自治形式，使其能够在动态环境中做出决策。 强化学习的框架 在本节中，我们将揭示强化学习的关键框架： 行为实体：代理机构 在人工智能和机器学习领域，术语“代理机构”指的是任务是与指定的外部环境进行交互的计算模型。它的主要角色是做出决策和采取行动，以实现既定目标或在一系列步骤中累积最大奖励。 周围的世界：环境 “环境”指的是代理人操作的外部背景或系统。实质上，它构成了超出代理人控制范围但可以观察到的每一个因素。这可以是虚拟游戏界面，也可以是机器人在迷宫中导航的现实世界环境。环境是评估代理人表现的“真实基准”。…
Leave a Comment介绍 迈入语言处理的前沿！在语言成为人类与技术之间的重要纽带的领域中，自然语言处理取得了一些非凡的成就。在这一进展中，有一项具有突破性意义的大型语言模型，它正在重塑我们与基于文本的信息的互动方式。在这个全面的学习之旅中，你将深入了解 LangChain，这是一种前沿工具，正在重新塑造我们与基于文本的信息的互动方式。你是否曾经想过，“Langchain”是什么链条？ LangChain作为大型语言模型领域的门户独树一帜，它提供了深入理解这些模型如何将原始输入转化为精细和类似人类回答的能力。通过这种探索，你将揭开 LangChain 的基本构建模块，从LLMChain和Sequential Chains到Router Chains的复杂运作。 学习目标 了解 LangChain 的核心组成部分，包括LLMChains和Sequential Chains，看看输入是如何在系统中流动的。 学会以连贯的方式整合不同的元素，探索提示模板和语言模型之间的联系。 获得在实际任务中创建功能性链条的实际经验。 培养通过微调结构、模板和解析技术来提高链条效率的技能。 本文是“数据科学博文马拉松”的一部分。 什么是LLM？ 大语言模型（LLM）是一种旨在理解和生成类似人类文本的人工智能类型。这些模型（如OpenAI的GPT-3.5）通过训练大量文本数据来了解人类语言的模式和结构。它们可以执行各种与语言相关的任务，包括翻译、内容生成、回答问题等。 LLMs是自然语言处理中宝贵的工具，广泛应用于聊天机器人、内容生成和语言翻译等领域。 什么是LangChain？ 在我们揭开 LangChain Chains 的复杂性之前，让我们先理解…
Leave a Comment介绍 生成式人工智能，常被称为GenAI，处于人工智能革命的前沿，使机器人拥有无限的创造力和问题解决潜力。在人工智能不断推动可能性极限的世界中，GenAI代表了尖端技术和人类创造力的重要融合。这个新的人工智能领域超越了简单的预测，通过使用机器来产生与人类信息密切相似的内容、数据和解决方案来进行分类。在本文中，我们将探讨GenAI的重要影响，从其基本理念到其实际应用和复杂实施，同时探索艺术、医学、商业、交通、游戏等领域。这场深入研究将探讨生成式人工智能如何重塑我们周围的一切。我们将带给您对GenAI能力的深入了解，并用实际应用的例子激发您的灵感。 学习目标 阅读本文后，您将对生成式人工智能的基础有所了解。 了解如何实际运用生成式人工智能产生重大效果。 了解这些用例如何运用生成式人工智能。 了解未来生成式人工智能技术的可能性。 本文是作为数据科学博文马拉松的一部分发表的。 理解生成式人工智能 生成式人工智能是一类人工智能模型和算法，可以产生与人类创造的数据、材料或其他输出非常相似的结果。这包括生成文本、音乐、图形，甚至更复杂的输出，如软件代码或学术研究文章。 什么是生成式人工智能？ 生成式人工智能，有时被称为“创建新内容、数据或解决方案的人工智能”，是人工智能的前沿子领域。与通常主要关注分析和预测的典型人工智能模型不同，生成式人工智能利用深度学习算法的能力产生与人类数据非常相似的结果。 这些尖端模型，例如Variational Autoencoders (VAEs)和Generative Adversarial Networks (GANs)，能够理解复杂的数据分布并提供独特、与上下文相关的信息，使它们在广泛的应用中非常有价值。 生成式人工智能的应用案例 现在，让我们更深入地了解生成式人工智能的几个应用案例，以及它如何重塑我们周围的一切。 艺术和创造力 随着机器创作音乐和艺术的能力，生成式人工智能引发了一场创造力的革命。音乐家和艺术家正在使用这些模型来尝试新的表达方式。例如，AIVA（Artificial Intelligence Virtual Artist）音乐创作系统使用深度学习来创作与人类音乐家创作的作品相媲美的独特古典音乐。…
Leave a Comment介绍 Bark是由Suno.ai创建的开源、完全生成的文本到音频模型，可以生成非常逼真的、多语言的语音，包括背景噪声、音乐和简单的音效。它采用了GPT风格的架构，能够以意外的方式偏离给定的脚本。典型的文本到语音（TTS）引擎产生机器人和机器生成的单调声音。Bark使用GPT风格的模型生成非常逼真和自然的声音，给人一种像听实际人的经历的奇妙体验。 学习目标 了解Bark模型的基本用法和功能，以及其限制和应用。 学会使用Python代码从文本生成音频文件。 使用Python中的NLTK和Bark库创建大规模语音。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 安装Bark 让我们使用Google Colab笔记本来了解Bark的功能和应用。 要安装Bark，请使用以下命令：pip install git+https://github.com/suno-ai/bark.git。 pip install git+https://github.com/suno-ai/bark.git 注意：不要使用’pip install bark’，因为它会安装Suno.ai管理的不同软件包。 使用Bark生成音频 Bark支持多种语言，如英语、中文、法语、印地语、德语等。它还支持Bark说话人库，其中包含支持的语言的多个语音提示。请在这里检查说话人库列表。 Bark提供了一些预定义的标签/注释，如背景噪声、礼堂、开头的沉默等，可以帮助理解说话者的使用方式。您可以根据用户的需求在Python代码中使用这些标签设置合适的提示。 下面的Python代码根据所选的说话者生成音频文件。 from bark…
Leave a Comment介绍 本文将介绍一种计算机视觉技术——图像语义分割。虽然听起来很复杂，但我们会一步一步解析它，并介绍一种使用密集预测变换器（DPTs）实现的图像语义分割概念，这是从Hugging Face的集合中选择的。使用DPTs引入了一个具有非同寻常能力的新阶段。 学习目标 DPTs相对于传统对远程连接的理解的比较。 使用Python实现使用DPT进行深度预测的语义分割。 探索DPT设计，理解它们独特的特点。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 什么是图像语义分割？ 想象一下，你有一张图像，并希望根据图像中每个像素的表示对其进行标注。这就是图像语义分割的概念。它可以用于计算机视觉，区分汽车和树木，或者分离图像的不同部分；这一切都是为了智能地标记像素。然而，真正的挑战在于理解对象之间的上下文和关系。让我们将其与处理图像的旧方法进行比较。 卷积神经网络（CNNs） 第一个突破是使用卷积神经网络来处理涉及图像的任务。然而，CNNs有一些限制，尤其是在捕捉图像中的长距离连接方面。想象一下，如果你试图理解图像中不同元素在长距离上是如何相互作用的，传统的CNNs会遇到困难。这就是我们赞美DPT的地方。这些模型基于强大的变换器架构，具备捕捉关联的能力。我们将在接下来看到DPTs。 什么是密集预测变换器（DPTs）？ 要理解这个概念，想象一下将我们之前在NLP任务中使用的变换器的强大能力与图像分析相结合。这就是密集预测变换器背后的概念。它们就像图像世界中的超级侦探一样。它们不仅能够标记图像中的每个像素，还可以预测每个像素的深度——这在某种程度上提供了有关每个对象与图像之间的距离的信息。我们将在下面看到这一点。 DPT架构工具箱 DPTs有不同类型，每种类型都有其“编码器”和“解码器”层。让我们在这里看一下两种流行的类型： DPT-Swin-Transformer：将其想象为具有10个编码器层和5个解码器层的超级变换器。它擅长理解图像中不同级别的元素之间的关系。 DPT-ResNet：这个类型就像是一个聪明的侦探，具有18个编码器层和5个解码器层。它善于发现远距离对象之间的联系，同时保持图像的空间结构完整性。 关键特点 以下是关于DPTs如何使用一些关键特点的更详细说明： 分层特征提取：就像传统的卷积神经网络（CNNs）一样，DPTs从输入图像中提取特征。然而，它们采用一种分层的方法，将图像分为不同层次的细节。正是这种层次结构有助于捕捉局部和全局上下文，使模型能够理解不同尺度上对象之间的关系。 自注意机制：这是DPTs的核心，受原始变换器架构启发，使模型能够捕捉图像内的长程依赖关系，并学习像素之间的复杂关系。每个像素都考虑来自所有其他像素的信息，使模型对图像有整体的理解。 使用DPTs进行图像语义分割的Python演示 我们将在下面看到DPTs的实现。首先，让我们通过安装Colab上未预安装的库来设置环境。您可以在这里或https://github.com/inuwamobarak/semantic-segmentation找到此代码。 首先，我们安装并设置环境。…
Leave a Comment简介 语言不仅仅是沟通的形式，更是文化、身份和遗产的储藏室。然而，许多语言面临灭绝的风险。语言复兴旨在扭转这个趋势，生成式人工智能已经成为这一努力中的强大工具。 语言复兴对于保护濒危语言和文化遗产至关重要。生成式人工智能凭借其自然语言处理能力，在这一任务中具有重要作用。本指南将探讨以下内容： 如何利用生成式人工智能进行语言复兴 实用的Python实现 了解语音合成、文本生成和度量 本文作为“数据科学博文马拉松”的一部分发表。 理解语言复兴 语言复兴涉及到振兴濒危或休眠语言的努力。它包括语言文献记录、教学和语言资源的创建。 理解AI语言复兴意味着认识到人工智能在保护和复兴濒危语言方面的变革潜力。人工智能系统，特别是GPT-3等自然语言处理（NLP）模型，可以理解、生成和翻译语言，使其成为记录和教学濒危语言的宝贵工具。这些由人工智能驱动的倡议可以创建大规模的语言语料库、自动翻译服务，甚至是互动式语言学习应用程序，使语言复兴更加可行。 此外，人工智能还可以为创作具有文化敏感性的内容做出贡献，促进语言和文化遗产之间的更深层次的联系。通过理解人工智能在语言复兴中的微妙挑战和机遇，利益相关者可以利用这项技术弥合语言差距，吸引年轻一代，确保这些语言蓬勃发展。 最终，AI语言复兴是一项多学科的努力，将语言学家、社区和技术人员汇聚在一起，以保护语言多样性，保存濒危语言所编码的丰富人类文化图谱。 生成式人工智能和自然语言处理 基于深度学习的生成式人工智能可以理解和生成类似人类的文本。自然语言处理（NLP）致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。 构建语言语料库 在应用生成式人工智能之前，您需要一个大规模的语言数据集。本节将介绍如何收集、组织和预处理用于人工智能应用的语言数据。 使用Python和GPT-3生成文本 OpenAI的GPT-3是一个可以生成类似人类文本的强大语言模型。我们将指导您设置OpenAI API并创建Python实现，用于在目标语言中生成文本。 # 使用GPT-3生成文本的Python代码import openai# 设置OpenAI API密钥api_key =…
Leave a Comment介绍 OpenAI发布的ChatGPT引发了人们对大型语言模型（LLMs）的兴趣，现在人人都在谈论人工智能。但这不仅仅是友好的对话；机器学习（ML）社区引入了一个新术语叫做LLMOps。我们都听说过MLOps，但LLMOps又是什么呢？嗯，这就是关于如何在整个生命周期中处理和管理这些强大的语言模型的一切。 LLMs正在改变我们创建和维护基于人工智能的产品的方式，这种转变导致了对新工具和最佳实践的需求。在本文章中，我们将详述LLMOps及其背景。我们还将探讨如何使用LLMs构建人工智能产品与传统机器学习模型的区别。此外，由于这些区别，我们还将比较MLOps（机器学习运营）与LLMOps的不同之处。最后，我们将讨论在LLMOps领域可以预期的令人兴奋的发展。 学习目标： 深入了解LLMOps及其发展。 通过示例学习使用LLMOps构建模型。 了解LLMOps与MLOps的区别。 对LLMOps的未来有所了解。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 什么是LLMOps？ LLMOps代表着大型语言模型操作，类似于MLOps，但专门为大型语言模型（LLMs）设计。它需要使用新的工具和最佳实践来处理与LLM驱动的应用程序有关的一切，从开发到部署和持续维护。 为了更好地理解这个概念，让我们来解释一下LLMs和MLOps的含义： LLMs是可以生成人类语言的大型语言模型。它们拥有数十亿的参数，并且是在数十亿的文本数据上进行训练的。 MLOps（机器学习运营）是一组用于管理机器学习驱动应用程序生命周期的工具和实践。 现在我们已经解释了基本概念，让我们更深入地探讨这个话题。 关于LLMOps的热潮是什么？ 首先，像BERT和GPT-2这样的LLMs自2018年以来就已经存在。然而，现在，在近五年后，我们才遇到了LLMOps这个概念的迅猛崛起。主要原因是LLMs在2022年12月发布ChatGPT时受到了很多媒体的关注。 自那时以来，我们看到了许多不同类型的应用程序充分利用LLMs的强大能力。这包括从熟悉的ChatGPT之类的聊天机器人，到用于编辑或摘要的更个人化的写作助手（例如Notion AI），以及用于文案撰写的高效助手（例如Jasper和copy.ai）。它还包括用于编写和调试代码的编程助手（例如GitHub Copilot）、测试代码的助手（例如Codium AI）以及识别安全问题的助手（例如Socket AI）。 随着越来越多的人将LLM驱动的应用程序开发和投入生产，人们开始贡献他们的经验。 “用LLMs做一些酷炫的东西很容易，但让它们适合投入生产非常困难。” –…
Leave a Comment介绍 自然语言处理领域正在迅速扩张，特别是随着大型语言模型的诞生，它们彻底改变了这个领域并使其对每个人都可访问。在本文中，我们将探索并实现一些NLP技术，创建一个功能强大的聊天助手，可以根据给定的文章（或PDF）使用开源库回答您的问题，而无需OpenAI API密钥。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 工作流程 应用程序的工作流程如下所示： 用户提供一个PDF文件或文章的URL，提出一个问题，应用程序将根据提供的来源尝试回答问题。 我们将使用PYPDF2库（对于PDF文件）或BeautifulSoup库（对于文章URL）提取内容。然后，我们将使用langchain库的CharacterTextSplitter将其分成块。 对于每个块，我们使用all-MiniLM-L6-v2模型计算其对应的词嵌入向量，将句子和段落映射到384维的稠密向量空间（词嵌入只是将单词/句子表示为向量的技术），并且相同的技术应用于用户的问题。 这些向量作为输入传递给由<sentence_transformers 提供的语义搜索函数，该函数是用于最先进的句子、文本和图像嵌入的Python框架。</sentence_transformers 该函数将返回可能包含答案的文本块，然后问答模型将基于语义搜索和用户问题的输出生成最终答案。 注意 所有提到的模型都可以通过API访问，只需使用HTTP请求即可。 代码将使用Python编写。 FAQ-QN是一个关键词，表示您应该查看常见问题解答部分，特别是第N个问题，以获取更多详情。 实现 在本节中，我将只关注实现部分，详细信息将在常见问题解答部分提供。 依赖项 我们首先下载依赖项，然后导入它们。 pip install -r requirements.txt import torch…
Leave a Comment介绍 农业一直是人类文明的基石，为全球数十亿人提供食物和生计。随着科技的进步，我们发现了增强农业实践的新颖方法。其中一项进展是使用视觉转换器（ViTs）来对作物的叶病进行分类。在本博客中，我们将探讨视觉转换器在农业中的革命性，通过提供一种高效准确的解决方案来识别和缓解作物病害。 木薯，又称木薯或椰菜，是一种多用途的作物，可用于提供日常主食和工业应用。它的耐寒能力和抗逆性使其成为在环境条件艰苦的地区必不可少的作物。然而，木薯植株容易受到各种病害的侵袭，其中CMD和CBSD是最具破坏性的病害之一。 CMD是由白蝗传播的病毒复合体引起的，导致木薯叶片出现严重的驳斑症状。而CBSD则是由两种相关病毒引起的，主要影响储存根，使其无法食用。及早识别这些病害对于防止作物大面积损害和确保粮食安全至关重要。视觉转换器是转换器架构的进化版本，最初设计用于自然语言处理（NLP），在处理视觉数据方面表现出高度有效性。这些模型将图像作为补丁的序列进行处理，使用自注意机制来捕捉数据中的复杂模式和关系。在木薯叶病分类的背景下，ViTs通过分析感染木薯叶子的图像来训练以识别CMD和CBSD。 学习成果 了解视觉转换器及其在农业中的应用，特别是叶病分类方面。 了解转换器架构的基本概念，包括自注意机制，以及如何将其适应于视觉数据处理。 了解视觉转换器（ViTs）在农业中的创新应用，特别是对木薯叶病早期检测的应用。 深入了解视觉转换器的优势，如可扩展性和全局上下文，以及它们面临的挑战，包括计算要求和数据效率。 本文是作为“数据科学博文马拉松”的一部分发表的。 视觉转换器的崛起 近年来，由于卷积神经网络（CNNs）的发展，计算机视觉取得了巨大的进步。CNNs一直是各种与图像相关的任务的首选架构，从图像分类到目标检测。然而，视觉转换器作为一种强大的替代方案崭露头角，提供了一种新颖的处理视觉信息的方法。Google Research的研究人员在2020年发布了一篇具有开创性的论文，题为“图像价值16×16个单词：大规模图像识别的转换器”。他们将最初设计用于自然语言处理（NLP）的转换器架构应用于计算机视觉领域。这种适应为该领域带来了新的可能性和挑战。 使用ViTs相对于传统方法具有几个优势，包括： 高准确性：ViTs在准确性方面表现出色，可以可靠地检测和区分叶病。 高效性：经过训练后，ViTs可以快速处理图像，适用于实时病害检测。 可扩展性：ViTs可以处理不同大小的数据集，适应不同的农业环境。 泛化能力：ViTs可以泛化到不同的木薯品种和病害类型，减少针对每种情况的特定模型的需求。 转换器架构简介 在深入了解视觉转换器之前，了解转换器架构的核心概念是至关重要的。转换器最初为NLP而设计，革新了语言处理任务。转换器的关键特点是自注意机制和并行化，可以更全面地理解上下文并加快训练速度。 转换器的核心是自注意机制，它使模型在进行预测时可以权衡不同输入元素的重要性。这种机制与多头注意力层结合使用，可以捕捉数据中的复杂关系。 那么，视觉转换器如何将转换器架构应用于计算机视觉领域呢？视觉转换器的基本思想是将图像视为补丁的序列，就像NLP任务将文本视为单词的序列一样。然后，转换器层通过将图像中的每个补丁嵌入向量来处理它。 Vision Transformer的关键组件 图像切片嵌入：将图像分为固定大小的非重叠切片，通常为16×16像素。然后将每个切片线性嵌入到较低维度的向量中。…
Leave a Comment介绍 在不断发展的人工智能（AI）世界中，GPT-4是一种人类般的文本生成奇迹。就像与一个能说你的语言的机器聊天一样。但这里有个转折：AI需要的不仅仅是华丽的词句。我们必须理解它的思维方式，并决定我们是否可以信任它。这就是可解释的AI（XAI）登上舞台的地方。在本文中，您将了解未来的AI将如何与GPT-4和可解释的AI（XAI）一起发展，并填补这个差距。 学习目标 了解GPT-4：了解GPT-4是什么，它的能力以及为什么它在人工智能中至关重要。 探索可解释的AI（XAI）：探索可解释的AI（XAI）的含义，为什么它很重要以及如何提高AI的透明度。 探索XAI的工作原理：深入了解XAI的工作原理，从输入数据到用户界面。 了解实际应用示例：了解GPT-4与XAI有和没有的情况下如何影响您的日常生活。 学习集成方法：了解如何使用代码示例将GPT-4与XAI集成。 确定应用案例：探索在医疗、法律和金融领域的实际应用。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发布。 了解GPT-4 来源- shift delete.Net 在我们深入了解XAI之前，让我们首先掌握GPT-4的要义。”生成式预训练变形器4“是OpenAI的语言模型系列的最新版本。它以生成连贯且上下文相关的文本而闻名。GPT-4的改进包括更大的训练数据集、更多的参数和改进的微调能力。这些特点使其成为各种应用中的强大工具，从内容生成到聊天机器人。 可解释的AI（XAI）的需求 什么是可解释的AI？ 可解释的AI（XAI）是一种使AI系统更透明和可理解的方式。它帮助我们了解为什么AI做出某些决策，使我们更容易信任和使用在关键领域如医疗和金融中的AI。 来源- Rachel 随着AI系统越来越多地融入我们的生活，确保它们不是”黑匣子”变得至关重要。黑匣子AI模型，如一些神经网络的迭代版本，做出决策时没有提供其推理过程的见解。这种缺乏透明度带来了挑战，特别是在关键的医疗、金融和法律应用中。 想象一下由AI系统生成的医疗诊断。虽然诊断可能是准确的，但理解为什么AI得出这个结论同样重要，特别是对于医生和患者来说。这就是可解释的AI（XAI）发挥作用的地方。 XAI专注于创建能够产生结果并解释其决策的AI模型。通过提高透明度，”XAI旨在在AI系统中建立信任和责任感”。 可解释的AI（XAI）的工作原理 来源-…
Leave a Comment介绍 神经进化是一个迷人的领域，其中人工智能将神经网络和进化算法结合起来培养其创造能力。它类似于人工智能的艺术或音乐之旅，使其能够创作杰作和作曲交响乐。本文深入探讨了神经进化，探索了其机制、应用和意义。它就像人工智能对自我提升的追求，就像一个崭露头角的艺术家完善自己的工艺。神经进化赋予了人工智能进化的能力，增强了其解决问题的能力、艺术天赋和游戏技巧。这个旅程体现了人工智能的成长，就像人类的持续发展一样，推动其走向创造卓越。 来源 – San Diego Consulting Group 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 理解神经进化 想象一下，如果人工智能能够像生物一样学习和成长。这就是神经进化的本质。 进化算法 这就像是人工智能的生存游戏。它们创建许多人工智能玩家，让它们竞争，只保留最好的。然后，优胜者成为下一代的父母。这个循环重复进行，直到人工智能掌握了其任务。 来源 – Baeldung 初始化：首先创建一组可能的解决方案。 评估：根据问题的目标评估每个解决方案的表现。 选择：选择最好的解决方案作为下一代的父母。 交叉：父母结合他们的特点创建新的解决方案。 变异：引入随机变化，增加后代的多样性。 解决方案：经过多个世代，您应该得到改进的问题解决方案。 进化算法模仿自然选择的过程。它们创建一个人工智能模型的种群，评估其性能，选择最好的个体，并将它们繁殖以创建下一代。 # 一个用于优化的简单遗传算法…
Leave a Comment介绍 自从GenAI LLMs发布以来，我们已经开始以各种方式使用它们。最常见的方式是通过像OpenAI网站这样的网站使用ChatGPT或通过OpenAI的GPT3.5 API、Google的PaLM API或其他网站（如Hugging Face、Perplexity.ai）使用大型语言模型的API进行交互。 在所有这些方法中，我们的数据被发送到我们的计算机之外。它们可能容易受到网络攻击（尽管所有这些网站都保证最高的安全性，但我们不知道会发生什么）。有时，我们希望在本地运行这些大型语言模型，如果可能的话，对它们进行本地调整。在本文中，我们将介绍如何设置LLMs以在Oobabooga上本地运行。 学习目标 了解在本地系统上部署大型语言模型的重要性和挑战。 学习在本地创建运行大型语言模型的设置。 探索可以在给定的CPU、RAM和GPU Vram规格下运行的模型。 学习从Hugging Face下载任何大型语言模型以在本地使用。 检查如何为大型语言模型分配GPU内存以运行。 本文是作为数据科学博文马拉松的一部分发表的。 什么是Oobabooga？ Oobabooga是一个用于大型语言模型的文本生成Web界面。Oobabooga是一个基于Gradio的Web UI。Gradio是一个被机器学习爱好者广泛使用的Python库，用于构建Web应用程序，Oobabooga就是使用这个库构建的。Oobabooga将所有在尝试在本地运行大型语言模型时需要设置的复杂事物都抽象出来。Oobabooga附带了许多扩展来集成其他功能。 使用Oobabooga，您可以提供来自Hugging Face的模型链接，它将下载模型，然后您可以立即开始推理模型。Oobabooga具有许多功能，并支持不同的模型后端，如GGML、GPTQ、exllama和llama.cpp版本。您甚至可以在LLM之上使用这个UI加载一个LoRA（低秩适应）。Oobabooga可以让您训练大型语言模型，创建聊天机器人/ LoRA。在本文中，我们将详细介绍使用Conda安装此软件。 设置环境 在本节中，我们将使用conda创建一个虚拟环境。所以，要创建一个新的环境，打开Anaconda Prompt并输入以下命令。…
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