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介绍 欢迎来到引人入胜的生成式人工智能（Generative AI）框架的领域，这是创新和创造力在数字化领域的交织。生成式人工智能的力量不仅仅是一种技术奇迹。它是一种塑造我们与机器互动和产生内容方式的动态力量。想象一下：只需要一个提示，就能创造故事、图像，甚至整个世界。这不是魔法，而是人工智能的进化。 生成式人工智能不仅仅是一组算法；它是由在线数据的广阔领域驱动的创造力强大动力。想象一下，能够提示人工智能生成文本、图像、视频、声音和复杂的代码。随着GenAI的进一步学习和发展，它在各个行业的应用不断增加。秘密在于训练-复杂的数学和大量的计算能力相结合，教会人工智能预测结果，模仿人类的行为和创造。 进入生成式人工智能世界的旅程涉及解开其工作原理背后的神秘。神经网络如何识别模式以产生新内容？哪些基础模型支持诸如ChatGPT和DALL-E之类的工具？与我们一同探索生成式人工智能的复杂性，探索其用途和功能。介绍这一技术革命前沿的五个框架。这是一段机器给想象力注入生命的旅程，可能性无限，就像他们在数字画布上绘制一样。 提升你的生成式人工智能水平，学习实践。检查我们的 GenAI顶尖计划！ 什么是生成式人工智能框架？ 生成式人工智能框架是GenAI的支柱，为机器创建多样且与上下文相关的内容提供了基础设施。这些框架作为AI模型（如LLMs、GANs、VAEs）的指导原则，使它们能够理解庞大数据集中的模式。组织可以利用无监督和半监督学习方法的力量，通过使用这些框架来训练AI系统。这种训练为从自然语言处理到图像生成等任务奠定了基础，使机器能够解释提示。 LangChain LangChain是Harrison Chase的创新软件开发框架，专为GenAI专业人员量身打造。它有助于重塑日常任务和项目的格局。LangChain通过强调利用大型语言模型（LLMs）来提升AI系统的能力，简化了应用程序创建过程。基于MIT许可证的开源原则下，LangChain引入了一个标准化的接口，包括代理、内存和链。 LangChain的代理扮演重要角色，使LLMs能够做出明智的决策，为创建动态聊天机器人、游戏和各种应用铺平道路。内存功能非常宝贵，允许在对LLMs进行调用时保留状态。对于像聊天机器人这样的应用程序来说，这一功能成为了保持连贯对话或存储先前查询结果的基石。链条不仅限于单个LLM调用，还便于序列的编排-这对于构建摘要工具、问答系统和需要多方交互的不同应用程序来说是一个福音。 LangChain的数据增强生成功能增加了更多的灵活性，使GenAI专业人员能够根据外部数据生成文本。从编写引人入胜的新闻文章到制作产品描述，这个框架增强了内容生成的能力。 LangChain在各种应用中展示了其能力，包括客户服务和教育的聊天机器人，娱乐和研究的游戏，以及商业和教育的摘要工具和问答系统。它涵盖了各种应用，如内容生成、翻译、代码生成、数据分析和医学诊断。在GenAI专业人员的工具包中，LangChain推动着生成式人工智能不断演进的创新和效率。 LlamaIndex LlamaIndex成为GenAI专业人员武器库中至关重要的工具。它为自定义数据和GPT-4等LLMs之间提供了一个无缝的桥梁。这个创新的库通过简化与数据和LLMs一起工作的复杂过程，显著增强了GenAI专业人员的日常工作和项目。LlamaIndex的多功能实用性在不同阶段得到展现，在数据摄取、结构化、检索和集成方面提供了不可或缺的支持。 首先，LlamaIndex在从各种来源（如API、数据库、PDF或外部应用程序）“摄取”数据方面表现出色，充当勤奋的数据收集者。然后，它进入“构建”阶段，在这个阶段中，它以一种LLMs轻松理解的方式组织数据。这些组织良好的数据成为“检索”阶段的基础，在这个阶段中，LlamaIndex在需要时便于找到和提取正确的数据。最后，它简化了“集成”过程，实现了与各种应用框架的无缝合并数据。 LlamaIndex由三个主要组件组成：用于收集的“数据连接器”，用于组织的“数据索引”和作为翻译器的“引擎”（LLMs）。这种设置使GenAI专业人员在检索增强生成（RAG）方面拥有强大的能力，将LLM的实力与自定义数据相结合。查询引擎、聊天引擎和代理等模块化构建提升了交互到对话水平，实现了动态决策。无论是创建问答系统、聊天机器人还是智能代理，LlamaIndex都是GenAI专业人员的不可或缺的盟友，为RAG企业提供坚实的基础，并通过LLMs和定制数据来超级增强应用。 Jarvis 微软的JARVIS平台引领人工智能创新，为GenAI专业人员提供无与伦比的工具来增强日常工作。JARVIS与ChatGPT和t5-base等AI模型进行协作，实现统一和先进的结果。作为任务控制器，JARVIS简化了工作流程，最大限度地发挥了各种开源大型语言模型（LLMs）在图像、视频、音频等方面的潜力。 JARVIS集成了多模态人工智能，将GPT-4的功能扩展到文本和图像处理。该平台连接到互联网，访问一个强大的模型网络，包括t5-base、stable-diffusion 1.5、Facebook的bart-large-cnn和Intel的dpt-large等20个强大的模型。JARVIS使用户可以提交复杂的多任务查询，指导不同的模型无缝协作执行复杂的任务。例如，生成一张有关外星人入侵的图像，并在此过程中创作相关的诗歌，这个流程变得简化，ChatGPT规划任务，选择适当的模型并执行任务，展示了JARVIS的高效性和协作潜力。 虽然JARVIS的能力是无可否认的突破性，但其使用也需要考虑资源。JARVIS需要至少16GB的VRAM和约300GB的存储空间来运行各种模型。JARVIS需要大量的资源，无法在普通个人电脑上本地运行。然而，尽管有这些限制，JARVIS标志着人工智能发展的重要飞跃，革新了人工智能能力和协作的领域。它重塑了GenAI专业人员与利用人工智能技术的交互方式的潜力是显而易见的，使其成为人工智能发展演进中的关键工具。 Amazon…

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