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。
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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 Bedrock
亚马逊基岩是GenAI专业人员的一项变革性资源，为他们的日常工作和项目提供了一个复杂的工具包，用于精简决策过程。通过其开创性的模型评估功能，开发人员可以评估、比较和选择适合特定需求的最佳基础模型（FMs）。当前处于预览阶段的这个功能引入了评估工具，包括自动和人工基准选项。
模型评估在开发的每个阶段起着关键作用，亚马逊基岩的模型评估功能将该过程提升到一个新的高度。GenAI专业人员现在可以在平台的试验环境中尝试不同的模型，以促进迭代过程中的效率。自动模型评估简化了将自定义或策划的数据集与预定义的度量标准相结合的过程，消除了设计和执行自定义模型评估基准的复杂性。这对于内容摘要、问答文本分类和生成等任务非常有优势。
亚马逊基岩为主观指标（如友好度和风格）提供了人工评估工作流程，为开发人员提供了定义自定义指标并利用其数据集的直观方法。灵活性还包括选择内部团队或选择AWS管理团队，简化了人工评估流程。在预览阶段，该平台的透明定价提高了其吸引力。只收取模型推断用于评估的费用，不收取额外的人工或自动评估费用。GenAI专业人员发现亚马逊基岩在模型选择方面是一个强大的盟友，标志着决策过程的重要飞跃。
MeshTensorflow
MeshTensorFlow以全新的姿态展现，成为了GenAI专业人员的革命性工具，解决了分布式深度神经网络（DNN）训练策略中固有的挑战。而在现有的数据并行性方法中，批次分割遇到了诸多限制，比如对于非常大的模型存在内存约束、小批量大小时延迟和效率低下。MeshTensorFlow通过提供一种用于规定更广泛类别的分布式张量计算的语言，引入了一种范式转变，超越了数据并行性的限制。
用户可以在处理器的多维网格的任意维度上分割张量维度，引入了一种更通用的分布策略，被称为模型并行性。这种方法允许对大型模型进行高效训练，克服了内存限制并降低了延迟。该库将MeshTensorFlow图编译成一个Single-Program-Multiple-Data (SPMD)程序，结合并行操作和集合通信原语（如Allreduce）。GenAI专业人员可以利用MeshTensorFlow实现数据并行和模型并行版本的复杂模型，比如Transformer序列到序列模型。MeshTensorFlow可以在多达512个核心的TPU网格上训练具有50亿参数的Transformer模型，克服挑战，使GenAI项目在WMT’14英法翻译和十亿词语语言建模基准等评测中超越最先进的结果。
结论
作为即将主导2024年的五大生成AI框架，显而易见，GenAI的领域正在以前所未有的速度扩大和演变。在我们航行于生成AI这一不断变化的领域时，这些框架代表着创新的灯塔。技术和创造力在这些框架中的融合将我们带入一个未来，在这个未来中，机器能够理解和创造，为生成人工智能不断扩张的宇宙开启了难以想象的可能性。
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