介绍 AI语音克隆风靡社交媒体。它开启了创造性的无限可能。你肯定在社交媒体上看过名人梗或AI语音配音。你想知道它是如何完成的吗？当然，许多平台提供像Eleven Labs这样的API，但我们能否免费使用开源软件来实现呢？答案是肯定的。开源界有TTS模型和嘴唇同步工具，用于实现语音合成。因此，在本文中，我们将探索用于语音克隆和嘴唇同步的开源工具和模型。 学习目标 探索用于AI语音克隆和嘴唇同步的开源工具。 使用FFmpeg和Whisper转录视频。 使用Coqui-AI的xTTS模型进行语音克隆。 使用Wav2Lip进行视频嘴唇同步。 探索该技术的实际用例。 本文作为 数据科学博客马拉松 中的一部分发表。 开源栈 正如你已经了解的，我们将使用OpenAI的 Whisper，FFmpeg，Coqui-ai的xTTS模型和Wav2lip作为我们的技术栈。但在深入代码之前，让我们简要讨论一下这些工具。同时感谢这些项目的作者。 Whisper：Whisper是OpenAI的自动语音识别（ASR）模型。它是一个使用超过650k小时的各种音频数据和相应转录进行训练的编码器-解码器变压器模型。这使其在多语言转录方面非常强大。 编码器接收音频段的对数梅尔频谱图，每个编码器块使用自注意力机制来理解音频信号的不同部分。解码器然后接收编码器的隐藏状态信息和学习的位置编码。解码器使用自注意力机制和跨注意力机制预测下一个标记。最终，它输出代表识别文本的一系列标记。有关Whisper的更多信息，请参考官方存储库。 Coqui TTS：TTS是Coqui-ai的开源库。它包含多个文本到语音模型。它具有端到端模型，如Bark、Tortoise和xTTS，频谱图模型如Glow-TTS、FastSpeech等，以及声码器如Hifi-GAN、MelGAN等。此外，它提供了一个统一的API用于推断、微调和训练文本到语音模型。在这个项目中，我们将使用xTTS，一个端到端的多语言语音克隆模型。它支持16种语言，包括英语、日语、印地语、普通话等。有关TTS的更多信息，请参考官方TTS存储库。 Wav2Lip：Wav2Lip是一个用于“A Lip Sync Expert Is All You Need for…
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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 在计算机视觉领域中，卷积神经网络（CNN）已经重新定义了图像分析和理解的领域。这些强大的网络已经在图像分类、物体检测和语义分割等任务中取得了突破。它们为医疗保健、自动驾驶等领域的各种应用奠定了基础。 然而，随着对更具上下文感知和稳健模型的需求不断增长，传统的卷积层在捕捉广泛的上下文信息方面面临限制。这导致了对能够提高网络理解更广泛上下文能力的创新技术的需求，而不会显著增加计算复杂性。 介绍扩张卷积（Atrous Convolution），这是一种颠覆卷积神经网络中常规规则的突破性方法。扩张卷积，也被称为空洞卷积，通过在深度学习领域引入新的维度，使网络能够在不显著增加计算成本或参数的情况下捕捉更广泛的上下文。 学习目标 了解卷积神经网络的基本知识，以及它们如何处理视觉数据来理解图像。 了解扩张卷积如何改进传统卷积方法，从而在图像中捕捉更大的上下文。 探索使用扩张卷积的知名CNN架构，例如DeepLab和WaveNet，以了解它如何提高它们的性能。 通过实际示例和代码片段，获得对扩张卷积在CNN中应用的实际理解。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 理解卷积神经网络：它的工作原理 卷积神经网络（CNN）是一类主要用于分析图像和视频等视觉数据的深度神经网络。它们受到人类视觉系统的启发，在涉及视觉数据的模式识别任务中非常有效。以下是详情： 卷积层：CNN由多个层组成，其中卷积层是核心。这些层使用卷积运算将可学习的滤波器应用于输入数据，从图像中提取各种特征。 汇聚层：在卷积之后，通常会使用汇聚层来减小空间维度，压缩卷积层学到的信息。常见的汇聚操作包括最大汇聚或平均汇聚，它们减小表示的大小同时保留关键信息。 激活函数：在卷积和汇聚层之后使用非线性激活函数（例如ReLU）来引入非线性，让网络能够学习数据中的复杂模式和关系。 全连接层：在CNN末尾，通常使用全连接层。这些层整合前面层提取的特征，并执行分类或回归任务。 逐点卷积：逐点卷积，也被称为1×1卷积，是CNN中用于降低维度和特征组合的技术。它涉及将1×1滤波器应用于输入数据，有效减少输入通道数，并允许跨通道组合特征。逐点卷积通常与其他卷积操作一起使用，以增强网络捕捉数据中的复杂模式和关系的能力。 可学习参数：CNN依赖于在训练过程中更新的可学习参数（权重和偏置）。训练过程包括前向传播，其中输入数据通过网络，以及反向传播，根据网络的性能调整参数。 从扩张卷积开始 扩张卷积，也被称为空洞卷积，是一种引入了参数扩张率的卷积操作。与常规卷积将滤波器应用于相邻像素不同，扩张卷积通过在它们之间引入间隙来分散滤波器的参数，由扩张率来控制。这个过程扩大了滤波器的感受野，而不增加参数的数量。简单来说，它允许网络在不增加复杂性的情况下从输入数据中捕获更广泛的上下文。 扩张率决定了卷积的每一步之间跳过多少像素。1的扩张率表示常规卷积，而较高的扩张率跳过更多的像素。这个扩大的感受野能够捕获更大的上下文信息，而不增加计算成本，使网络能够高效地捕获局部细节和全局上下文。 本质上，扩张卷积有助于将更广泛的上下文信息整合到卷积神经网络中，从而更好地对数据中的大规模模式进行建模。它通常用于需要关注不同尺度上的背景信息的应用，例如计算机视觉中的语义分割或自然语言处理任务中处理序列。…
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 你准备好了吗，要在没有依赖OpenAI和LM Studio的情况下创建你的AI团队了吗？不再需要花大钱或下载应用程序。从设置llama-cpp-python到使用autogen框架探索本地LLM的强大功能。准备好在不依赖OpenAI API的情况下发挥Autogen的全部潜力了吗。 学习目标 在我们深入了解细节之前，让我们概述本文的关键学习目标： 学习如何评估和比较不同的AI库和工具。 探索llama-cpp-python作为OpenAI API的替代方案。 将所获知识应用于两个真实世界的用例：构建算法导师团队和自动化财务图表生成。 通过集成的IPython探索AutoGen改进的用户体验，实时执行代码并看到结果。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 认识你的工具：Llama-cpp-python，AutoGen和本地LLMs 但是你可能会问，这个技术工具包有什么特别之处？Llama-cpp-python是你在本地运行LLMs的入口，包括像LLaMA这样的大牌。就像你的电脑上有AI超级明星，而且支持不同的BLAS后端，速度超乎想象！ AutoGen AutoGen是一个统一的多代理对话框架，作为使用基础模型的高级抽象。它结合了能力强大、可定制和可对话的代理，通过自动对话集成LLMs、工具和人类参与者。它使代理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。 如果你渴望深入了解AutoGen的能力，并探索它如何促进战略性的AI团队建设，不妨看看我们专门的博客：“借助AutoGen轻松实现战略性AI团队建设。”这个综合资源提供了见解、用例和更详细的介绍，展示了AutoGen如何改变你的AI开发方式。 库/工具 一些库/工具提供了一个Web服务器，旨在替代OpenAI API。 除了上述选项，还有其他选择，但最佳选择取决于你的偏好和需求。 Llama-cpp-python Llama-cpp-python是llama.cpp库的Python绑定。它通过ctypes接口提供对C API的低级访问，提供了高级Python API用于文本补全、类似OpenAI的API和LangChain兼容性。它支持多个BLAS后端以加快处理速度，也支持硬件加速。…
Leave a Comment介绍 人工智能（AI）正在经历一次重大转变，GPT-4等LLM的出现正在革新机器对人类语言的理解和生成。与此同时，xgboost 2.0作为一种强大的预测建模工具出现，通过提高效率和准确性增强了机器学习。本文探讨了GPT-4和xgboost 2.0的能力和应用，并研究了它们在各个领域的变革性影响。期待深入了解它们的实际应用、挑战和未来前景，并概述这些先进的AI技术在塑造AI未来中的作用。 学习目标 深入了解GPT-4如何革新自然语言处理，以及xgboost 2.0如何增强预测建模。 了解这些技术在客户服务、金融等不同领域的多样化实际应用。 认识到与实施这些AI技术相关的潜在挑战和道德问题。 探索AI领域的未来发展，考虑GPT-4和xgboost 2.0等技术的当前发展轨迹。 这篇文章是 Data Science Blogathon 的一部分。 GPT-4概述 GPT-4是OpenAI生成预训练transformer家族中最新的继任者，代表着自然语言处理领域的重大突破。在其前身GPT-3已经具备了令人印象深刻的能力的基础上，GPT-4通过无与伦比的抓住和解释上下文的能力使自己与众不同。这个先进模型擅长生成不仅连贯和符合上下文的回答，而且与人类表达惊人地相似。它的多功能性涵盖了广泛的应用领域，包括复杂的文本生成、无缝的翻译、简明的摘要和准确的问答。 GPT-4的这一广泛功能范围使其在多个领域中成为宝贵的资产，从自动化客户服务互动和增强语言翻译服务到提供教育支持和简化内容创作流程。该模型对微妙语言的深刻理解以及生成丰富、多样的文本内容的能力，将其置于基于AI的沟通和内容生成解决方案的前沿，为数字和实际场景中的创新和应用开辟了新的道路。 XGBoost 2.0分析 XGBoost 2.0在机器学习方面迈出了重大的一步，提升了处理复杂预测建模任务的能力，涉及金融和医疗等高风险领域。该更新引入了几个关键的创新，例如具有向量叶子输出的多目标树，允许单棵树管理多个目标变量。这一发展显著降低了过拟合和模型大小，同时更有效地捕捉目标之间的相关性。此外，XGBoost 2.0通过新的“device”参数简化了GPU配置，取代了多个单独的设置，简化了选择过程。它还引入了“max_cached_hist_node”参数，可以更好地控制直方图的CPU缓存大小，在深度树场景中优化内存使用。 这些更新进一步增强了XGBoost在处理结构化数据方面的优势。在内存管理、GPU利用率和多目标树构建方面的改进，增强了它作为处理结构化数据挑战的首选。新版本将“hist”设为默认的树方法，优化基于直方图的方法。它还为“approx”树方法引入了GPU支持，展示了XGBoost在计算效率方面的承诺。…
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 在近年来，聊天机器人在人工智能的推动下发展成了功能复杂的对话代理工具。本指南深入探讨了构建一个高级的Rasa-powered聊天机器人的过程，该机器人专门针对与Confluence页面和Jira工单相关的用户查询进行了定制。将Confluence和Jira集成起来带来了很多好处，可以简化信息检索，并促进协同工作环境的形成。Confluence有助于协同文档编写，而Jira则是一个强大的项目管理工具。通过创建与这些平台无缝集成的聊天机器人，可以提高可访问性，优化团队进行内容协作和项目管理的效率。 学习目标 在本文中，您将学习到： Rasa项目设置：学习如何启动一个Rasa项目，为高级聊天机器人的开发奠定基础。 NLU意图定义：定义Confluence和Jira查询的特定自然语言理解（NLU）意图，提高聊天机器人的理解能力。 自定义动作开发：创建基于Python的自定义动作，与Confluence和Jira的API进行交互，从而扩展功能。 模型训练和测试：了解模型训练过程，确保聊天机器人的泛化能力，并进行迭代测试以持续改进。 本文是作为数据科学博文的一部分发表的。 基础概念 Rasa Rasa是一个开源的对话人工智能平台，可以帮助开发人员构建强大的上下文感知的聊天机器人。Rasa利用机器学习来理解并响应复杂的用户输入，不仅仅是简单的基于规则的系统。其自然语言处理能力和对话管理工具使得Rasa成为创建智能对话代理的多功能解决方案。 Jira Jira是由Atlassian开发的一款著名的项目管理和问题追踪工具。在敏捷软件开发中被广泛使用，Jira通过组织任务、追踪问题和使团队的工作流程变得更加高效来促进协作。其丰富的功能，如可自定义的工作流和实时协作，有助于在开发团队和项目经理中的广泛使用。Jira的丰富的RESTful API允许与外部工具和应用的无缝集成，实现实时数据交换和自动化。 Confluence Confluence同样是由Atlassian开发的一个协同平台，用于组织内的高效文档编写、知识共享和团队合作。它是一个集中化的空间，供团队创建、共享和协作于内容，使其成为项目文档、会议记录和一般知识管理的重要工具。实时协同编辑可以让多个团队成员同时在同一文档上进行工作。通过Confluence强大的搜索能力，可以高效地找到相关信息。Confluence与Jira等Atlassian产品无缝集成，创造了一个统一的项目管理和文档生态系统。 聊天机器人 聊天机器人已成为现代数字互动的重要组成部分，能够提供即时和个性化的响应。由人工智能驱动，聊天机器人能够解释用户的输入、理解上下文，并提供相关信息或执行操作。从客户支持到流程自动化，聊天机器人改变了企业与用户互动的方式，提高了效率和用户体验。聊天机器人利用自然语言处理来识别用户意图，使其能够以上下文相关和准确的方式响应。在Rasa的上下文中，自定义动作是Python函数，扩展了聊天机器人的功能，使其能够执行除简单意图识别之外的任务。 先决条件 在我们深入开发过程之前，请确保您拥有必要的工具和访问权限： Python和虚拟环境 确保您已安装Python。使用以下命令创建并激活虚拟环境： # 命令提示符（Windows）或终端（macOS/Linux）…
Leave a Comment介绍 ChatGPT是由OpenAI开发的强大语言模型，凭借其理解和对人类输入进行对话回应的能力，席卷了全球。ChatGPT最令人兴奋的特点之一是其能够生成包括Python、Java、JavaScript和C++在内的各种编程语言的代码片段。这个特性使得ChatGPT成为开发人员的热门选择，他们可以通过它快速原型设计或解决问题，而不需要自己编写整个代码库。本文将探讨ChatGPT对数据科学家的高级数据分析代码解释器以及它的工作原理和生成机器学习代码的用途。我们还将讨论使用ChatGPT的一些优点和限制。 学习目标 了解ChatGPT的高级数据分析如何工作以及如何用它生成机器学习代码。 学习如何使用ChatGPT的高级数据分析来为使用Python的数据科学家生成代码片段。 了解ChatGPT的高级数据分析生成机器学习代码的优点和限制。 学习如何使用ChatGPT的高级数据分析设计和实现机器学习模型。 了解如何预处理机器学习数据，包括处理缺失值，编码分类变量，对数据进行归一化和缩放数字特征。 学习如何将数据拆分为训练集和测试集，并使用准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差、绝对误差、R平方值等指标评估机器学习模型的性能。 通过掌握这些学习目标，人们应该了解如何使用ChatGPT的高级数据分析生成机器学习代码并实现各种机器学习算法。他们还应该能够将这些技能应用到现实世界的问题和数据集上，展示他们在使用ChatGPT的高级数据分析处理机器学习任务方面的熟练程度。 本文作为”数据科学博客马拉松”的一部分发表。 ChatGPT的高级数据分析是如何工作的？ ChatGPT的高级数据分析基于一种称为Transformer的深度学习模型，该模型经过大量文本数据的训练。Transformer使用自注意机制来理解输入文本的不同部分之间的上下文和关系。当用户输入提示或代码片段时，ChatGPT的模型根据训练数据学到的模式和结构生成响应。 ChatGPT的高级数据分析可以通过利用大量的在线代码来生成代码片段。ChatGPT的模型可以通过分析开源存储库和其他代码源学习各种编程语言的语法、语义和习惯用法。当用户请求生成相关且可行的代码片段时，ChatGPT的模型可以利用这些知识生成代码。 使用ChatGPT生成机器学习代码 机器学习是ChatGPT的高级数据分析最有前景的应用之一。随着深度学习和机器学习应用的兴起，它们越来越成为研究和开发的重要领域。然而，设计和实现这些模型可能复杂且耗时，需要在线性代数、微积分、概率论和计算机科学等方面具备专业知识。 ChatGPT的高级数据分析可以通过生成机器学习代码片段来简化这个过程，用户可以将这些代码片段集成到自己的项目中。例如，用户可以要求ChatGPT生成一个基于提供的以.csv格式输入的加利福尼亚州房价训练数据的线性回归技术的代码片段。ChatGPT的模型可以根据用户的输入生成包含必要导入、数据预处理步骤、模型架构和训练过程的代码片段。 将数据集上传到ChatGPT中的代码解释器，并在下面的提示框中输入。 提示： 使用sklearn对上述数据集执行线性回归，并显示所有步骤的Python代码。数据中的预测变量是median_house_value。 回答： 使用sklearn在“housing.csv”数据集上进行线性回归的步骤，以“median_house_value”作为目标变量，如下所示： 数据探索：加载数据集并快速检查其结构。 数据预处理：处理缺失值，对分类变量进行编码（如果有），并对数值特征进行缩放。 数据拆分：将数据集拆分为训练集和测试集。…
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 卷积神经网络（CNNs）在理解图像和模式上起着关键作用，改变了深度学习的领域。旅程始于Yan引入LeNet架构，如今，我们拥有一系列可供选择的CNNs。传统上，这些网络在将事物分类时严重依赖于全连接层。但等等，有些变化正在发生。我们正在探索一种使用逐点卷积（Pointwise Convolution）的不同架构，这是CNNs的一种新鲜改进方法。就像走上一条新的道路一样。这种方法挑战了传统全连接层的常规用法，带来了一些酷炫的优势，使我们的网络更智能、更快。让我们一起来探索逐点卷积的奥秘，发现它如何帮助我们的网络运行更高效，表现更好。 学习目标 了解从早期模型（如LeNet）到现今多种不同架构使用中的卷积神经网络（CNNs）的发展历程。 探索传统全连接层在CNNs中与计算强度和空间信息丢失相关的问题。 探索逐点卷积作为CNNs中高效特征提取的替代方法。 培养实际实现CNNs中的逐点卷积的实践能力，包括网络修改和超参数调整等任务。 本文是《数据科学博客马拉松》的一部分。 理解全连接层 在传统的卷积神经网络（CNNs）中，全连接层在连接每一层的所有神经元上起着关键作用，形成了密集的互联结构。在图像分类等任务中使用这些层，网络通过学习将特定特征与特定类别关联起来。 主要观点 全局连接：全连接层创建了全局连接，使得一层中的每个神经元都与后续层中的每个神经元相连。 参数强度：全连接层中的参数数量之多可能大幅增加模型的参数数量。 空间信息丢失：在全连接层中对输入数据进行扁平化可能导致原始图像的空间信息丢失，这在特定应用中可能是一个缺点。 计算强度：与全连接层相关的计算负荷可能非常大，特别是当网络规模扩大时。 实际应用 在卷积层之后：全连接层通常在CNN架构中的卷积层之后使用，卷积层从输入数据中提取特征。 稠密层：在某些情况下，全连接层被称为“稠密”层，强调其连接所有神经元的作用。 为什么需要变革？ 现在，我们对普通卷积神经网络（CNNs）中的全连接层有了基本的了解，让我们谈谈为什么有些人正在寻找不同的东西。虽然全连接层工作得很好，但它们也面临一些挑战。它们可能会给计算机带来一些负担，使用大量参数，并且有时会丢失图片的关键细节。 我们为什么要探索新的方法： 全连接的阻碍：将全连接层视为一个工作能力强，但存在一些问题的人-它们很有效，但也带来了挑战。 寻找更智能的方式：人们寻求更创新、更高效的建立这些网络的方式，而不带来这些阻碍。 让事情变得更好：目标是使这些网络工作得更好——更快、更智能、更节省计算资源。…
Leave a Comment介绍 想象一下热爱一档播客节目，希望记住最精彩的部分，但这个节目只有声音没有文字。你会怎么做？这就是像LLMs和语音转文本翻译工具这样的酷工具派上用场的地方。它们可以神奇地把口语转化为书面笔记，让你轻松找出亮点，创建实用的要点。所以，你最喜欢的播客时刻只差一步就能变成文字记录！自2022年11月首次亮相以来，LLM一直风靡一时。LLM可以用于各种任务，文本摘要是其中重要的应用之一。我们不仅可以对文本进行摘要，还可以对音频和视频等其他模式进行摘要。我们可以使用LLM增强播客的可访问性，并生成简洁的亮点以便使用或做未来参考。 PaLM（Pathways Language LLM）是谷歌AI于去年2022年4月成立的重要LLM。今年2023年3月，PaLM 2的第二版发布，这是一个改进和更新的版本。它旨在具有卓越的双语、编码和思维能力。与其他LLMs相比，使用PaLM 2 LLM API的优势在于其API是免费提供的。与OpenAI的ChatGPT相比，它的性能更好，推理能力更强。 在本文中，我们将学习如何使用这些工具，即PaLM 2 API和Maker Suite，创建一个简单的播客文本亮点显示器，并学习如何优化LLM模型的设置以生成更好的纲要。了解这些工具的特点，并尝试理解它们可以使用的不同用例。现在让我们开始吧！ 学习目标 了解PaLM模型和其特点。 了解PaLM的模型设置。 实现一个生成播客音频简洁摘要的Python项目。 本文作为Data Science Blogathon的一部分发表。 PaLM 2概述 PaLM 2是一个庞大的NN模型，具有5400亿个参数，通过使用Pathways方法进行扩展以实现突破性能。PaLM 540B在各种多步骤推理任务上超越了当前的技术水平，并在最新发布的BIG-bench基准测试中超越了平均人类表现，取得了突破性的性能。它学习了词语和短语之间的关系，并可以将这种知识用于不同的任务。…
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 在人工智能中，出现了两个不同的挑战：在云环境中部署大型模型，产生了巨大的计算成本，阻碍了可扩展性和盈利能力，以及需要支持复杂模型的资源受限的边缘设备。这些挑战的共同问题是在不影响准确性的情况下缩小模型尺寸。模型量化是一种流行的技术，可以提供潜在解决方案，但也引发了对潜在准确性的担忧。 量化感知训练成为一个有力的解决方案。它将量化无缝地集成到模型训练过程中，可以显著减小模型尺寸，有时可以减小两到四倍以上，同时保持重要的准确性。本文深入探讨了量化，在后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）之间进行了比较。此外，我们提供了实际见解，展示了如何使用Deci开发的开源训练库SuperGradients来有效地实现这两种方法。 此外，我们还探讨了用于移动和嵌入式平台的卷积神经网络（CNNs）的优化，解决了尺寸和计算需求的独特挑战。我们着重于量化，研究了数字表示在优化移动和嵌入式平台模型中的作用。 学习目标 了解人工智能中模型量化的概念。 了解典型量化级别及其权衡。 区分量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）。 探索模型量化的优势，包括内存效率和能源节省。 发现模型量化如何实现更广泛的人工智能模型部署。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 理解模型量化的需求 模型量化是深度学习中的一种基本技术，旨在解决与模型尺寸、推理速度和内存效率相关的关键挑战。它通过将模型权重从高精度浮点表示（通常为32位）转换为较低精度浮点（FP）或整数（INT）格式（例如16位或8位）来实现这一目标。 量化的好处是双重的。首先，它显著减小了模型的内存占用，并提高了推理速度，而不会造成显著的准确性降低。其次，它通过减少内存带宽需求和增强缓存利用来优化模型性能。 在硬件架构上，INT8表示通常在深度神经网络的上下文中被称为“量化”，但是根据不同的模型，还会使用其他格式，如UINT8和INT16，这取决于硬件架构。不同的模型需要不同的量化方法，通常需要先有先验知识，并进行细致的微调以在准确性和模型尺寸减小之间取得平衡。 量化引入了挑战，特别是对于INT8等低精度整数格式，由于其有限的动态范围。将FP32的广阔动态范围压缩为只有255个INT8值可能导致准确性损失。为了解决这个挑战，可以通过通道或层级缩放调整权重和激活张量的比例和零点值，以更好地适应量化格式。 此外，量化感知训练可以在模型训练过程中模拟量化过程，使模型能够优雅地适应较低的精度。通过校准来实现的挤压或范围估计是这个过程的一个重要方面。 总之，模型量化对于部署高效的人工智能模型非常重要，在限制性计算资源的边缘设备上准确性和资源效率之间取得微妙的平衡。 模型量化技术 量化级别 量化将模型的高精度浮点权重和激活转换为较低精度的定点值。 “量化级别”指的是表示这些定点值的比特数。典型的量化级别有8位、16位，甚至是二进制（1位）量化。选择适当的量化级别取决于模型准确性与内存、存储和计算效率之间的权衡。 详细介绍量化感知训练（Quantization-Aware…
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介绍 2023年是一个人工智能的年份，从语言模型到稳定的扩散模型。其中一个新的玩家登上了舞台，那就是由微软开发的KOSMOS-2。它是一个多模态大型语言模型（MLLM），在理解文本和图像方面具有开创性的能力。开发语言模型是一回事，而为视觉创建模型是另一回事，但拥有同时具备这两种技术的模型则是另一个全新层次的人工智能。在本文中，我们将深入探讨KOSMOS-2的特点和潜在应用，以及它对人工智能和机器学习的影响。 学习目标 了解KOSMOS-2多模态大型语言模型。 了解KOSMOS-2如何执行多模态接地和指称表达生成。 深入了解KOSMOS-2在现实世界中的应用。 在Colab中使用KOSMOS运行推理。 本文是作为 数据科学博客马拉松 的一部分发布的。 了解KOSMOS-2模型 KOSMOS-2是微软研究团队的一项成果，他们在一篇名为“Kosmos-2：将多模态大型语言模型接地到世界”的论文中介绍了这个模型。KOSMOS-2旨在同时处理文本和图像，并重新定义我们与多模态数据的交互方式。KOSMOS-2基于基于Transformer的因果语言模型架构构建，类似于其他著名模型如LLaMa-2和Mistral AI的7b模型。 然而，KOSMOS-2的独特训练过程是其与众不同之处。它使用一组庞大的图像-文本对训练数据集，称为GRIT，其中文本以特殊令牌形式包含了对图像中物体的引用边界框。这种创新的方法使KOSMOS-2能够提供对文本和图像的新理解。 什么是多模态接地？ KOSMOS-2的一个亮点功能是其执行“多模态接地”的能力。这意味着它可以为图像生成描述对象及其在图像中的位置的字幕。这大大减少了语言模型中的“幻觉”问题，极大地提高了模型的准确性和可靠性。 这个概念通过独特的令牌将文本与图像中的对象联系起来，有效地将对象“接地”到视觉环境中。这减少了幻觉，增强了模型生成准确图像字幕的能力。 指称表达生成 KOSMOS-2在“指称表达生成”方面也表现出色。这个功能允许用户以图像中特定边界框和问题的方式提示模型。然后，模型可以回答有关图像中特定位置的问题，为理解和解释视觉内容提供了强大的工具。 这种令人印象深刻的“指称表达生成”用例允许用户使用提示，并为与视觉内容的自然语言交互打开了新的途径。 使用KOSMOS-2进行代码演示 我们将看到如何在Colab上使用KOSMOS-2模式进行推理。在这里找到完整的代码：https://github.com/inuwamobarak/KOSMOS-2 步骤1：设置环境 在这一步中，我们安装必要的依赖库，如🤗 Transformers、Accelerate和Bitsandbytes。这些库对使用KOSMOS-2进行高效推理至关重要。 !pip install…
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 你曾经想过会有一个系统可以预测电动车的效率，用户可以轻松使用该系统吗？在电动车的世界里，我们可以非常准确地预测电动车的效率。这个概念现在已经进入现实世界，我们对Zenml和MLflow心存无比感激。在这个项目中，我们将深入探索技术，并了解如何将数据科学、机器学习和MLOps结合在一起，创造出这项美丽的技术，并且你将看到我们如何使用ZenML来研究电动车。 学习目标 在这篇文章中，我们将学到以下内容： 了解Zenml是什么，以及如何在端到端的机器学习流水线中使用它。 了解MLFlow在创建机器学习模型实验跟踪器中的作用。 探索机器学习模型的部署过程以及如何设置预测服务。 了解如何创建一个用户友好的Streamlit应用，与机器学习模型预测进行交互。 这篇文章是作为数据科学博览会的一部分发表的。 理解电动车效率 电动车的效率是指电动车将电池中的电能转化为行驶里程的效率。通常以每千瓦时（kWh）的里程来衡量。 电动机和电池的效率、重量、空气动力学和辅助负载等因素影响着电动车的效率。因此，很明显，如果我们优化这些方面，我们可以提高电动车的效率。对消费者来说，选择一个效率更高的电动车会带来更好的驾驶体验。 在这个项目中，我们将建立一个端到端的机器学习流水线，使用真实世界的电动车数据来预测电动车的效率。准确地预测效率可以指导电动车制造商优化设计。 我们将使用ZenML，一个MLOps框架，来自动化机器学习模型的训练、评估和部署工作流程。ZenML提供了元数据跟踪、工件管理和模型可重现性等能力，覆盖了机器学习生命周期的各个阶段。 数据收集 对于这个项目，我们将从Kaggle开始收集数据。Kaggle是一个在线平台，提供许多用于数据科学和机器学习项目的数据集。您可以从任何地方收集数据。通过收集这个数据集，我们可以对我们的模型进行预测。在这里是我的GitHub代码库，您可以找到所有的文件或模板 – https://github.com/Dhrubaraj-Roy/Predicting-Electric-Vehicle-Efficiency.git 问题陈述 高效的电动车是未来的趋势，但准确预测电动车的续航里程非常困难。 解决方案 我们的项目将数据科学和MLOps结合起来，为预测电动车的效率创建一个精确的模型，使消费者和制造商受益。 设置虚拟环境 为什么我们想要设置虚拟环境？ 它帮助我们使项目突出，不与系统中的其他项目发生冲突。…
Leave a Comment介绍 由于人工智能对人们手工劳动的日益影响，在我们几乎每天都在谈论人工智能。建立AI-enabled软件在短时间内迅速增长。企业和商家相信将可靠和负责任的AI集成到他们的应用程序中以产生更多的收入。将AI集成到应用程序中最具挑战性的部分是在训练模型时使用的模型推理和计算资源。已经存在许多技术来通过使用较少的计算资源在推理过程中优化模型以提高性能。基于这个问题陈述，英特尔推出了OpenVINO Toolkit，这是一个绝对的游戏改变者。OpenVINO是一个用于优化和部署AI推理的开源工具包。 学习目标 在本文中，我们将： 了解OpenVINO Toolkit及其在优化和部署AI推理模型方面的目的。 探索OpenVINO的实际用例，特别是其在边缘人工智能未来中的重要性。 学习如何在Google Colab中使用OpenVINO在图像中实现文本检测项目。 了解使用OpenVINO的关键功能和优势，包括其模型兼容性和对硬件加速器的支持以及它如何影响各个行业和应用。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 什么是OpenVINO？ OpenVINO代表开放的视觉推理和神经网络优化，是由英特尔团队开发的开源工具包，旨在促进深度学习模型的优化。OpenVINO工具包的愿景是通过更高效和更有效的方法在本地、设备上或云中部署您的人工智能深度学习模型。 OpenVINO Toolkit特别有价值，因为它支持许多深度学习框架，包括像TensorFlow、PyTorch、Onnx和Caffe这样流行的框架。您可以使用您喜欢的框架训练模型，然后使用OpenVINO将其转换和优化以在Intel的硬件加速器（如CPU、GPU、FPGA和VPU）上部署。 在推理方面，OpenVINO Toolkit提供了各种模型量化和压缩工具，可以显著减小深度学习模型的大小而不损失推理准确性。 为什么使用OpenVINO？ AI的热潮目前没有减缓的迹象。随着它的流行，显然会开发更多应用程序在本地和设备上运行人工智能应用程序。OpenVINO在以下几个具有挑战性的领域表现出色，这些是选择使用OpenVINO的理想选择的原因： OpenVINO模型库 OpenVINO提供了一个模型库，包含用于稳定扩散、语音、目标检测等任务的预训练深度学习模型。这些模型可以作为您项目的起点，节省时间和资源。 模型兼容性 OpenVINO支持许多深度学习框架，包括TensorFlow、PyTorch、ONNx和Caffe。这意味着您可以使用您喜欢的框架训练模型，然后使用OpenVINO Toolkit将其转换和优化以进行部署。…
Leave a Comment介绍 2023年即将结束，对计算机视觉界而言，令人兴奋的消息是，谷歌最近在零样本目标检测领域取得了重大进展，并发布了OWLv2。这款尖端模型现在已经在🤗 Transformers中可用，并代表着迄今为止最强大的零样本目标检测系统之一。它基于去年推出的OWL-ViT v1模型打下了坚实的基础。 在本文中，我们将介绍该模型的行为和架构，并展示如何进行推理的实践方法。让我们开始吧。 学习目标 了解计算机视觉中零样本目标检测的概念。 了解谷歌OWLv2模型背后的技术和自我训练方法。 使用OWLv2的实际方法。 本文作为Data Science Blogathon的一部分发表。 OWLv2背后的技术 OWLv2的强大能力归功于其新颖的自我训练方法。该模型在一个包含超过10亿个示例的Web规模数据集上进行了训练。为了实现这一点，作者利用了OWL-ViT v1的强大功能，使用它生成伪标签，然后用这些伪标签来训练OWLv2。 此外，该模型还在检测数据上进行了微调，从而提高了其前身OWL-ViT v1的性能。自我训练为开放世界定位提供了Web规模的训练，与目标分类和语言建模领域的趋势相呼应。 OWLv2架构 尽管OWLv2的架构与OWL-ViT相似，但其目标检测头部有一个显著的补充。现在它包括一个目标性分类器，用于预测预测框中包含物体的可能性。目标性得分提供了洞察力，并可用于独立于文本查询对预测进行排序或筛选。 零样本目标检测 零样本学习是一个新的术语，自从GenAI的趋势以来变得流行起来。它通常在大型语言模型（LLM）的微调中见到。它涉及使用一些数据对基础模型进行微调，使其扩展到新的类别。零样本目标检测是计算机视觉领域的一个改变者。它的核心是使模型能够在图像中检测物体，而无需手工注释边界框。这不仅加快了处理速度，还减少了手工注释的需求，使其对人类更具吸引力和乐趣。 如何使用OWLv2？ OWLv2遵循与OWL-ViT类似的方法，但使用了更新的图像处理器Owlv2ImageProcessor。此外，该模型依赖于CLIPTokenizer对文本进行编码。Owlv2Processor是一个方便的工具，结合了Owlv2ImageProcessor和CLIPTokenizer，简化了文本编码过程。以下是使用Owlv2Processor和Owlv2ForObjectDetection进行对象检测的示例。 在此处找到完整的代码：https://github.com/inuwamobarak/OWLv2 步骤1：设置环境…
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。…
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