简介 在商业竞争中，将人工智能（AI）整合到我们的应用程序中变得愈发必要。添加这些AI功能可以提升用户体验、自动化任务并提供有价值的见解。由于我们拥有多种多样的GenAI模型，所以有很多可能性。然而，将AI整合到您的应用程序中可能会很复杂，特别是与GenAI这种新趋势相结合，其中许多过程仍在试验阶段。因此，假设您想了解如何将GenAI整合到您的个人应用程序或软件中，例如时尚应用程序，那么本文旨在通过使用Segmind API和Postman实现GenAI应用程序集成以简化此过程。 学习目标 了解Segmind模型和API 了解Segmind中的GenAI集成API 使用Segmind API中的Postman 本文是发布在数据科学博客马拉松的一部分。 理解Segmind模型API 要全面了解Segmind的GenAI API，您必须了解其目的、功能和优点。一些值得关注的潜在用例包括电子商务应用程序的图像识别、时尚设计、动画、背景去除、艺术作品、绘画、漫画等。除了易于使用，Segmind AI还通过网站上的API和游乐场提供可用的GenAI模型，网址为https://www.segmind.com/models。在本文中，我们将使用API推断调用。选择适合您任务的模型并使用可用的API脚本非常简单。下面是一个示例，展示了一个可在https://www.segmind.com/models/sd1.5-outpaint/api找到的稳定扩散1.5超出模型。 import requestsfrom base64 import b64encodedef toB64(imgUrl): return str(b64encode(requests.get(imgUrl).content))[2:-1]api_key = “YOUR API-KEY”url =…
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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 欢迎来到客户反馈分析的世界，在这里，客户意见的未开发财富可以塑造您的业务的成功。在当今激烈的竞争和大型语言模型的背景下，理解客户的想法不再是一种奢侈，而是一种必要性。客户反馈分析既是一门艺术，也是一门科学——一种从调查、评论、社交媒体和支持互动等多种来源中提取可操作见解的方法论。 在当今数字领域中，客户反馈比以往任何时候都更加丰富，企业不断寻求方法来利用这一财富。本文介绍了人工智能与客户反馈分析的融合，探讨了自然语言处理（NLP）和机器学习等技术如何提取可操作见解。我们揭示了人工智能在提高客户满意度和推动业务成功方面的转变潜力。让我们一起踏上这段启迪之旅，探索人工智能与优化客户体验之间的协同作用。 学习目标 人工智能基础：掌握基本的人工智能概念，包括自然语言处理和大型语言模型，以及它们与客户反馈分析的相关性。 人工智能应用：探索人工智能在调查、情感分析、反馈分类和自动化响应等方面的实际应用，突出其效率。 现实世界的影响：通过各种行业案例研究了解人工智能在改善客户体验方面的实际影响。 挑战和伦理：认识客户反馈分析中的人工智能挑战和伦理考虑，如数据质量和隐私。 战略性采用人工智能：学习如何战略性地利用人工智能获取竞争优势，在反馈分析中提高决策能力、客户关注度、效率、智能和创新。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 理解人工智能：简要概述 人工智能（AI）是一项革命性的技术，旨在在机器和系统中复制类似人类的智能。这个简要概述提供了有关AI核心概念和功能的见解。 模仿人类智能 在本质上，人工智能旨在通过使机器能够从数据中学习、识别模式、做出决策和执行通常需要人类认知的任务来模拟人类智能。它通过算法和数据的结合来实现这一目标。 算法的作用 算法，或预定义的规则和指令集，构成了人工智能的基础。这些算法处理大量数据，识别相关性，并利用这些信息进行预测或决策。机器学习和深度学习是人工智能的子集，专注于通过对数据的迭代学习来提高算法性能。 数据作为燃料 数据是人工智能的命脉。人工智能系统可以访问的质量数据越多，其性能和准确性就越好。这些数据可以包括文本、图像、音频或任何其他形式的信息，人工智能系统被设计用来分析或处理这些信息。 人工智能的类型 人工智能可以分为两种主要类型：狭义或弱人工智能和广义或强人工智能。狭义人工智能专为语言翻译或图像识别等特定任务而设计，而广义人工智能具有类似人类智能的能力，可以执行各种类似人类认知的任务（尽管这种水平的人工智能在很大程度上仍然是理论性的）。 人工智能的应用 人工智能在医疗、金融、客户服务和自动驾驶等各个领域都有应用。它驱动着聊天机器人、推荐系统和GPT-3等大型语言模型。这些应用利用了人工智能分析数据、理解自然语言和做出明智决策的能力。 这个简要概述为我们展示了人工智能及其多面功能的迷人世界。当我们深入探索本文时，我们将看到人工智能在提高客户反馈分析中的关键作用。…
Leave a Comment介绍 机器学习（ML）领域正在迅速扩展，并在许多不同的行业中应用。随着机器学习实验使用MLflow进行跟踪和管理所需的试验变得越来越复杂，跟踪它们变得更加困难。这可能会给数据科学家带来许多问题，例如： 实验丢失或重复：跟踪所有进行的实验可能具有挑战性，这会增加实验丢失或重复的风险。 结果的可重现性：可能很难复制实验的发现，这使得故障排除和提高模型变得困难。 透明度不足：可能难以相信模型的预测，因为难以理解模型是如何创建的。 CHUTTERSNAP在Unsplash上的照片 鉴于上述挑战，拥有一个可以跟踪所有ML实验并记录度量指标以实现更好的可重现性并促进协作的工具非常重要。本博客将探索和学习MLflow，一个开源的ML实验跟踪和模型管理工具，并提供代码示例。 学习目标 在本文中，我们旨在对使用MLflow进行机器学习实验跟踪和模型注册有一个清晰的理解。 此外，我们将学习如何以可重复和可重用的方式交付ML项目。 最后，我们将了解LLM是什么，以及为什么需要跟踪LLM对于应用程序开发。 什么是MLflow？ MLflow标志（来源：官方网站） 称为MLflow的机器学习实验跟踪和模型管理软件使处理机器学习项目变得更加容易。它提供了各种工具和功能来简化ML工作流程。用户可以比较和复制结果，记录参数和度量指标，并跟踪MLflow实验。此外，它还简化了模型打包和部署。 使用MLflow，您可以在训练运行过程中记录参数和度量指标。 # 导入mlflow库 import mlflow # 开始mlflow跟踪 mlflow.start_run() mlflow.log_param(“learning_rate”, 0.01) mlflow.log_metric(“accuracy”,…
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 技术进步的格局已经被大型语言模型（LLMs）的出现所彻底改变，这是人工智能创新分支的一个创新。这些模型以复杂的机器学习算法和大量的计算能力为驱动，代表了我们理解、生成和操纵人类语言能力的飞跃。LLMs展现出了解释微妙之处、构建连贯叙述甚至进行与人类交流相似的对话的非凡能力。当我们深入探索LLMs时，我们面临的是它们对各个行业、沟通范式和人机交互未来的深远影响。 然而，在这令人敬畏的潜力之中，存在着一个复杂的挑战网络。虽然LLMs在能力上有所承诺，但它们也不免受到偏见、伦理关切和潜在滥用的影响。这些模型从大量数据集中学习的能力引发了有关数据来源和可能存在的隐藏偏见的问题。此外，随着LLMs越来越多地融入我们的日常生活，隐私、安全和透明度问题变得至关重要。此外，围绕LLMs的内容生成和在决策过程中的作用的伦理考虑也需要仔细研究。 在这个探索LLMs领域的旅程中，我们将深入研究它们的功能复杂性、创新潜力、所带来的挑战以及指导其负责任发展的伦理框架。通过以思考的方式导航这些方面，我们可以利用LLMs的潜力，同时解决它们的局限性，最终塑造人类和机器在语言理解和生成方面和谐合作的未来。 学习目标 理解LLM基础知识：建立对大型语言模型（LLMs）的基础理解，包括它们的架构、组件和基本技术。了解LLMs如何处理和生成人类语言。 探索LLM应用：探索LLMs在各个行业中的多样化应用，从自然语言理解和内容生成到语言翻译和专家辅助。了解LLMs如何改变各个行业。 认识伦理考虑：深入研究围绕LLMs的伦理考虑，包括偏见、错误信息和隐私问题。学习如何应对这些挑战，确保LLMs的负责任和伦理使用。 分析LLM的影响：研究LLMs在沟通、教育和行业领域对社会和经济的影响。评估将LLMs整合到生活各个方面可能带来的潜在益处和挑战。 未来趋势和创新：探索LLMs的不断发展的格局，包括在对话能力、个性化体验和跨学科应用方面的预期进展。思考这些发展对技术和社会的影响。 实际应用：通过探索LLMs的实际用例，如内容创作、语言翻译和数据分析，应用你的知识。获得利用LLMs进行各种任务的实际经验。 本文是作为数据科学博客马拉松的一部分发表的。 语言模型的演变 语言模型的轨迹见证了近期显著进展的动态演变。在语言处理领域的这一进化之旅在大型语言模型（LLMs）的出现中达到了顶点，标志着自然语言处理（NLP）能力的一次范式转变。 旅程始于为后续创新铺平道路的基础语言模型。最初，语言模型的范围有限，难以捕捉人类语言的复杂性。随着技术的进步，这些模型的复杂性也在增加。早期的迭代版本采用基本语言规则和统计方法生成文本，尽管在上下文和连贯性方面存在限制。 然而，转换器的出现，一种神经网络架构，标志着一个重大的飞跃。转换器有助于理解整个句子和段落之间的上下文关系。这一突破为大型语言模型奠定了基础。这些模型，如GPT-3，拥有海量的参数，使它们能够处理和生成无与伦比的文本质量。 大型语言模型理解上下文并展现出与人类类似的文本生成能力。它们擅长把握复杂微妙之处，产生连贯、具有上下文相关的语言，可以媲美人类的创作能力。这些模型超越了简单的模仿，以惊人的熟练度从事翻译、摘要和创造性写作等任务。 LLMs的演变标志着语言洞察、机器学习进步和计算资源的重大飞跃的融合。这一轨迹还在继续展开，未来有望实现更为复杂的语言理解和生成能力。 探索大型语言模型 深入了解大型语言模型（LLM）的世界，让我们踏上了一段从一个基本问题开始的旅程：“第一个大型语言模型是什么？” 这个问题是打开LLM在自然语言处理（NLP）中深远影响和变革潜力的门户。 LLM的诞生对NLP是一次革命性的飞跃，它源于首个大型语言模型的出现。这个开创性的模型证明了不断提升语言处理能力的不懈追求。它标志着数据、计算能力和创新的神经网络架构的融合形成了一个巨大的成就。 这个开创性的模型打破了早期模型在捕捉上下文、连贯性和语言细节方面的限制。深度学习技术和大规模数据集的利用相结合，为性能带来了显著的飞跃。这个模型奠定了后续LLM的基础，展示了利用大量数据来增强语言理解和生成能力的潜力。 这个初始大型语言模型的影响在各种NLP应用中回响。它强调了自动化任务的可行性，这些任务曾经需要类似人类的语言能力。包括文本生成、翻译、情感分析和摘要等任务都得到了显著的改进。 大型语言模型的类型…
Leave a Comment介绍 扩散模型近年来引起了广泛关注，尤其在自然语言处理（NLP）领域。基于通过数据传播噪声的概念，这些模型在各种NLP任务中展现出了显著的能力。在本文中，我们将深入研究扩散模型，了解它们的基本原理，并探讨实际应用、优势、计算考虑因素、扩散模型在多模态数据处理中的相关性、预训练扩散模型的可用性以及挑战。我们还将通过代码示例展示它们在实际场景中的有效性。 学习目标 理解扩散模型在随机过程中的理论基础以及噪声在数据优化中的作用。 掌握扩散模型的架构，包括扩散和生成过程，以及它们如何迭代改善数据质量。 掌握使用PyTorch等深度学习框架实现扩散模型的实际知识。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 理解扩散模型 研究人员将扩散模型根植于随机过程理论，并设计它们通过迭代优化噪声数据来捕捉潜在的数据分布。关键思想是从输入数据的噪声版本开始，并逐步改进它们，就像扩散一样，信息逐渐传播到一个VoAGI中。 该模型通过在每个步骤中引入和消除噪声，迭代地将数据转化为接近真实潜在数据分布的过程。它可以被看作是一个类似于扩散的过程，其中信息逐渐在数据中传播。 在扩散模型中，通常有两个主要过程： 扩散过程：该过程通过添加噪声对数据进行迭代优化。在每个步骤中，将噪声引入数据，使其变得更加嘈杂。然后，模型旨在逐渐减少这种噪声，以逼近真实的数据分布。 生成过程：在数据经过扩散过程后，应用生成过程。该过程根据改进后的分布生成新的数据样本，有效地产生高质量的样本。 下图突出显示了不同生成模型工作方式的差异。 不同生成模型的工作方式：https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-diffusion-models/ 理论基础 1. 随机过程： 扩散模型建立在随机过程的基础上。随机过程是描述随机变量随时间或空间演化的数学概念。它以概率的方式模拟系统随时间的变化。在扩散模型的情况下，该过程涉及迭代优化数据。 2. 噪声： 扩散模型的核心概念是噪声。噪声指的是数据中的随机变异或不确定性。在扩散模型的上下文中，引入噪声到输入数据中，创建数据的噪声版本。 这里的噪声指的是粒子位置的随机波动。它代表了测量中的不确定性或扩散过程本身的固有随机性。噪声可以建模为从分布中采样的随机变量。在简单的扩散过程中，通常将其建模为高斯噪声。 3. 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）：…
Leave a Comment介绍 在当今世界中，生成式人工智能推动了创造力的边界，使机器能够创作出类似人类的内容。然而，在这种创新中存在一个挑战——AI生成的输出中存在偏见。本文深入探讨了“生成式人工智能中的偏见缓解”。我们将探讨各种偏见，从文化到性别，了解它们可能产生的现实影响。我们的旅程包括检测和缓解偏见的高级策略，如对抗训练和多样化训练数据。加入我们，揭开生成式人工智能中偏见缓解的复杂性，发现我们如何创建更加公平可靠的人工智能系统。 来源：Lexis 学习目标 理解生成式人工智能中的偏见：我们将探讨偏见在人工智能中的含义，以及为什么它在生成式人工智能中是一个真正的关注点，通过实际例子来说明其影响。 伦理和实际影响：深入研究人工智能偏见的伦理和现实后果，从不平等的医疗保健到对人工智能系统的信任问题。 生成式人工智能中的偏见类型：了解不同形式的偏见，如选择偏见和群体思维偏见，以及它们在人工智能生成内容中的表现方式。 偏见缓解技术：发现对抗训练和数据增强等先进方法，以应对生成式人工智能中的偏见。 案例研究：探索IBM的Project Debater和Google的BERT模型等实际案例，了解偏见缓解技术的有效应用。 挑战和未来方向：了解偏见缓解中的持续挑战，从不断变化的偏见形式到伦理困境，以及解决这些问题的未来方向。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 理解生成式人工智能中的偏见 偏见，一个我们都熟悉的术语，在生成式人工智能中展现出新的维度。在本质上，人工智能中的偏见指的是AI模型生成的内容中可能出现的不公平或偏斜的观点。 本文将剖析这个概念，探讨它在生成式人工智能中的表现方式以及为什么它是一个如此重要的关注点。我们将避免使用术语，深入研究实际例子，以了解偏见对人工智能生成内容的影响。 代码片段理解生成式人工智能中的偏见 这是一个基本的代码片段，可以帮助理解生成式人工智能中的偏见： # 用于说明生成式人工智能中偏见的示例代码 import random # 定义一个求职者数据集 applicants =…
Leave a Comment介绍 自古以来，故事以其引起情感、激发创造力和传递重要信息的情节，一直吸引着我们的心灵。但如果我们能够想象，借助人工智能的力量，我们现在可以超越人类叙事的限制，让人工智能与我们共同创作故事会怎样呢？在本文中，我们将探索“生成式人工智能如何改变叙事”这个引人入胜的世界，并了解模型如何释放创造力。 学习目标 了解生成式人工智能模型背后的基本原理，以及它们如何利用上下文和模式生成连贯的叙述。 探索与人工智能共同创作叙事的过程，从构建引人入胜的提示来指导人工智能生成的内容，到动态共同创作融合人类创造力和机器建议的故事。 深入了解人工智能和人类创造力融合时正在发展的文学景观。展望一个未来，人工智能与作者合作，超越传统叙事边界，促进文化多样性，打造新的叙事范式。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 理解方法 人类创造力与人工智能之间的非凡互动正在改变现代叙事的创作方式。基于人工智能的故事制作概念是这一演变的核心，生成式人工智能模型成为焦点。在进入“与人工智能一起叙事”的道路之前，理解支撑这一新技术的基本思想至关重要。生成式人工智能模型的架构基于对大规模数据集的密集训练。通过接触各种文本来源，这种理解是通过模型模仿类似人类的反应并生成流畅的写作来获得的。 上下文在人工智能叙事中至关重要。这些模型不仅仅是词人，它们是有上下文的叙事者。您可以通过提示或不完整的句子来引导人工智能的创作流程，引导其生成与您愿景一致的连贯叙述。反过来，人工智能根据其训练和输入猜测最可能的下一句。将人工智能视为一位多才多艺的合作者，一位懂得语言和故事规范的助手。在创作文本时，人工智能借鉴了丰富的文学专业知识库，将单词连接起来，编织成无缝的叙事布局。机器学习和语言细微差别的结合使得人工智能能够模仿不同的写作风格、流派和语气。 此外，人工智能叙事是关于共同创作而不是作者身份。通过理解人工智能的能力并引导其输出，作家可以利用其潜力来补充和放大他们的创造力。人类创造力和机器生成的内容的这种合作创作为超越传统边界的独特叙事框架奠定了基础。 创造性合作：与人工智能共同创作叙事 人工智能为合作创作提供了前所未有的机会。“创造性合作”突出了人类作者和人工智能之间微妙的互动，两者融合在一起生成超越传统叙事界限的叙述。 打造完美的提示 作家通过构建包含人物介绍、地点、主题或情感细微差别的提示，创造了他们的想象力与人工智能建议之间的动态互动。考虑以下情景：“画中的眼睛跟随他走下去……”。人工智能检测到这个线索，并利用其训练构建与已建立上下文一致的回答。由于人类创造力和人工智能生成的信息的和谐结合，叙事之旅通过不同视角的混合而不断发展。 合著行动 考虑以下情景：您已经介绍了故事的前几行，现在是人工智能继续添加的时候了。人工智能建议下一句话，这个建议基于您已经建立的基础进行构建。这种来回交流继续，每一次互动都给叙事画布增加了一层。秘诀在于从人类写作到人工智能建议的无缝转换。在您的工作过程中，您回应人工智能的想法，将故事引向您想要的方向。这种动态互动产生了一种捕捉到人类智慧和人工智能创造力精髓的故事。 叙事的新边界：视角的融合 “创意协作”象征着叙事领域的一个新前沿，即人类作者与AI合作作者共同创建引人入胜、引发兴趣并推动想象力边界的叙事作品。随着AI模型的不断改进，创作关系变得更加深入，使作者能够探索以往被视为无法达到的流派、风格和视角。 与AI共创故事 在不断变化的叙事世界中，出现了一种迷人而具有变革性的现象：与人工智能和谐合作培育出的故事创作。 “与AI共创故事”的概念向我们介绍了一种开创性的技术，将人类想象力的卓越之处与AI的文本生成能力相结合，从而诞生出那些优雅地跨越人类和机器创造力边界的叙事作品。这种复杂地编织人类创造力和AI计算优雅的合作方法揭示了叙事演变中的一个新篇章。 短语“与AI共创故事”抓住了这个充满活力的企业的核心，其中作者不再是孤独的工匠，而是与复杂算法合作的合作者。当人类创作者和AI共同作者进行合作时，叙事作品被提升到一个新的可能领域 – 创新和传统无缝共存的领域。人类智慧和AI生成的材料的融合代表了一种范式转变，消除了创作者和创造物之间的鸿沟。当作家参与这种创意协作时，故事画布演变成一个动态的舞台，人类意图引导AI的潜力。AI生成的语言为叙事添加了新的洞察力。…
Leave a Comment介绍 时尚界一直在寻求方法来保持创新的前沿，以满足消费者不断变化的口味和偏好。如果你对时尚感兴趣，或者是一个时尚迷，你应该考虑稳定扩散器的能力。Segmind API使这一可能性变得非常容易。人工智能（AI）已经成为时尚界的一个改变者，改变了设计师创作、营销和销售产品的方式。本文将探讨Segmind Stable Diffusion XL 1.0在时尚界中的GenAI方法及其对行业的影响。 学习目标 介绍生成人工智能 稳定扩散的概念 时尚爱好者的GenAI应用和用例 稳定扩散的特点及其在时尚界中的可能性 对GenAI伦理的一瞥 本文是作为数据科学博文的一部分发表的。 生成AI 生成人工智能是AI的一个分支，它利用过去学到的相似性，采用创建/生成以前不存在的新想法的方法。例如，我们可以看到一个GenAI模型，它在棉花角色上进行训练，生成新的卡通图像。与AI中只是将新图像分类为卡通或非卡通不同，GenAI现在可以生成一种不包括它训练过的任何先前图像的新卡通图像。这打开了各种可能性，在本文中，我们只考虑其中一种可能性：在时尚界使用Segmind模型。 AI与时尚的交汇 正如我们所介绍的，时尚是一个不断发展的领域，受创造力、潮流和消费者偏好的推动。传统上，设计师和时尚品牌依靠人类创造力来创造新的风格和系列。这个过程耗时且常常限制创新。这就是GenAI发挥作用的地方。 时尚中的生成AI利用强大的算法和海量数据集生成独特而创新的设计、图案和风格。它还允许时尚设计师和品牌简化创意过程，缩短生产时间，并探索新的创意思路。 介绍Segmind Stable Diffusion XL 1.0 Segmind拥有各种用于各种GenAI任务的模型，可以随时使用，无需任何额外设置。所有这些模型都可以在网站上找到，并且结构良好，因此很容易浏览各种可用选项。在首页上，“Models”导航栏可以导航到所有模型的列表。这提供了一个令人震惊的模型收藏，帮助您轻松找到适合您特定用例的模型。…
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 在这场令人兴奋的技术与创造力的融合中，人工智能（AI）赋予了图像生成以生命，改变了我们对创造力的理解。本博客探讨了“人工智能与图像生成的美学”，它涉及到像神经风格迁移和生成对抗网络（GANs）这样的AI技术在艺术表达中的技术方面。当像素和算法融合在一起时，数学准确性和美学吸引力之间的共生表现是显而易见的。让我们一起探究这种联系，并重新定义在人工智能和人类视觉共同推动创造力边界的时代中成为艺术家的含义。 学习目标 你将学习一些图像生成的方法。 你将了解创造力和技术融合的重要性。 我们将检查AI生成艺术的视觉质量。 你将了解人工智能对创造力的影响。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 图像生成的演变 人类的双手和创造力主要塑造了图像生成的起源。艺术家使用画笔、铅笔和其他材料精心创作视觉表现。随着数字时代的到来，计算机开始在这个领域发挥更大的作用。计算机图形最初是基础的、像素化的，缺乏人类触感的优雅。随着算法的改进，图像得到了增强，但仍然只是算法。 人工智能现在处于巅峰状态。在深度学习和神经网络的进步，特别是生成对抗网络（GANs）的改进之后，AI领域取得了显著发展。 AI已经从一个工具发展成为一个合作伙伴。由于它们的网络方法，GANs开始产生有时与照片有所不同的图像。 利用创造性AI探索风格和流派 创造性AI是一种可以帮助我们探索艺术、音乐和写作中不同风格和流派的工具。想象一下拥有一个能够分析著名绘画并创建融合不同风格的新艺术品的计算机程序。 在视觉艺术的世界中，创造性AI就像一个数字画家，可以以多种风格生成图像。想象一个计算机程序，它已经看过数千幅图片，从古典肖像到现代抽象艺术。通过学习这些图片，AI可以创作融合不同风格甚至发明风格的新图像。 例如，你可以生成将逼真的纹理与富有想象力的角色相结合的图像。这使得艺术家和设计师可以尝试各种创新思路，并开发出有趣的角色和独特的设计，这些设计是以前从未被考虑过的。 伦理问题的考虑 给予原创艺术家应有的认可：给予启发AI创作的艺术家应有的认可是一个关键问题。如果AI创建了类似于著名绘画的作品，我们应该确保原创艺术家得到应有的赞誉。 所有权和版权：谁拥有AI创作的艺术品？是编写AI程序的人，还是启发AI的艺术家共享所有权？为了避免冲突，必须明确回答这些问题。 AI中的偏见：AI在创作艺术时可能更偏好某些风格或文化。这可能是不公平的，应该仔细考虑以保护所有艺术形式。 可访问性：如果只有少数人能够使用新的AI工具，这对其他希望使用它们并利用它们提高生产力的人来说是不公平的。 数据隐私：当AI研究艺术以学习如何创作自己的艺术时，通常需要使用许多图像和数据。 情感影响：如果AI创作出与人类创作的艺术类似的作品，原创作品的情感价值可能会被忽视。 像许多其他技术和传统的交汇点一样，人工智能和艺术的交汇点是令人兴奋和具有挑战性的。伦理关切确保增长符合理想和包容性。 创建图像的方法论…
Leave a Comment介绍 想象一个世界，人工智能可以接受音乐家的语音指令，并将其转化为美妙的、旋律优美的吉他声音。这不是科幻小说，而是源自于开源社区“AI之声”的突破性研究。在本文中，我们将探讨在生成式人工智能吉他声音的“文本到声音”领域创建大型语言模型(LLM)的旅程。我们将讨论所面临的挑战以及为实现这个愿景所开发的创新解决方案。 学习目标： 了解在“文本到声音”领域创建大型语言模型的挑战和创新解决方案。 探索在开发基于语音指令生成吉他声音的人工智能模型时面临的主要挑战。 深入了解使用ChatGPT和QLoRA模型等人工智能进展改进生成式人工智能的未来方法。 问题陈述：音乐家的意图识别 问题是使人工智能能够根据音乐家的语音指令生成吉他声音。例如，当音乐家说“给我你明亮的吉他声音”时，生成式人工智能模型应该理解意图并产生明亮的吉他声音。这需要上下文和领域特定的理解，因为像“明亮”这样的词在一般语言中有不同的含义，但在音乐领域代表特定的音色质量。 数据集挑战和解决方案 训练大型语言模型的第一步是拥有与模型的输入和期望输出相匹配的数据集。在确定正确的数据集以训练我们的LLM以理解音乐家的指令并以正确的吉他声音作出回应时，我们遇到了几个问题。以下是我们如何处理这些问题。 挑战1：吉他音乐领域数据集准备 一个重大的挑战是缺乏特定于吉他音乐的可用数据集。为了克服这个问题，团队不得不创建自己的数据集。这个数据集需要包括音乐家之间讨论吉他声音的对话，以提供上下文。他们利用了Reddit的讨论等资源，但发现需要扩大这个数据池。他们采用了数据增强、使用BiLSTM深度学习模型和生成基于上下文的增强数据集等技术。 挑战2：数据注释和创建标记数据集 第二个挑战是对数据进行注释以创建一个带有标签的数据集。像ChatGPT这样的大型语言模型通常在通用数据集上进行训练，需要对特定领域的任务进行微调。例如，“明亮”可以指光线或音乐质量。团队使用了一种名为Doccano的注释工具，教会模型正确的上下文。音乐家为乐器和音色质量给数据打上了标签。由于需要领域专业知识，注释工作具有挑战性，但团队通过应用主动学习方法对数据进行自动标注来部分解决了这个问题。 挑战3：建模作为机器学习任务-命名实体识别(NER)方法 确定正确的建模方法是另一个障碍。它应该被视为识别主题还是实体？团队确定了命名实体识别(NER)方法，因为它使模型能够识别和提取与音乐相关的实体。他们采用了spaCy的自然语言处理流水线，利用了HuggingFace的RoBERTa等转换器模型。这种方法使生成式人工智能能够在音乐领域中识别像“明亮”和“吉他”这样的词的上下文，而不是它们的一般含义。 模型训练的挑战和解决方案 模型训练对于开发有效和准确的人工智能和机器学习模型至关重要。然而，它通常会带来一些挑战。在我们的项目背景下，当我们训练我们的转换器模型时，我们遇到了一些独特的挑战，我们不得不找到创新的解决方案来克服这些挑战。 过拟合和内存问题 在模型训练过程中，我们遇到的主要挑战之一是过拟合。过拟合是指模型过于专注于拟合训练数据，导致在未见或真实世界数据上表现不佳。由于我们的训练数据有限，过拟合是一个真正的问题。为了解决这个问题，我们需要确保我们的模型能够在各种真实世界场景中表现良好。 为了解决这个问题，我们采用了数据增强技术。我们创建了四个不同的测试集：一个用于原始训练数据，另外三个用于在不同上下文中进行测试。在基于内容的测试集中，我们改变了整个句子，而在基于上下文的测试集中保留了音乐领域的实体。使用未见过的数据集进行测试也对验证模型的鲁棒性起到了至关重要的作用。 然而，我们的旅程并不没有遇到与内存相关的障碍。使用流行的自然语言处理库spaCy训练模型会引发内存问题。最初，由于内存限制，我们仅为评估分配了2%的训练数据。将评估集扩大到5%仍然导致内存问题。为了解决这个问题，我们将训练集分成了四部分并分别进行训练，既解决了内存问题又保持了模型的准确性。 模型性能和准确性 我们的目标是确保模型在实际场景中表现良好，并且我们所达到的准确性不仅仅是由于过拟合造成的。由于在广泛的数据上进行了预训练的大型语言模型RoBERTa，训练过程非常快速。spaCy进一步帮助我们找到了适合我们任务的最佳模型。 结果是令人鼓舞的，准确率始终超过95%。我们使用了各种测试集进行了测试，包括基于上下文和基于内容的数据集，结果准确率令人印象深刻。这证实了尽管训练数据有限，模型学习能力快速。…
Leave a Comment介绍 在机器学习这个充满活力的世界中，一个不断面临的挑战是如何充分利用有限的标记数据的潜力。这就是半监督学习的领域——一种巧妙的方法，将少量标记数据与大量未标记数据相结合。在本文中，我们将探索一种具有改变游戏规则的策略：利用生成模型，特别是变分自动编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）。通过本文的精彩旅程，您将理解这些生成模型如何极大地提升半监督学习算法的性能，就像扣人心弦的故事中的巧妙转折一样。 来源：researchgate.net 学习目标 我们将首先深入探讨半监督学习，了解它的重要性，以及它在实际机器学习场景中的应用。 接下来，我们将介绍令人着迷的生成模型世界，重点介绍VAEs和GANs。我们将了解它们如何为半监督学习增添活力。 准备好动手实践吧，我们将指导您如何将这些生成模型整合到真实世界的机器学习项目中，从数据准备到模型训练。 我们将强调一些好处，如改进模型泛化能力和节省成本。此外，我们还将展示这种方法如何适用于不同领域。 每段旅程都会面临挑战，我们将应对这些挑战。我们还将看到重要的伦理考虑，确保您有能力在半监督学习中负责任地使用生成模型。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 半监督学习简介 在广阔的机器学习领域中，获取标记数据可能是一项艰巨的任务。它常常涉及耗时且昂贵的工作来对数据进行注释，这可能限制了监督学习的可扩展性。这时就需要半监督学习，这是一种巧妙的方法，弥合了标记和未标记数据领域之间的差距。它认识到，虽然标记数据非常重要，但大量的未标记数据常常处于休眠状态，可以被利用起来。 想象一下，您的任务是教会计算机识别图像中的各种动物，但对每个动物进行标记是一项艰巨的任务。这就是半监督学习发挥作用的地方。它建议将少量标记图像与大量未标记图像混合在一起，用于训练机器学习模型。这种方法使模型能够利用未标记数据的潜力，提高其性能和适应性。就像在一个信息星系中有一些指引星星，帮助您导航。 来源：festinais.medium.com 在我们探索半监督学习的旅程中，我们将探讨其重要性、基本原理和创新策略，特别关注生成模型如VAEs和GANs如何增强其能力。让我们与生成模型一起释放半监督学习的力量。 生成模型：增强半监督学习 在引人入胜的机器学习世界中，生成模型成为真正的游戏改变者，为半监督学习注入新的活力。这些模型具有独特的才能——它们不仅可以理解数据的复杂性，还可以生成与其所学内容相似的新数据。在这个领域中表现最好的模型之一是变分自动编码器（VAEs）和生成对抗网络（GANs）。让我们踏上一段旅程，了解这些生成模型如何成为催化剂，推动半监督学习的界限。 VAEs擅长捕捉数据分布的本质。它通过将输入数据映射到隐藏空间，然后精心重构数据来实现。在半监督学习中，这种能力有着深远的意义，因为VAEs鼓励模型提炼有意义且简洁的数据表示。这些表示不需要大量标记数据的培养，却能提供改进的泛化能力，即使面对有限的标记示例。在另一方面，GANs进行着引人入胜的对抗舞蹈。在这里，生成器努力创建与真实数据几乎无法区分的数据，而鉴别器则扮演警惕的批评家的角色。这个动态二重奏导致数据增强，并为生成全新的数据值铺平了道路。正是通过这些引人入胜的表演，VAEs和GANs获得了关注，开启了半监督学习的新时代。 实际实施步骤 现在我们已经探索了理论方面，是时候卷起袖子，深入探讨使用生成模型的半监督学习的实际实施了。这是魔术发生的地方，我们将想法转化为现实解决方案。以下是将这种协同效应变为现实的必要步骤： 来源：google-cloud.com 第一步：数据准备 – 设置舞台 就像任何成功的制作一样，我们需要一个好的基础。首先收集你的数据。你应该有一小部分有标签的数据和大量未标记的数据。确保你的数据干净、组织良好，并准备好上场。…
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。…
Leave a Comment介绍 嗨，科技爱好者们！今天，我很兴奋地带你进入建立和训练大规模语言模型（LLMs）的迷人世界。我们将深入探讨一个令人惊叹的模型，名为StarCoder，它是BigCode项目的一部分——这是一个在AI和代码开发交叉领域的开放倡议。 在开始之前，我要感谢Hugging Face的机器学习工程师Loubna Ben Allal，她在“为代码构建大语言模型”上的数据小时会议上的演讲成为本文的基础。现在，请系好安全带，让我们探索这一前沿技术背后的魔力！ 学习目标： 通过BigCode合作，强调透明和道德开发，掌握在编码AI中的开放和负责任的实践。 了解LLM训练的基本要点：数据选择、架构选择和高效并行，利用Megatron-LM等框架。 通过HumanEval等基准评估LLM，借助BigCode评估工具，实现有效的模型比较。 使用VS Code扩展等工具，实现LLM在开发环境中的实际集成，与道德的AI利用相一致。 释放大语言模型在代码中的力量 那么，关于这些大规模语言模型有什么热议呢？它们就像虚拟的编码巫师，可以完成代码片段、生成整个函数，甚至可以提供修复错误的见解——所有这些都是基于自然语言描述的。我们今天的主角，StarCoder，拥有惊人的155亿个参数，并展示了出色的代码完成能力和负责任的AI实践。 数据筛选和准备：成功的基石 好了，让我们谈谈秘密酱料——数据筛选。我们的旅程始于The Stack数据集，这是一个横跨300多种编程语言的GitHub代码的大规模汇编。然而，数量并不总是胜过质量。我们精选了86种相关的语言，优先考虑了流行度和包容性，同时删除了过时的语言。 但是这里有个问题：经过广泛的清理，我们最终只得到了约800GB的80种编程语言的代码。我们通过一种称为去重的过程来删除自动生成的文件和重复的内容，以确保模型不会记住重复的模式。这种做法注重数据集的质量而不是数量，并为有效训练铺平了道路。 标记化和元数据的训练：破解代码 接下来是标记化！我们将我们的干净文本数据转换为模型可以理解的数值输入。为了保留存储库和文件名等元数据，我们在每个代码片段的开头添加了特殊标记。这些元数据就像模型的路线图，指导它如何在不同的编程语言中生成代码片段。 我们还巧妙地处理了GitHub问题、git提交和Jupyter笔记本等内容。所有这些元素都被结构化为特殊标记，为模型提供上下文。这些元数据和格式化后来在模型的性能和微调中起到关键作用。 StarCoder的架构选择：创造新高度 StarCoder的架构是一个设计选择的杰作。我们追求速度和成本效益，因此选择了1550亿个参数，在实力和实用性之间取得了平衡。我们还采用了多查询注意力（MQA）技术，这种技术可以高效处理更大批量的数据，并在不损失质量的情况下加快推理时间。 但创新并没有止步于此。我们引入了大上下文长度，得益于巧妙的闪光注意力。这使我们能够扩展到8000个标记，保持效率和速度。如果你想知道双向上下文，我们找到了一种方法让StarCoder能够理解从左到右和从右到左的代码片段，提高了它的多功能性。 训练和评估：让StarCoder接受考验…
Leave a Comment介绍 在迅速发展的生成式人工智能领域，一个新纪元已经到来。这场变革性的转变为AI应用带来了前所未有的进步，其中聊天机器人处于前沿。这些由AI驱动的对话代理模拟了人类般的互动，为企业和个人重新塑造了沟通方式。术语“Gen AI Era”强调了先进AI在塑造未来方面的作用。“解锁潜力”意味着聊天机器人驱动个性化体验、高效解决问题和创造力的转变阶段。标题提示了如何通过由Gen AI驱动的聊天机器人从头开始构建模型，从提示中生成文本，引领对话新时代的发现。 本文深入探讨了聊天机器人和Gen AI的交叉领域，通过从提示生成文本，揭示了它们的深远影响。它探讨了聊天机器人如何增强沟通、简化流程并提升用户体验。这一旅程揭示了聊天机器人在Gen AI时代的潜力，探索了它们在不同行业中的演变、应用和变革力量。通过前沿的AI创新，我们揭示了聊天机器人如何在这个充满活力的人工智能时代重新定义互动、工作和联系。 学习目标 Gen AI Era概述：解释Generation AI（Gen AI）的概念及其在人工智能不断发展的背景下的重要性。 强调聊天机器人的作用：强调聊天机器人在Gen AI范式中的关键作用，展示其对沟通和互动的变革性影响。 探索LangChain的见解：深入研究LangChain博客文章“LangChain DemoGPT：迎接Generation AI应用的新时代”，提取有关整合聊天机器人和Gen AI的关键见解和启示。 预测未来趋势：预测聊天机器人技术在Gen AI时代的未来发展轨迹，概述可能塑造人工智能领域的趋势、创新和可能性。 提供实用见解：为对在自己的背景中利用聊天机器人感兴趣的读者提供实用建议和推荐，指导他们有效地应用这种技术。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 从脚本化回应到类人交互的旅程…
Leave a Comment介绍 从GPT-3.5到GPT-4在生成人工智能（AI）领域的转变标志着语言生成和理解的一个重大飞跃。GPT-4是“生成预训练变压器4”的简称，是迭代改进的成果，利用改进的架构和训练方法。 虽然GPT-3.5展示了在理解上下文和生成连贯文本方面的令人印象深刻的能力，但GPT-4进一步推动了这一发展轨迹。通过整合精细调整的训练数据、更大的模型尺寸和增强的微调技术，GPT-4产生了更精确和上下文感知的响应。 这一旅程凸显了人工智能语言能力卓越追求的不懈努力，突显了人工智能演进的迭代性质。从内容创作到客户服务，GPT-4在各个领域的应用展示了它改变人机交互的潜力。 GPT-4凸显了生成型人工智能的潜力，思考了技术的迅速演进。这一转变标志着一个精炼的里程碑，将人工智能引向深入的类人语言理解和生成。 学习目标 了解推动GPT-4丰富语言能力的基本技术进展。 解决道德复杂性，处理偏见和错误信息的影响。 探索GPT-4对行业、通信和社会的深远影响。 与GPT-4进行对话式发现，揭示其创造力。 想象GPT-4在塑造未来人工智能领域和创造力方面的作用。 在组织和行业中培养道德的人工智能整合方法。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 揭开生成型人工智能语言模型的演进 探索人工智能的动态领域，创新扩展了人类成就的界限，我们深入探讨了生成型人工智能语言模型的故事，从GPT-3.5到具有变革性的GPT-4的里程碑。将这一旅程想象为技术智慧的叙事，每个阶段代表了在AI中复制人类语言的里程碑，从早期的语言处理到神经网络。GPT-3.5的背景凸显了GPT-4到来的重要性，这是一个超越数字的飞跃，为语言理解开启了新时代。一个时间轴或齿轮融合之类的图像可以在视觉上增强这个叙事。GPT-4体现了人类智慧和技术的融合，是AI生成语言未来的门槛。从GPT-3.5过渡到GPT-4标志着一个深刻的转变；我们的旅程展开，探索其中的影响、进步和更广阔的视野。 GPT-3.5的出现凸显了GPT-4的重要性，超越了数字的转变。它标志着一个转折点，超越了简单的数字，而是引领了一种语言理解和生成相互交织，重新构想沟通方式的时代。视觉隐喻，如时间轴展示语言AI进展的进程或齿轮融合象征着语言生成背后复杂的机制，可以增强这个叙事的共鸣。GPT-4不仅是AI进步的象征，也是人类智慧和技术实力之间的桥梁，是AI生成语言未来的门户。当我们从GPT-3.5过渡到GPT-4时，这种深刻的转变成为我们探索的核心，引导我们深入探讨其中的影响、进步以及在AI领域中展开的广阔视野。 GPT-3.5的架构 自注意机制 自注意机制是变压器架构的关键要素。它允许模型在一个序列中相对于特定单词对不同单词的重要性进行加权。这个机制捕捉到单词之间的关系和依赖性，使模型能够理解上下文。 多头注意力 在GPT-3.5中，与其他Transformer模型一样，自注意力机制被用于多个“头”或子注意力机制。每个头关注输入序列的不同方面，为模型提供捕捉各种关系和模式的能力。 位置编码 Transformer模型对于序列中单词的顺序没有固有的知识，而这对于语言理解是必不可少的。为了解决这个问题，位置编码被添加到输入嵌入中。这些编码提供关于序列中单词位置的信息，使模型能够理解语言的顺序性。 前馈神经网络 每个Transformer层包含处理多头注意力层输出的前馈神经网络。这些网络由全连接层和非线性激活函数组成，帮助模型捕捉数据中的复杂模式。…
Leave a Comment介绍 生成式人工智能已经有了巨大发展，涵盖了许多技术，可以创建新颖且多样化的数据。虽然像生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）这样的模型已经占据了主导地位，但神经微分方程（NDEs）领域是一个鲜为人知但非常有趣的领域。在本文中，我们深入探讨了NDEs在生成式人工智能中的未知领域，揭示了它们的重要应用，并展示了完整的Python实现。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 神经微分方程的威力 神经微分方程（NDEs）将微分方程和神经网络的原理融合在一起，形成了一个动态框架，可以生成连续且平滑的数据。传统的生成模型通常生成离散样本，限制了它们的表现力，使其不适用于需要连续数据的应用，如时间序列预测、流体动力学和逼真的运动合成。NDEs通过引入连续的生成过程来弥合这一差距，实现了随时间无缝演化的数据创造。 神经微分方程的应用 时间序列数据 时间序列数据以其顺序性质而普遍存在于各个领域，从金融市场到生理信号。神经微分方程（NDEs）在时间序列生成中成为了一种开创性的方法，为理解和建模时间依赖关系提供了独特的视角。通过将微分方程的优雅与神经网络的灵活性相结合，NDEs使得AI系统能够以无与伦比的精度合成随时间演变的数据。 在时间序列生成的背景下，NDEs成为流体时序转换的指挥者。它们捕捉隐藏的动态，适应变化的模式，并向未来进行外推。基于NDE的模型能够处理不规则的时间间隔，适应噪声输入，并实现准确的长期预测。这种卓越的能力重新定义了预测的领域，使我们能够预测趋势，预测异常，并增强跨领域的决策能力。 NDE驱动的时间序列生成为基于AI的洞察力提供了一个画布。金融分析师利用其能力来预测市场趋势，医疗从业者利用其进行患者监测，气候科学家利用其预测环境变化。NDEs连续而适应性的特性赋予了时间序列数据以生命力，使得AI系统能够与时间的节奏和谐共舞。 物理模拟 进入物理模拟领域，神经微分方程（NDEs）成为能够揭示自然现象复杂结构的大师。这些模拟支撑着跨学科的科学发现、工程创新和创造性表达。通过将微分方程与神经网络相结合，NDEs赋予了虚拟世界以生命，实现了复杂物理过程的准确和高效仿真。 NDE驱动的物理模拟涵盖了我们宇宙的规律，从流体动力学到量子力学。传统方法通常需要大量的计算资源和手动参数调整。NDEs然而提供了一种新的范式，能够无缝地学习和适应动态系统，避免了对显式方程的需求。这加速了模拟工作流程，加快了实验，并扩大了可模拟的范围。 航空航天、汽车和娱乐等行业利用NDE驱动的模拟来优化设计、测试假设和创建逼真的虚拟环境。工程师和研究人员在未知的领域中探索，探索以前计算上限制的场景。实质上，神经微分方程构建了虚拟和有形之间的桥梁，在数字领域中呈现出物理学的细致交响乐。 运动合成 运动合成是动画、机器人和游戏中的关键组成部分，神经微分方程（NDEs）在这里展示了它们的艺术和实用的才能。传统上，由于底层动力学的复杂性，生成自然而流畅的运动序列存在挑战。NDEs重新定义了这个领域，赋予了基于AI的角色和代理以与人类直觉无缝共鸣的逼真运动。 NDEs赋予了运动合成连续性，无缝链接姿势和轨迹，并消除了离散方法中常见的突兀转换。它们解码了运动的基本机制，赋予了角色优雅、重量和响应性。从模拟蝴蝶翅膀的飘动到编排人形机器人的舞蹈，NDE驱动的运动合成是创造力和物理学的和谐融合。 NDE驱动的运动合成的应用是广泛和变革性的。在电影和游戏中，角色的移动具有真实感，引起情感参与。在机器人技术中，机器以优雅和精确的方式导航环境。康复设备适应用户的运动，促进康复。在NDE的引领下，运动合成超越了简单的动画，成为了一种编排运动交响乐的途径，与创作者和观众产生共鸣。 实现神经微分方程模型 为了说明NDE的概念，让我们深入探讨使用Python和TensorFlow实现基本的连续时间VAE。该模型捕捉了连续的生成过程，并展示了微分方程和神经网络的集成。 （注意：在运行下面的代码之前，请确保安装了TensorFlow和相关依赖项。） import tensorflow as tf…
Leave a Comment介绍 spaCy是一款用于自然语言处理（NLP）的Python库。spaCy的NLP流水线是免费且开源的。开发者可以使用它来创建信息提取和自然语言理解系统，就像Cython一样。它具有简洁且用户友好的API，适用于生产环境。 如果你经常处理大量文本，你会想要了解更多关于它的信息。例如，它是关于什么的？在什么上下文中这些术语的含义是什么？对谁进行了什么操作？提到了哪些企业和产品？哪些文本可以相互比较？ spaCy专为生产环境使用，可以帮助您开发处理大量文本的应用程序，并“理解”这些文本。它可用于创建信息提取、自然语言解释和深度学习的预处理文本系统。 学习目标 了解spaCy的基础知识，如分词、词性标注和命名实体识别。 了解spaCy的文本处理架构，它高效且快速，适用于大规模的NLP任务。 在spaCy中，您可以探索NLP流水线，并为特定任务创建定制的流水线。 探索spaCy的高级功能，包括基于规则的匹配、句法分析和实体链接。 了解在spaCy中可用的许多预训练语言模型以及如何在各种NLP应用中使用它们。 使用spaCy学习命名实体识别（NER）策略，以识别和分类文本中的实体。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 统计模型 spaCy的某些特性可以自主运行，而其他特性则需要加载统计模型。这些模型使spaCy能够预测语言注释，例如确定一个词是动词还是名词。目前，spaCy提供了多种语言的统计模型，您可以将它们作为独立的Python模块进行安装。它们通常包括以下元素： 为了在上下文中预测这些注释，为词性标注器、依赖解析器和命名实体识别器分配二进制权重。 词汇表中的词条是词和它们的上下文无关特性，例如形式或拼写。 数据文件包括词形还原规则和查找表。 词向量是单词的多维意义表示，允许您确定它们的相似程度。 在加载模型时，使用配置选项，如语言和处理流水线设置，将spaCy置于适当的状态。 要导入模型，只需运行spacy.load(‘model_name’)，如下所示： !python -m spacy…
Leave a Comment在一系列新变故中，流行的视频会议平台Zoom卷入了一场涉及使用客户数据训练人工智能（AI）模型的法律困境。争议的焦点在于其最近的条款和条件，引发了用户的愤怒，并引发了与数据隐私和同意相关的重要问题。让我们一起剖析Zoom的数据实践的发展故事以及对其用户和更广泛的数字领域可能产生的影响。 还阅读：Zoom融合人工智能，实现无缝视频会议 欺骗性历史再访：Zoom在安全声明方面的斗争 Zoom与法律纠纷的遭遇并非新现象。三年前，该公司与联邦贸易委员会（FTC）就涉嫌欺骗性营销与安全声明达成了和解。指控源于其加密强度夸大的指责。快进到现在，Zoom正面临另一个涉及隐私政策和使用客户数据进行AI模型训练的法律纠纷。 还阅读：ChatGPT被联邦贸易委员会调查可能存在的危害 隐私争议：一系列事件 最近的争议围绕Zoom的条款和条件中的一项条款展开，该条款于2023年3月添加。一篇Hacker News的帖子揭示了这一条款，似乎允许Zoom在不提供选择退出选项的情况下使用客户数据进行AI模型训练。这一揭示引发了社交媒体平台上的一场愤怒风暴，引发了人们对隐私和数据使用的担忧。 还阅读：在使用生成AI工具时保护您的隐私的6个步骤 解析法律术语：该条款意味着什么？ 经过仔细检查，一些专家认为，有争议的“无选择退出”条款仅适用于Zoom所称的“服务生成的数据”。这包括遥测数据、产品使用数据和诊断数据。然而，该条款似乎并不涵盖平台上的所有用户活动和对话。尽管如此，这一争议引发了关于使用客户输入来训练AI模型可能带来的潜在影响的激烈讨论。 还阅读：您在线发布的所有内容现在都属于AI，谷歌宣称 隐私担忧和潜在的岗位冗余 Zoom可能重新利用客户输入来训练AI模型的影响引发了重大担忧。在快速发展的人工智能时代，人们担心这些数据最终可能会导致某些工作变得多余。个人贡献被用于可能影响生计的方式，给情况增加了复杂性。 还阅读：OpenAI首席执行官Sam Altman：AI展示了其威力，工作岌岌可危 欧洲法律环境和GDPR的影响 Zoom的法律困境超出了用户的愤怒。欧盟的数据保护法律，如《通用数据保护条例》（GDPR）和电子隐私指令，开始发挥作用。这些法规为保护用户数据和赋予用户对其信息使用的权利建立了一个框架。这场争议引发了有关Zoom的做法是否符合这些严格的欧盟法律的问题。 还阅读：欧盟的人工智能法案将确定全球AI监管标准，亚洲国家保持谨慎 Zoom的回应：澄清和矛盾 Zoom试图通过发布更新和声明来应对日益增长的争议，澄清其立场。它强调不会在未经同意的情况下使用音频、视频和聊天客户内容来训练AI模型。然而，批评人士认为，Zoom使用的语言仍然不清楚，并且存在解释的余地。在某些情况下，该公司为减轻担忧所做的努力引发了更多的困惑。 法律框架的冲突：GDPR vs. ePrivacy 专家指出，Zoom的行动将美国的数据保护实践与欧盟法律相结合。这导致潜在的矛盾，特别是涉及GDPR中的同意和目的限制原则。这些框架之间的冲突对于Zoom的数据实践是否符合欧洲标准具有影响。 还阅读：美国国会采取行动：两项新法案建议对人工智能进行监管…
Leave a Comment介绍 大型语言模型（LLMs）已经改变了整个世界。特别是在人工智能社区中，这是一个巨大的飞跃。几年前，建立一个能够理解和回复任何文本的系统是不可想象的。然而，这些能力是以牺牲深度为代价的。通才型的LLMs是万能的，但却无所专精。对于需要深度和精确性的领域来说，如幻觉等缺陷可能是代价高昂的。这是否意味着医学、金融、工程、法律等领域永远无法享受到LLMs的好处？专家们已经开始构建专门针对这些领域的专用领域LLMs，利用了与自监督学习和RLHF相同的基本技术。本文探讨了专用领域LLMs及其产生更好结果的能力。 学习目标 在我们深入技术细节之前，让我们概述本文的学习目标： 了解大型语言模型（LLMs）的概念，了解它们的优势和好处。 了解流行通才型LLMs的局限性。 了解什么是专用领域LLMs以及它们如何帮助解决通才型LLMs的局限性。 探索构建专用领域语言模型的不同技术，并通过示例展示它们在法律、代码补全、金融和生物医学等领域的性能优势。 本文作为数据科学博文的一部分发表。 什么是LLMs？ 大型语言模型（LLM）是一个包含数亿到数千亿个参数的人工智能系统，旨在理解和生成文本。训练过程涉及将模型暴露于来自互联网文本（包括书籍、文章、网站和其他书面材料）的许多句子，并教导它预测句子中的掩码词或后续词。通过这样做，模型学习了其训练文本中的统计模式和语言关系。它们可以用于各种任务，包括语言翻译、文本摘要、问答、内容生成等。自从Transformer被发明以来，已经构建和发布了无数个LLMs。最近流行的LLMs的一些例子包括Chat GPT、GPT-4、LLAMA和Stanford Alpaca，它们取得了突破性的性能。 LLMs的优势 LLMs已经成为语言理解、实体识别、语言生成等问题的首选解决方案。在GLUE、Super GLUE、SQuAD和BIG基准测试等标准评估数据集上取得的出色表现反映了这一成就。BERT、T5、GPT-3、PALM和GPT-4发布时都在这些标准测试中取得了最先进的结果。GPT-4在BAR和SAT等方面的得分超过了普通人。下图（图1）显示了大型语言模型出现以来在GLUE基准测试中的显著改进。 大型语言模型的另一个主要优势是其改进的多语言能力。例如，训练了104种语言的多语言BERT模型在不同语言上展现出了很好的零-shot和few-shot结果。此外，利用LLMs的成本变得相对较低。出现了一些低成本的方法，如提示设计和提示调整，可以确保工程师可以以较低的成本轻松利用现有的LLMs。因此，大型语言模型已成为基于语言的任务的默认选择，包括语言理解、实体识别、翻译等。 通才型LLMs的局限性 大多数流行的LLMs，如上述提到的那些，是训练于互联网文本、书籍、维基百科等各种文本资源的通才型LLMs。这些LLMs有多种应用，包括搜索助手（使用GPT-4的Bing Chat，使用PALM的BARD）、内容生成任务（如编写营销邮件、营销内容和销售演讲稿）以及问答任务（如个人聊天机器人、客户服务聊天机器人等）。 尽管通才型人工智能模型在理解和生成各种主题的文本方面表现出色，但它们有时需要更深入、更细致的专业领域知识。例如，“债券”是金融行业的一种借贷形式。然而，通用语言模型可能无法理解这个独特的短语，并将其与化学中的债券或两个人之间的债券混淆。相反，专门针对特定使用案例的LLMs对与特定行业相关的术语有专门的理解，能够正确解释行业特定的概念。 此外，通用语言模型（LLMs）存在多个隐私挑战。例如，在医学LLMs的情况下，患者数据非常重要，将此类机密数据暴露给通用LLMs可能会违反隐私协议，因为RLHF等技术的存在。另一方面，专业领域的LLMs采用封闭框架，以避免数据泄露。 同样，通用LLMs容易出现严重的幻觉问题，因为它们往往是为创意写作而量身定制的。而专业领域的LLMs在领域特定的基准测试中表现更加精确，并且性能显著更好，如下面的应用案例所示。 专业领域的LLMs 在特定领域的数据上训练的LLMs被称为专业领域的LLMs。领域这个术语可以涵盖从特定领域（如医学、金融等）到特定产品（如YouTube评论）的任何内容。专业领域的LLMs旨在在领域特定的基准测试上表现最佳；通用基准测试不再关键。构建专用语言模型的方法有多种。最常见的方法是将现有的LLMs进行微调以适应特定领域的数据。然而，对于追求在利基领域中达到最先进性能的用例来说，预训练才是正确的选择。…
Leave a Comment简介 生成式人工智能在过去几年中获得了突然的关注。医疗保健和生成式人工智能之间的强烈吸引力也并不令人意外。人工智能（AI）已经迅速改变了各个行业，医疗保健领域也不例外。人工智能的一个特定子集，生成式人工智能，在医疗保健领域已经成为一个改变者。 生成式人工智能系统可以生成新的数据、图像，甚至完整的艺术作品。在医疗保健领域，这项技术对于改进诊断、药物研发、患者护理和医学研究具有巨大的潜力。本文探讨了生成式人工智能在医疗保健领域的潜在应用和好处，并讨论了其实施挑战和道德考虑。 学习目标 生成式人工智能及其在医疗保健中的应用。 生成式人工智能在医疗保健中的潜在好处。 在医疗保健中实施生成式人工智能的挑战和限制。 生成式人工智能在医疗保健中的未来趋势。 本文作为Data Science Blogathon的一部分发表。 生成式人工智能在医疗保健中的潜在应用 已经在几个领域进行了研究，以了解生成式人工智能如何融入医疗保健。它对药物的分子结构和化合物的生成产生了影响，促进了潜在药物候选物的鉴定和发现。这可以节省时间和成本，同时利用尖端技术。其中一些潜在的应用包括： 增强医学成像和诊断 医学成像在诊断和治疗计划中起着至关重要的作用。生成式人工智能算法，如生成式对抗网络（GAN）和变分自动编码器（VAE），已经显著改进了医学图像分析。这些算法可以生成类似真实患者数据的合成医学图像，有助于机器学习模型的训练和验证。它们还可以通过生成额外的样本来增强有限的数据集，提高基于图像的诊断的准确性和可靠性。 促进药物发现和开发 发现和开发新药物是复杂、耗时和昂贵的。生成式人工智能可以通过生成具有所需特性的虚拟化合物和分子，显著加快这个过程。研究人员可以利用生成模型来探索广阔的化学空间，实现新药候选物的发现。这些模型可以从现有数据集中学习，包括已知的药物结构和相关属性，生成具有理想特性的新分子。 个性化医学和治疗 生成式人工智能有潜力通过利用患者数据来改变个性化医学，创建量身定制的治疗计划。通过分析大量的患者信息，包括电子健康记录、基因组信息和临床结果，生成式人工智能模型可以生成个性化的治疗建议。这些模型可以识别模式，预测疾病进展，并估计患者对干预措施的反应，使医疗保健提供者能够做出明智的决策。 医学研究和知识生成 生成式人工智能模型可以通过生成符合特定特征和约束的合成数据来促进医学研究。合成数据可以解决与共享敏感患者信息相关的隐私问题，同时允许研究人员提取有价值的见解并发展新的假设。 生成式人工智能还可以为临床试验生成合成患者队列，在进行昂贵且耗时的实际患者试验之前，使研究人员能够模拟各种场景并评估治疗效果。这项技术有潜力加速医学研究，推动创新，并扩大对复杂疾病的理解。 案例研究：CPPE-5医疗个人防护装备数据集 CPPE-5（医疗个人防护装备）是Hugging Face平台上的一个新数据集。它为在医学中进行生成式人工智能提供了强有力的背景。您可以通过对医疗个人防护装备进行分类来将其纳入计算机视觉任务中。这也解决了其他流行数据集关注广泛类别的问题，因为它专为医学目的而设计。利用这个新的医学数据集可以培养新的生成式人工智能模型。…
Leave a Comment介绍 在过去几年中，自然语言处理（NLP）领域发生了一场令人瞩目的变革，这完全归功于大型语言模型的出现。这些复杂的模型为各种应用打开了大门，从语言翻译到情感分析，甚至智能聊天机器人的创建。 但它们的多功能性使得这些模型与众不同；将它们微调以应对特定任务和领域已经成为标准做法，释放出它们的真正潜力，将其性能提升到新的高度。在这本全面的指南中，我们将深入探讨大型语言模型的微调世界，涵盖从基础知识到高级知识的一切。 学习目标 了解微调的概念和将大型语言模型调整适应特定任务的重要性。 探索多任务、指令微调和参数高效微调等高级微调技术。 获得实际应用的实用知识，微调的语言模型在其中革新行业。 了解大型语言模型微调的逐步过程。 实施完善的微调机制。 了解标准微调和指令微调之间的区别。 本文作为数据科学博文的一部分发表。 理解预训练语言模型 预训练语言模型是在互联网上获取的大量文本数据上进行训练的大型神经网络。训练过程包括预测给定句子或序列中缺失的单词或令牌，从而使模型对语法、上下文和语义有深刻的理解。通过处理数十亿个句子，这些模型可以把握语言的复杂性，有效捕捉其细微差别。 流行的预训练语言模型示例包括BERT（双向编码器表示转换）、GPT-3（生成式预训练转换器3）、RoBERTa（经过优化的鲁棒BERT预训练方法）等等。这些模型以其出色的性能在文本生成、情感分类和语言理解等任务上表现出色。 让我们详细讨论其中一个语言模型。 GPT-3 GPT-3（生成式预训练转换器3）是一种突破性的语言模型架构，改变了自然语言生成和理解。Transformer模型是GPT-3架构的基础，它包含了多个参数，以产生出色的性能。 GPT-3的架构 GPT-3由一系列Transformer编码器层组成。每个层由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。前馈网络处理和转换编码表示，注意力机制使模型能够识别单词之间的依赖关系和关联。 GPT-3的主要创新是其巨大的规模，它拥有令人惊叹的1750亿个参数，使其能够捕捉到大量的语言知识。 代码实现 您可以使用OpenAI API与GPT-3模型进行交互。以下是使用GPT-3进行文本生成的示例。 import openai…
Leave a Comment介绍 适应下游任务的BERT包括利用预训练的BERT模型，并在其上添加一层并对其进行目标任务的训练以定制化。这种技术允许模型从用于训练的数据中了解任务细节，同时利用预训练的BERT模型的广泛语言表达知识。使用Python中的hugging face transformers包来微调BERT。描述您的训练数据，包括输入文本和标签。根据您的数据使用BertForSequenceClassification类的fit()函数来微调预训练的BERT模型以用于下游任务。 学习目标 本文的目标是深入探讨BERT的微调。 通过详细分析，突出微调对下游任务的好处。 全面阐述下游的操作机制。 为下游活动的BERT微调提供完整的顺序概述。 BERT如何进行微调？ 通过训练一个新的层，将预训练模型与所需工作的训练数据适应到特定的下游任务，从而进行BERT的微调。这个过程使模型能够获得任务特定的知识，并提升在目标任务上的性能。 BERT微调过程中的主要步骤 1：使用hugging face transformers库加载预训练的BERT模型和分词器。 import torch # 根据可用性选择合适的设备（CUDA或CPU） gpu_available = torch.cuda.is_available() device = torch.device(“cuda”…
Leave a Comment专业人士已经开始依赖Excel的多功能能力在各个行业中使用，金融行业也不例外。Excel提供了许多强大的功能和多样化的操作，为金融研究、建模和计算提供了一个出色的平台。本综合指南旨在探索Excel强大的金融功能，阐明其重要性，并传授有效的方法来利用它们来优化金融流程。让我们一起深入Excel的金融能力的世界，释放其在增强金融分析和决策方面的潜力。 什么是Excel金融？ Excel金融使用微软Excel强大的能力进行金融计算、数据分析和金融建模。它为金融专业人士提供了一个多功能的工具集，以便高效、有效地处理金融任务。 Excel中的金融函数是什么？ Excel中的金融函数是预定义的专门执行金融计算的公式。它们使金融专业人员能够分析财务数据、做出投资决策、计算利率、确定付款计划以及评估风险和回报概况。Excel提供了一个全面的金融函数套件，可以处理各种不同的金融场景。 Excel中的前十个金融函数 PV（现值） FV（未来值） NPV（净现值） IRR（内部收益率） PMT（付款） RATE NPER（期数） PPMT（本金支付） IPMT（利息支付） MAX和MIN PV（现值） PV函数计算投资或现金流的现值，考虑折现率和期间。 公式 PV（rate，nper，pmt，[fv]，[type]） Rate：投资的每期利率。 Nper：支付期数或现金流的总期数。它表示投资的持续时间或现金流发生的期数。 Pmt：每期发生的付款或现金流量金额。它可以是一个固定值或一种年金（一系列相等的付款）。 [Fv]：可选。期望在最后期间结束时达到的未来价值或现金余额。如果省略，Excel将假定为零。 [Type]：可选。它指定付款在每个期间的开始（type…
Leave a Comment稳定AI是一家领先的人工智能初创公司，通过推出稳定扩散XL 1.0，再次推动了生成式AI模型的边界。这款最新的文本到图像模型以其鲜艳的色彩、惊人的对比度和令人印象深刻的照明将图像生成领域带入了一种革命性的状态。但在兴奋之际，伦理问题开始引起关注，因为该模型的开源性质引发了关于潜在误用的问题。让我们深入了解稳定扩散XL 1.0的世界，探索其特点、能力以及稳定AI为防止生成有害内容所采取的措施。 还阅读：稳定AI的StableLM与ChatGPT竞争的文本和代码生成 认识稳定扩散XL 1.0：一个重大进步 稳定AI再次推出稳定扩散XL 1.0，在人工智能领域掀起了波澜。这款先进的文本到图像模型被誉为稳定AI迄今为止最复杂的产品。该模型配备了35亿个参数，能够在几秒钟内生成完整的100万像素分辨率的图像，支持多种宽高比。 还阅读：用Adobe Illustrator的“生成重彩”人工智能转变您的图片 图像生成的强大和多样性 稳定扩散XL 1.0在色彩准确性、对比度、阴影和照明方面相比前作有着显著的改进。该模型的增强功能使其能够生成更具生动视觉吸引力的图像。此外，稳定AI还简化了针对特定概念和风格微调模型的过程，发挥了自然语言处理提示的潜力。 还阅读：如何使用生成式人工智能免费创建美丽图片？ 文本生成和可读性的艺术 稳定扩散XL 1.0在文本到图像模型领域脱颖而出，因其先进的文本生成和可读性而备受瞩目。许多人工智能模型在生成包含易读的标志、书法或字体的图像方面存在困难，而稳定扩散XL 1.0通过提供令人印象深刻的文本渲染和可读性证明了其实力。这为创造性表达和设计可能性打开了新的大门。 还阅读：Meta推出“人类化”设计师人工智能用于图像 伦理挑战：潜在误用和有害内容 作为开源模型，稳定扩散XL 1.0具有巨大的创新和创造潜力。然而，这种开放性也带来了伦理问题，因为恶意行为者可以利用它生成有毒或有害内容，包括非自愿的深度伪造图像。稳定AI意识到滥用的可能性以及模型中存在的某些偏见。 还阅读：由AI生成的五角大楼爆炸虚假图像导致美国股市下跌 防止生成有害内容 稳定AI积极采取措施，使用稳定扩散XL…
Leave a Comment来自人工智能领域的重大新闻！OpenAI的著名深度学习专家Andrej Karpathy进行了一项令人兴奋的周末项目，可能会彻底改变我们在资源受限设备上运行复杂模型的方式。通过他创建的“Baby Llama”，这是Llama 2模型的简化版本，Karpathy展示了纯C代码的强大能力，以及它在小型设备上实现高度互动速率的潜力。让我们深入探讨这个具有颠覆性的发展！ 还阅读：OpenAI将发布AI模型的开源版本，加入开源竞赛 追求互动速率 – Baby Llama的诞生 受到探索新可能性的好奇心驱使，深度学习领域的先驱Andrej Karpathy开始了一个使开源Llama 2潜力得以释放的任务。尽管他能够在一个周末内构建出GPT-5，但Karpathy将时间投入到了对Llama 2的实验中，展示了他对推动人工智能边界的热情。 还阅读：Meta的Llama 2：面向商业用途的开源 将GPT-2转换为Llama 2：周末实验 在他的GitHub存储库Llama2.c中，Karpathy分享了他的创作过程。他巧妙地将nanoGPT框架转换为C编程语言中的Llama 2架构。结果，他的存储库引起了极大的关注，在短时间内获得了超过2.2K的星标。 在资源受限模型上实现互动速率 Karpathy实验最令人惊讶的成就之一是他能够在相对较小的模型上实现高度互动速率。尽管使用了一个包含数百万参数的模型，但在一个包含1500万参数的TinyStories数据集上训练，Karpathy的方法取得了显著的成功。 还阅读：新的AI模型仅使用30B参数就超越了GPT-3 低功耗设备上的惊人速度 在他的M1 MacBook…
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