每周跟蹤AI熱點新聞動向和震撼發(fā)展 想要探索生成式人工智能的前沿進展嗎？訂閱我們的簡報，深入解析最新的技術(shù)突破、實際應用案例和未來的趨勢。與全球數(shù)同行一同，從行業(yè)內(nèi)部的深度分析和實用指南中受益。不要錯過這個機會，成為AI領域的領跑者。點擊訂閱，與未來同行！ 訂閱：https://rengongzhineng.io/
在迅速發(fā)展的技術(shù)格局中,生成式AI作為革命性力量,改變了開發(fā)人員和AI / ML工程師解決復雜問題和創(chuàng)新的方式。本文深入探討了生成式AI的世界,揭示了每個開發(fā)人員都必不可少的框架和工具。
LangChain
由Harrison Chase開發(fā),于2022年10月首次亮相,LangChain是一個開源平臺,旨在構(gòu)建強大的應用程序,這些應用程序由LLM提供支持,例如ChatGPT和各種定制的應用程序。
LangChain力求為數(shù)據(jù)工程師提供一個全面的工具包,用于在不同的用例中使用LLM,包括聊天機器人、自動問答、文本摘要等等。
上圖顯示了LangChain如何處理和處理信息以響應用戶提示。最初,系統(tǒng)從包含大量數(shù)據(jù)的大型文檔開始。然后將該文檔分解為更小、更容易管理的塊。
然后,這些塊被嵌入到矢量中——這是一個將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)可以快速和高效檢索的格式的過程。這些向量存儲在向量存儲中,本質(zhì)上是一個用于處理矢量化數(shù)據(jù)的優(yōu)化數(shù)據(jù)庫。
當用戶向系統(tǒng)輸入提示時,LangChain查詢此向量存儲以查找與用戶請求密切匹配或相關(guān)的信息。系統(tǒng)利用大型LLM來理解用戶提示的上下文和意圖,這有助于從向量存儲中檢索相關(guān)信息。
一旦識別出相關(guān)信息,LLM就會使用它來生成或完成準確解決查詢的答案。這最后一步導致用戶接收到定制的響應,這是系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和語言生成功能的輸出。
SingleStore Notebook
SingleStore Notebook基于Jupyter Notebook,是一種創(chuàng)新的工具,可顯著提高數(shù)據(jù)瀏覽和分析過程的效率,尤其適用于使用SingleStore分布式SQL數(shù)據(jù)庫的人員。它與Jupyter Notebook的集成使其成為一個熟悉和強大的平臺,可供數(shù)據(jù)科學家和專業(yè)人士使用。以下是其關(guān)鍵功能和優(yōu)勢的摘要:
原生SingleStore SQL支持:這個功能簡化了直接在notebook中查詢SingleStore分布式SQL數(shù)據(jù)庫的過程。它消除了復雜的連接字符串,提供了更安全和直接的方法進行數(shù)據(jù)探索和分析。
- SQL/Python互操作性:這允許無縫集成SQL查詢和Python代碼。用戶可以在notebook中執(zhí)行SQL查詢,并將結(jié)果直接用于Python數(shù)據(jù)框架,反之亦然。這種互操作性對于有效的數(shù)據(jù)操作和分析至關(guān)重要。
- 協(xié)作工作流程:notebook支持共享和協(xié)作編輯,使團隊成員能夠共同合作的數(shù)據(jù)分析項目。這個功能增強了團隊有效協(xié)調(diào)和集成專業(yè)知識的能力。
- 交互式數(shù)據(jù)可視化:支持流行的數(shù)據(jù)可視化庫(如Matplotlib和Plotly),SingleStore Notebook使用戶能夠直接在notebook環(huán)境中創(chuàng)建交互式和信息豐富的圖表。這個功能對需要以視覺方式傳達結(jié)果的數(shù)據(jù)科學家至關(guān)重要。
- 易用性和學習資源:該平臺易于使用,提供模板和文檔以幫助新用戶快速入門。這些資源對于學習notebook的基礎知識和執(zhí)行復雜的數(shù)據(jù)分析任務至關(guān)重要。
- 未來增強和集成:SingleStore團隊致力于持續(xù)改進notebook,計劃引入導入/導出、代碼自動完成等功能,以及用于各種方案的notebook庫。還有期待可以促進在SingleStoreDB中編寫SQL或Python代碼的機器人功能。
- 簡化Python代碼集成:一個未來目標是使原型化的Python代碼更容易集成到notebooks中,并作為存儲過程集成到數(shù)據(jù)庫中,從而提高系統(tǒng)的整體效率和功能。
SingleStore Notebook是數(shù)據(jù)專業(yè)人員的強大工具,將Jupyter Notebook的多功能性與SingleStore SQL數(shù)據(jù)庫的專門增強相結(jié)合。它關(guān)注易用性、協(xié)作和交互式數(shù)據(jù)可視化,以及未來增強的承諾,使其成為數(shù)據(jù)科學和機器學習社區(qū)的寶貴資源。
可以使用SingleStore Notebooks功能免費嘗試不同的教程。
我們有非常有趣的教程,例如圖片識別、圖片匹配、構(gòu)建能看會說會說的LLM應用程序等,您都可以免費試用。
LlamaIndex
LlamaIndex是一個高級編排框架,旨在放大GPT-4等LLM的功能。盡管LLM本身很強大,因為它們是在大量公開數(shù)據(jù)集上訓練的,但它們往往缺乏與私有或特定領域的數(shù)據(jù)交互的手段。LlamaIndex彌合了這一差距,提供了一個結(jié)構(gòu)化的方式來攝取、組織和利用各種數(shù)據(jù)源——包括API、數(shù)據(jù)庫和PDF。
通過將這些數(shù)據(jù)索引到針對LLM優(yōu)化的格式,LlamaIndex便于自然語言查詢,允許用戶在不需要重新訓練模型的情況下,無縫地與其私有數(shù)據(jù)對話。這個框架是通用的,它滿足了新手的高級API進行快速設置的需求,也滿足了通過低級API進行深入定制的專家的需求。本質(zhì)上,LlamaIndex解鎖了LLM的全部潛力,使它們對個性化的數(shù)據(jù)需求更易于訪問和適用。
LlamaIndex如何工作?
LlamaIndex充當橋梁,連接LLM強大的功能與各種數(shù)據(jù)源,從而開啟了一個新的應用領域,這些應用程序可以利用定制數(shù)據(jù)和高級語言模型之間的協(xié)同效應。通過提供數(shù)據(jù)提取、索引和自然語言查詢接口的工具,LlamaIndex使開發(fā)人員和企業(yè)能夠構(gòu)建強大、數(shù)據(jù)增強的應用程序,這些應用程序可以顯著提高決策和用戶參與度。
LlamaIndex通過一個系統(tǒng)的工作流程運行,首先會加載一組文檔。最初,這些文檔會經(jīng)歷一個加載過程,在這個過程中它們會被導入系統(tǒng)。加載后,數(shù)據(jù)會被解析以分析和組織內(nèi)容,使其可理解。解析后,信息會被索引以實現(xiàn)最佳檢索和存儲。
這些索引數(shù)據(jù)被安全地存儲在一個中心存儲庫中,名為“store”。當用戶或系統(tǒng)希望從這個數(shù)據(jù)存儲中檢索特定信息時,他們可以發(fā)出查詢。作為響應,相關(guān)數(shù)據(jù)會被提取并作為響應傳送出來,這可能是一組相關(guān)的文檔,或從中提取的特定信息。整個過程展示了LlamaIndex如何有效地管理和檢索數(shù)據(jù),確保快速準確地響應用戶查詢。
Llama 2?
Llama 2是Meta開發(fā)的一種新一代語言模型。它是原始Llama的繼任者,在規(guī)模、效率和性能方面都有所增強。Llama 2模型的參數(shù)范圍從70億到700億,適應不同的計算能力和應用程序。Llama 2針對聊天機器人集成進行了優(yōu)化,在對話用例中表現(xiàn)出色,提供細微和連貫的響應,這將會推動會話式AI的發(fā)展。
Llama 2是在公開可用的在線數(shù)據(jù)上進行預訓練的。這涉及到將模型暴露在大量文本數(shù)據(jù)(如書籍、文章和其他書面內(nèi)容來源)上。預訓練的目標是幫助模型學習一般的語言模式,并獲得廣泛的語言結(jié)構(gòu)理解。它還涉及監(jiān)督微調(diào)和來自人類反饋的強化學習(RLHF)。
RLHF的一個組成部分是拒絕抽樣,其中涉及從模型中選擇一個響應并根據(jù)人類反饋接受或拒絕它。 RLHF的另一個組成部分是基于人類反饋直接更新模型策略的近端策略優(yōu)化(PPO)。最后,迭代完善確保模型通過有監(jiān)督的迭代和更正達到所需的性能水平。
Hugging Face?
Hugging Face是一個多方面的平臺,在人工智能的景觀中發(fā)揮著關(guān)鍵作用,特別是在自然語言處理(NLP)和生成式AI領域。它包含了各種相互協(xié)作的要素,使用戶能夠探索、構(gòu)建和共享AI應用程序。
以下是它的關(guān)鍵方面:
1. 模型集線:
- Hugging Face擁有大量針對多樣NLP任務預訓練的模型倉庫,包括文本分類、問答、翻譯和文本生成。
- 這些模型是在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓練的,可以針對具體要求進行微調(diào),使它們可以用于各種用途。
- 這消除了用戶從頭開始訓練模型的需要,節(jié)省了時間和資源。
2. 數(shù)據(jù)集:
- 與模型庫一起,Hugging Face提供了大量針對NLP任務的數(shù)據(jù)集。
- 這些數(shù)據(jù)集涵蓋了各個領域和語言,為訓練和微調(diào)模型提供了寶貴資源。
- 用戶也可以貢獻自己的數(shù)據(jù)集,豐富平臺的數(shù)據(jù)資源并促進社區(qū)協(xié)作。
3. 模型訓練和微調(diào)工具:
- Hugging Face提供了在特定數(shù)據(jù)集和任務上訓練和微調(diào)現(xiàn)有模型的工具和功能。
- 這允許用戶根據(jù)具體需求定制模型,改善他們在目標應用中的性能和準確性。
- 該平臺提供靈活的訓練選項,包括本地機器上的本地訓練或用于大型模型的基于云的解決方案。
4. 應用程序構(gòu)建:
- Hugging Face通過與流行的編程庫(如TensorFlow和PyTorch)無縫集成,方便了AI應用程序的開發(fā)。
- 這使得開發(fā)人員可以使用預訓練模型構(gòu)建聊天機器人、內(nèi)容生成工具和其他AI驅(qū)動的應用程序。
- 提供了許多應用程序模板和教程來指導用戶并加速開發(fā)過程。
5. 社區(qū)和協(xié)作:
- Hugging Face擁有一個充滿活力的開發(fā)者、研究人員和AI愛好者社區(qū)。
- 該平臺通過模型共享、代碼存儲庫和討論論壇等功能促進了協(xié)作。
- 這種協(xié)作環(huán)境有助于知識共享、加速創(chuàng)新并推動NLP和生成式AI技術(shù)的發(fā)展。
Hugging Face不僅僅是一個模型倉庫。它充當一個全面的平臺,囊括了模型、數(shù)據(jù)集、工具和一個蓬勃發(fā)展的社區(qū),使用戶能夠輕松地探索、構(gòu)建和共享AI應用程序。這使得它成為個人和組織在努力利用AI的力量實現(xiàn)自己目標時的寶貴資產(chǎn)。
Haystack
Haystack可以歸類為一個端到端的框架,用于構(gòu)建由各種NLP技術(shù)驅(qū)動的應用程序,這些技術(shù)包括但不限于生成式AI。雖然它不直接專注于從頭開始構(gòu)建生成模型,但它提供了一個穩(wěn)固的平臺用于:
1. 檢索增強生成(RAG):
Haystack在將檢索式方法和生成式方法結(jié)合用于搜索和內(nèi)容創(chuàng)建方面表現(xiàn)優(yōu)異。它允許集成各種檢索技術(shù),包括向量搜索和傳統(tǒng)關(guān)鍵詞搜索,以檢索相關(guān)文檔供進一步處理。然后,這些文檔用作生成模型的輸入,從而產(chǎn)生更加關(guān)注上下文的相關(guān)輸出。
2. 各種NLP組件:
Haystack提供了廣泛的工具和組件,用于完成各種NLP任務,包括文檔預處理、文本摘要、問答和命名實體識別。這允許構(gòu)建復雜的流程,將多種NLP技術(shù)組合起來實現(xiàn)特定目標。
3. 靈活性和開源:
Haystack是一個構(gòu)建在流行的NLP庫(如Transformers和Elasticsearch)之上的開源框架。這允許自定義和與現(xiàn)有工具和工作流程的集成,使其能夠適應不同的需求。
4. 可擴展性和性能:
Haystack旨在有效地處理大量數(shù)據(jù)集和工作負載。 它與強大的向量數(shù)據(jù)庫(如Pinecone和Milvus)集成,即使數(shù)以百萬計的文檔,也能實現(xiàn)快速準確的搜索和檢索。
5. 生成AI集成:
Haystack可以與GPT-3和BART等流行的生成模型無縫集成。這允許用戶在基于Haystack構(gòu)建的應用程序中利用這些模型的功能來執(zhí)行文本生成、摘要和翻譯等任務。
雖然Haystack的重點不完全是生成AI,但它為構(gòu)建利用這項技術(shù)的應用程序奠定了堅實的基礎。它在檢索、各種NLP組件、靈活性和可擴展性方面的綜合優(yōu)勢,使其成為開發(fā)者和研究人員探索生成AI在各種應用中潛力的有價值框架。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-812745.html
總之,生成式AI的格局正在迅速發(fā)展,像HuggingFace、LangChain、LlamaIndex、Llama2、Haystack和SingleStore Notebooks這樣的框架和工具正在引領這場進步。這些技術(shù)為開發(fā)人員提供了將AI集成到項目中的豐富選擇,無論他們是從事自然語言處理、數(shù)據(jù)分析還是復雜的AI應用程序開發(fā)文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-812745.html
到了這里，關(guān)于每個AI/ML工程師必須了解的人工智能框架和工具的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
