Топ 5 генеративных фреймворков искусственного интеллекта для использования в 2024 году

Топ-5 генеративных фреймворков искусственного интеллекта для применения в 2024 году

Введение

Добро пожаловать в увлекательный мир генеративных фреймворков искусственного интеллекта, где инновации и творчество сливаются в цифровом ландшафте. Сила генеративного искусственного интеллекта – это не только технологическое чудо. Это динамическая сила, формирующая наше взаимодействие с машинами и создание контента. Представьте себе: возможность создавать истории, изображения и даже целые миры всего лишь с помощью подсказки. Это не волшебство, это эволюция искусственного интеллекта.

Генеративный искусственный интеллект – это не просто набор алгоритмов; это творческая мощь, питаемая огромным объемом онлайн-данных. Представьте себе возможность подсказывать ИИ генерировать тексты, изображения, видео, звуки и сложные строки кода. Поскольку ГенИИ продолжает учиться и эволюционировать, его применение в различных отраслях увеличивается. Секрет заключается в обучении – сложная математика и значительная вычислительная мощь объединяются, чтобы научить ИИ предсказывать результаты, подобно действиям и творениям человека.

Путешествие в мир ГенИИ включает раскрытие тайн, лежащих в основе его работы. Как нейронные сети распознают образцы для создания нового контента? Чем питаются модельные основы, на которых строятся инструменты, такие как ChatGPT и DALL-E? Присоединяйтесь к нам, чтобы изучить сложности ГенИИ, исследуя его применение и функциональность. Вы узнаете о пяти ведущих фреймворках, стоящих во главе этой технологической революции. Дорога, на которой машины придают жизнь воображению, а возможности неограничены, как цифровое полотно, на котором они рисуют.

• Как использовать функцию голосового чата ChatGPT?
• Как Nexusflow NexusRaven-V2 побивает GPT-4 в своей собственной игре!
• Оптимальный разблокировка NVIDIA, обеспечивающая мгновенную инференцию LLM всего в одной строке кода

Расширьте свои навыки в области ГенИИ с практическим обучением. Посмотрите нашу Программу GenAI Pinnacle!

Что такое генеративные фреймворки искусственного интеллекта?

Генеративные фреймворки искусственного интеллекта – это основа ГенИИ, обеспечивающая инфраструктуру для создания разнообразного и контекстно соответствующего контента машинами. Эти фреймворки являются руководящими принципами для ИИ-моделей, таких как LLMs, GANs, VAEs, позволяя им понимать образцы в огромных наборах данных. Организации могут использовать мощь безнадзорного и полу-наблюдаемого обучения, чтобы обучать ИИ-системы с использованием этих фреймворков. Это обучение является основой для задач от обработки естественного языка до генерации изображений, давая машинам возможность интерпретировать подсказки.

LangChain

LangChain, идея которого принадлежит Гаррисону Чейсу, является революционным фреймворком разработки программного обеспечения, разработанным для профессионалов в области ГенИИ. Он помогает изменить ландшафт повседневных задач и проектов. LangChain упрощает процесс создания приложений и акцентирует внимание на использовании больших языковых моделей (LLMs) для повышения возможностей ИИ-систем. Благодаря открытому исходному коду под лицензией MIT, LangChain представляет собой стандартизированный интерфейс, объединяющий агентов, память и цепочки.

Агенты LangChain играют важную роль в возможности LLMs принимать обоснованные решения, что открывает путь для создания динамических чат-ботов, игр и целого спектра приложений. Функция памяти оказывается бесценной, позволяя сохранять состояния между вызовами LLM. Эта функциональность становится основой для приложений, таких как чат-боты, поддерживающие последовательные беседы или сохраняющие результаты предыдущих запросов. Цепочки выходят за рамки отдельных вызовов LLM, облегчая оркестрацию последовательностей – это идеальное решение для создания суммаризаторов, систем вопросов и ответов и приложений, требующих сложных взаимодействий.

Богатый функционал LangChain в области Генерации с дополнением данных добавляет еще один уровень гибкости, позволяя профессионалам в области ГенИИ генерировать тексты на основе внешних данных. Фреймворк усиливает возможности генерации контента, создавая убедительные новостные статьи, описания продуктов и другие виды текстов.

LangChain продемонстрировал свои возможности в различных областях применения, включая чат-боты для обслуживания клиентов и образования, игры для развлечения и исследований, а также суммаризаторы и системы вопросов и ответов для бизнеса и образования. Он охватывает различные сферы применения, такие как генерация контента, перевод, генерация кода, анализ данных и медицинская диагностика. LangChain – это инструмент инновации и эффективности в развивающейся среде генеративного искусственного интеллекта для профессионалов в области ГенИИ.

LlamaIndex

LlamaIndex становится ключевым инструментом в арсенале профессионалов в области ГенИИ. Он облегчает работу и проекты профессионалов в области ГенИИ, обеспечивая плавный мост между настраиваемыми данными и LLMs, такими как GPT-4. Эта инновационная библиотека значительно упрощает сложный процесс работы с данными и LLMs. Многофункциональность LlamaIndex проявляется на разных этапах, предоставляя незаменимую поддержку в захвате, структурировании, извлечении и интеграции данных.

В первую очередь, LlamaIndex отличается в «впитывании» данных из различных источников, таких как API, базы данных, PDF-файлы или внешние приложения, действуя как усердные собиратели данных. Затем он переходит к фазе «структурирования», где он организует данные таким образом, чтобы LLM-ы могли без труда их понять. Эти организованные данные становятся основой для этапа «извлечения», где LlamaIndex облегчает нахождение и получение нужных данных. Наконец, он упрощает процесс «интеграции», позволяя бесшовное объединение данных с различными приложениями.

LlamaIndex работает с тремя основными компонентами: «коннекторы данных» для сбора, «индексы данных» для организации и «двигатели» (LLM-ы) в качестве переводчиков. Эта настройка дает возможность профессионалам GenAI в Разветленном поколении(RAG), объединяя умение LLM-ов с настраиваемыми данными. Модульные конструкции, такие как запросы двигателей, чат-двигатели и агенты, повышают взаимодействие до уровней разговора, обеспечивая динамическое принятие решений. Будь то создание системы вопросов и ответов, чатбота или интеллектуальных агентов, LlamaIndex является незаменимым союзником для профессионалов GenAI, предоставляя прочную основу для изучения RAG и усиления приложений с LLM-ами и настраиваемыми данными.

Jarvis

Платформа JARVIS от Microsoft является лидером в инновациях искусственного интеллекта, предоставляющей профессионалам GenAI беспрецедентный инструмент для улучшения повседневной работы. JARVIS сотрудничает с моделями искусственного интеллекта, такими как ChatGPT и t5-base, для достижения объединенных и продвинутых результатов. В качестве контроллера задач, JARVIS оптимизирует рабочий процесс, максимально используя потенциал различных открытых моделей большого языка (LLM) для изображений, видео, аудио и других данных.

JARVIS интегрирует мультимодальный искусственный интеллект, расширяя возможности GPT-4 для обработки текста и изображений. Эта платформа подключается к Интернету, получая доступ к сети из 20 мощных моделей, включая t5-base, stable-diffusion 1.5, bart-large-cnn от Facebook и dpt-large от Intel. JARVIS позволяет пользователям отправлять сложные запросы с несколькими задачами, направляя различные модели на совместное выполнение сложных задач. Например, генерация изображения вторжения пришельцев во время написания стихотворения о нем становится упрощенным процессом, где ChatGPT планирует задачу, выбирает подходящую модель и выполняет ее, демонстрируя эффективность и сотрудничество JARVIS.

Хотя возможности JARVIS являются новаторскими, они требуют определенных ресурсов. Для JARVIS требуется не менее 16 ГБ VRAM и около 300 ГБ свободного места на диске для различных моделей. JARVIS требует значительных ресурсов и не может быть запущен локально на обычном ПК. Однако, несмотря на эти ограничения, JARVIS является значительным прорывом в развитии искусственного интеллекта, революционизируя возможности и сотрудничество в этой области. Его потенциал в изменении способа взаимодействия и использования профессионалами GenAI технологии ИИ очевиден, делая его ключевым инструментом в эволюции искусственного интеллекта.

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock – это трансформационный актив для профессионалов GenAI, предлагающий усовершенствованный набор инструментов для улучшенного принятия решений в их повседневной работе и проектах. С помощью революционной функции оценки модели, разработчики могут оценивать, сравнивать и выбирать оптимальные основные модели (FMs), настроенные на конкретные потребности. На данный момент эта функция находится в предварительной версии и предлагает инструменты для оценки, включая автоматические и человеческие бенчмаркинговые варианты.

Оценка моделей играет ключевую роль на каждом этапе разработки, и функция оценки моделей Amazon Bedrock высоко ценится. Профессионалы GenAI теперь могут экспериментировать с различными моделями в среде площадки платформы, способствуя эффективности итеративного процесса. Автоматическая оценка модели упрощает интеграцию пользовательских или отборных наборов данных с предопределенными метриками, устраняя сложности проектирования и выполнения настроенных оценочных бенчмарков моделей. Это особенно полезно для задач, таких как обобщение контента, вопросно-ответная система, классификация текста и генерация.

Amazon Bedrock предлагает рабочий процесс человеческой оценки для субъективных метрик, таких как дружелюбность и стиль, предоставляя разработчикам интуитивный способ определения настраиваемых метрик и использования их наборов данных. Гибкость распространяется на выбор внутренних команд или предоставление технической поддержки AWS, упрощая процесс человеческой оценки. Прозрачная ценовая политика в период предварительного просмотра повышает привлекательность платформы. Одновременно считается только модельное воспроизведение для оценок без дополнительной оплаты за человеческую или автоматическую оценку. Профессионалы GenAI считают Amazon Bedrock мощным союзником при выборе моделей, что является значительным прорывом в принятии решений.

MeshTensorflow

MeshTensorFlow (МэшТензорФлоу) появляется как революционный инструмент для профессионалов GenAI, решая врожденные проблемы стратегий распределенного обучения глубоких нейронных сетей (ГНС). Используя подход по разделению пакетов данных, преобладающий подход для параллельного вычисления данных, МэшТензорФлоу сталкивается с ограничениями, такими как ограничение памяти для очень больших моделей, высокая задержка и неэффективность на маленьких объемах данных. МэшТензорФлоу представляет собой сдвиг парадигмы, предлагая язык для определения более широкого класса распределенных вычислений с использованием тензоров, преодолевая ограничения параллельных данных.

Пользователи могут разделять тензорные размерности по любым измерениям многомерной сетки процессоров, предлагая более обобщенную стратегию распределения, известную как “модельное параллелизм”. Этот подход позволяет эффективно обучать большие модели, преодолевая ограничения памяти и снижая задержку. Библиотека компилирует граф MeshTensorFlow в программу Single-Program-Multiple-Data (SPMD), включая параллельные операции и примитивы коллективной коммуникации, такие как Allreduce. Профессионалы GenAI могут использовать MeshTensorFlow для реализации параллельных версий сложных моделей, таких как модель Transformer для последовательности-последовательности. С помощью MeshTensorFlow Transformer модели с до 5 миллиардами параметров обучаются на TPU-сетках с до 512 ядер, преодолевая проблемы и позволяя проектам GenAI превосходить результаты передовых стандартов в бенчмарках, таких как перевод с английского на французский WMT’14 и бенчмарк языковой моделирования с миллиардом слов.

Вывод

Топ 5 генеративных фреймворков ИИ, которые обещают доминировать в 2024 году, свидетельствуют о том, что ландшафт GenAI расширяется и развивается на невиданной скорости. В условиях динамического ландшафта генеративного искусственного интеллекта эти фреймворки являются фонтанами инноваций. Слияние технологий и креативности внутри этих фреймворков выводит нас в будущее, в котором машины понимают и создают, открывая двери к невообразимым возможностям во всепоглощающей вселенной генеративного искусственного интеллекта.

Если вы хотите овладеть понятиями генеративного искусственного интеллекта, то у нас есть подходящий курс для вас! Поступайте на нашу Программу-кульминацию GenAI, где предлагается более 200 часов погружающего обучения, более 10 практических проектов и более 75 сессий наставничества!

Пожалуйста, поделитесь своими опытами и инсайтами о трендах генеративного искусственного интеллекта с нашим сообществом Analytics Vidhya!