Топ 5 библиотек генеративного искусственного интеллекта для использования в 2024 году

Топ 5 библиотек генеративного искусственного интеллекта для успешного использования в 2024 году

Вступление

В постоянно развивающемся мире технологий искусственный интеллект (ИИ) стал трансформационной силой. От своих скромных начинаний в базовых алгоритмах до сложности современных моделей машинного обучения, путешествие ИИ действительно было революционным. Сегодня наступает увлекательная глава с появлением библиотек генеративного ИИ в поиске. Но что такое генAI?

Погрузитесь в будущее с генеративным ИИ! В отличие от обычных моделей, генAI создает новые данные, преобразовывая отрасли. Инструменты, такие как ChatGPT, являются лидерами, преобразующими деловые пейзажи. Исследуйте “ТОП-5 библиотек генеративного ИИ на 2024 год”, раскрывающих мощь и потенциал передовых инструментов ИИ. Они переопределяют инновации и революционизируют пользовательский опыт, поставляя на передний план эволюцию ИИ. Присоединяйтесь к нам в этом захватывающем путешествии в будущее генеративного ИИ!

Что такое библиотеки генеративного ИИ?

Библиотеки генAI являются основой генеративного искусственного интеллекта, служащей хранилищами предварительно обученных моделей и алгоритмов. В сущности, эти библиотеки предоставляют разработчикам и предприятиям возможность использования творческого потенциала ИИ, не начиная с нуля. Благодаря предоставлению базы обученных паттернов и данных, библиотеки генAI позволяют генерировать разнообразные выходные данные, от текста и музыки до визуальных изображений. Использование этих библиотек упрощает процесс разработки, способствуя инновациям и эффективности. Библиотеки генAI демократизируют доступ к продвинутым возможностям ИИ, делая их доступными для широкого спектра приложений и отраслей.

Поднимите свою игру с генеративным ИИ с практическим обучением. Откройте для себя чудеса векторных баз данных для продвинутой обработки данных в рамках нашей GenAI Pinnacle Program!

Топ-5 библиотек генеративного ИИ для использования в 2024 году

1. Open AI

API OpenAI, прорыв в генеративном ИИ, представляет собой трансформационный инструмент для профессионалов, погруженных в мир генAI. Предлагая многофункциональный интерфейс “текст в текст”, этот API выделяется в качестве универсального решения, позволяющего профессионалам генAI без проблем интегрировать его в повседневную работу и проекты. Его адаптивность к практически любой англоязычной задаче обеспечивает обширное поле для экспериментов, разработки и исследований.

API превосходит в понимании и выполнении задач с минимальным количеством примеров. Это интуитивный выбор для программирования генAI, позволяя профессионалам упростить рабочие процессы и сконцентрироваться на творческом результате вместо сложных системных проблем. Гибкость API расширяется благодаря повышению производительности через тренировку для конкретных задач, позволяющую настраивать его на основе предоставленных пользователем наборов данных или обратной связи. Упор на простоту использования со стороны OpenAI обеспечивает доступность для широкого круга пользователей, а непрерывное обновление их технологии подчеркивает приверженность динамичному развитию области машинного обучения.

Более того, акцент OpenAI на ответственном использовании ИИ проявляется в тщательном мониторинге и прекращении доступа к вредоносным приложениям. Запуск приватной беты отражает приверженность безопасности пользователей, сопровождаемую постоянными исследованиями в области безопасности языковых технологий. Практикующие генAI специалисты, использующие API OpenAI, создают мощный инструмент, способствующий созданию положительных ИИ систем. API, помимо прибыли, способствует развитию универсального ИИ, устраняет преграды, приводя сообщество генAI к будущим возможностям.

2. PandasAI

PandasAI, революционная библиотека анализа данных, работающая на генAI, изменяет пейзаж повседневных задач для профессионалов генAI, предлагая парадигменный сдвиг в анализе и манипуляции данными. Основанный на широко используемой библиотеке Pandas, PandasAI без проблем интегрирует модели генеративного ИИ для повышения производительности. Традиционные задачи Pandas, такие как предобработка и визуализация данных, улучшаются благодаря внедрению возможностей генAI, вводя разговорный элемент в рамках данных.

Привлекательность PandasAI заключается в его способности превращать сложные процессы кодирования в естественный языковой интерфейс. ГенAI устраняет необходимость в обширных знаниях программирования, позволяя ученым-исследователям данных обращаться с наборами данных просто общаясь с ними на естественном языке. Это инновация значительно ускоряет этапы предобработки и анализа, открывая новые возможности и позволяя как техническим, так и не-техническим специалистам взаимодействовать с наборами данных без усилий.

В основе PandasAI лежит Генеративное искусственное интеллект (GenAI), подмножество способное производить разнообразные типы данных, идентифицируя шаблоны в существующих данных. Используя GenAI, PandasAI открывает новую эру, в которой пользователи больше не должны писать сложные коды. Вместо этого они могут выразить свои намерения на естественном языке, видя, как их инструкции выполняются с точностью. Этот трансформационный подход не только упрощает повседневные задачи, но и прокладывает путь к более включительному и эффективному процессу анализа данных в области Генеративного ИИ.

3. HuggingFace Transformers

HuggingFace Transformers предлагает профессионалам GenAI преобразовательный набор инструментов для их повседневных задач и проектов. Эта библиотека обеспечивает немедленный доступ к более чем 20 000 предварительно обученных моделей, основанных на современной архитектуре трансформера, демократизируя обработку естественного языка для ученых-данных, практиков ИИ и инженеров.

Hugging Face Transformers, ориентированный на задачи, такие как классификация текста, извлечение информации, ответы на вопросы, генерация, перевод, распознавание речи и даже обучение с подкреплением. С поддержкой более 100 языков, библиотека делает возможным профессиональному GenAI беспроблемное навигацию по разнообразным языковым ландшафтам.

Помимо обширного репозитория моделей, Hugging Face Transformers выделяется своими многоуровневыми API и совместимостью с почти 31 библиотекой, включая PyTorch, TensorFlow, Jax, ONNX, Fastai и Stable-Baseline 3. Эта совместимость обеспечивает безпроблемную интеграцию в существующие рабочие процессы, обеспечивая гибкость для профессионалов, привыкших к различным фреймворкам глубокого обучения. Hugging Face Transformers обеспечивает доступность практически 2000 наборов данных, расширяя комплект инструментов для экспериментов с генеративным искусственным интеллектом. Он выступает в качестве ценного спутника для профессионалов GenAI, предоставляя широкий спектр предварительно обученных моделей и платформу для исследования и инноваций в области обработки естественного языка.

4. PyTorch

PyTorch, мощный инструмент глубокого обучения, служит ключевым активом для профессионалов GenAI. Он предлагает оптимизированные возможности для работы с тензорами, адаптированные для графических процессоров (GPU) и центральных процессоров (CPU). Разработанный командой исследований искусственного интеллекта Facebook. Открытая природа PyTorch и его основание на языке Python делают его предпочитаемой библиотекой в сообществе исследований по машинному обучению и искусственному интеллекту. Его популярность, отраженная в Google Search Trends, подчеркивает его принятие и предпочтение перед другими библиотеками машинного обучения, такими как TensorFlow и Keras.

Для профессионалов GenAI PyTorch служит универсальным набором инструментов для повседневных задач и проектов. Его возможности тензорных вычислений на GPU позволяют эффективное использование сложных моделей глубокого обучения, облегчая их обучение. Помимо основного использования, PyTorch становится особенно ценным на этапе развертывания, как показывает его роль в разворачивании моделей, таких как Stable Diffusion для задач генеративного ИИ.

Практические применения PyTorch проиллюстрированы гладким взаимодействием с облачными сервисами Google, как показано развертывание модели PyTorch Stable Diffusion на Vertex AI. Вклад PyTorch в упрощение и ускорение производственного развертывания моделей генеративного искусственного интеллекта масштаба представлен его способностью создавать пользовательские обработчики, загружать модельные артефакты в облачное хранилище и развертывать модели на конечные точки в течение нескольких минут. В основном, PyTorch является полезным и эффективным инструментом для исследований, а также полезным спутником для экспертов GenAI, работающих с сложностями глубокого обучения и развертывания ИИ в их повседневной работе.

5. TensorFlow

TensorFlow является ключевым компонентом для профессионалов GenAI, предлагая множество функций, которые упрощают повседневную работу и проекты. Его многоуровневые абстракции предназначены для пользователей всех уровней опыта, обеспечивая гибкость выбора подходящего уровня для конкретных потребностей. Для быстрого построения моделей высокоуровневый API Keras упрощает процесс начала обучения машинного обучения, а eager execution позволяет немедленно проводить итерации и интуитивно понятно проводить отладку, предоставляя больше гибкости для продвинутых пользователей.

Одной из выдающихся особенностей TensorFlow является его безупречный переход от разработки модели к производству. Он предлагает прямой путь к развертыванию на серверах, встроенных устройствах или веб-платформе независимо от используемого языка или платформы. API стратегии распределения обеспечивает распределенное обучение на различных аппаратных конфигурациях без изменения определения модели, облегчая масштабные задачи машинного обучения. Будь то полноценный производственный конвейер машинного обучения с использованием TFX или выполнение вывода на мобильных и встроенных устройствах с использованием TensorFlow Lite, TensorFlow обеспечивает надежное машинное обучение в любом месте.

Кроме того, поддержка TensorFlow для сред JavaScript с помощью TensorFlow.js расширяет его возможности для обучения и развертывания моделей. В исследовательских сценариях поддержка TensorFlow для создания современных моделей, включая Keras Functional API и Model Subclassing API, оказывается очень полезной. Это позволяет выполнять мощные эксперименты, не ущемляя скорость или производительность. Обширная экосистема дополнительных библиотек и моделей платформы, таких как Ragged Tensors, TensorFlow Probability, Tensor2Tensor и BERT, расширяет ее возможности для профессионалов по GenAI, стремящихся расширить границы инноваций.

Заключение

Исследование области GenAI показывает, что комбинация человеческой изобретательности и инноваций в области искусственного интеллекта перевернет технологии к 2024 году. Список Топ-5 библиотек GenAI раскрывает мозаику революционных инструментов, каждый из которых вносит свой вклад в развитие GenAI. Сочетание этих лучших библиотек GenAI предвещает не только светлое будущее, но и полно возможностей.

Как профессионалы GenAI определяют следующую фронтиру технологического развития, где ИИ и человеческий интеллект создают симфонию преобразования. Сцена наготове, свет прожекторов направлен, и мы раскрываем непревзойденное творчество и прорывы в области GenAI.

Если вы хотите освоить концепции генеративного искусственного интеллекта, у нас есть правильный курс для вас! Запишитесь в нашу программу GenAI Pinnacle, предлагающую более 200 часов погружающего обучения, более 10 практических проектов и более 75 сессий наставничества!

Пожалуйста, поделитесь своими опытом и идеями о малых языковых моделях с нашим сообществом Analytics Vidhya!