Author: Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

Model Claude 2.1 uruchomiony z oknem kontekstowym 200K: Co nowego?

Posted on November 24, 2023 by - Biznes, Narzędzia AI, Sztuczna inteligencja, Wydajność

Claude 2.1, opracowany przez Anthropic, oznacza znaczący skok w możliwościach dużych modeli językowych. Dzięki przełomowemu oknu kontekstowemu o długości 200 000 tokenów, Claude 2.1 może teraz przetwarzać dokumenty o długości 133 000 słów lub około 533 stron. Ten postęp stawia również Claude 2.1 przed GPT-4 Turbo OpenAI pod względem wydajności odczytu dokumentów, co czyni go liderem w branży.

Czym jest Claude 2.1?

Claude 2.1 to znacząca aktualizacja w stosunku do poprzedniego modelu Claude 2, oferująca większą dokładność i wydajność. Najnowsza wersja posiada podwojone okno kontekstowe i pionierskie możliwości korzystania z narzędzi, pozwalające na bardziej skomplikowane rozumowanie i generowanie treści. Claude 2.1 wyróżnia się dokładnością i niezawodnością, wykazując znaczny spadek produkcji fałszywych stwierdzeń – teraz jest dwa razy mniej prawdopodobne, że wygeneruje nieprawidłowe odpowiedzi, gdy polega na swojej wewnętrznej bazie wiedzy.

W zadaniach związanych z przetwarzaniem dokumentów, takich jak podsumowywanie i odpowiadanie na pytania, Claude 2.1 wykazuje zwiększone poczucie uczciwości. Jest teraz 3 do 4 razy bardziej skłonny do uznania braku informacji potwierdzających w danym tekście niż do błędnego potwierdzenia twierdzenia lub sfabrykowania odpowiedzi. Ta poprawa uczciwości prowadzi do znacznego wzrostu rzeczowości i wiarygodności wyników Claude’a.

Najważniejsze informacje

  • Zwiększona uczciwość prowadzi do ograniczenia halucynacji i zwiększenia wiarygodności.
  • Rozszerzone okno kontekstowe do analizy długich treści i Retrieval-Augmented Generation (RAG).
  • Wprowadzenie obsługi narzędzi i wywoływania funkcji w celu rozszerzenia możliwości i elastyczności.
  • Specjalistyczne techniki inżynierii podpowiedzi dostosowane do Claude 2.1.

Jakie są techniki promowania dla Claude 2.1?

Podczas gdy podstawowe techniki podpowiadania dla Claude 2.1 i jego okna kontekstowego 200K odzwierciedlają te używane dla 100K, należy zwrócić uwagę na jeden kluczowy aspekt:

Szybka struktura zapytań do dokumentów

Aby zoptymalizować wydajność Claude 2.1, kluczowe jest umieszczenie wszystkich danych wejściowych i dokumentów przed wszelkimi powiązanymi pytaniami. Podejście to wykorzystuje zaawansowane możliwości Claude 2.1 w zakresie RAG i analizy dokumentów.

Dane wejściowe mogą obejmować różne rodzaje treści, takie jak:

  • Proza, raporty, artykuły, książki, eseje itp.
  • Ustrukturyzowane dokumenty, takie jak formularze, tabele i listy.
  • Fragmenty kodu.
  • Wyniki RAG, w tym dokumenty podzielone na fragmenty i fragmenty wyszukiwania.
  • Teksty konwersacji, takie jak transkrypcje, historie czatów i wymiany pytań i odpowiedzi.

Klaudiusz 2.1 Przykłady strukturyzacji monitów

We wszystkich wersjach Claude, w tym w najnowszej Claude 2.1, układanie zapytań po dokumentach i danych wejściowych zawsze znacznie poprawiało wydajność w porównaniu z odwrotną kolejnością.

Przykłady komunikatów systemowych claude 2.1

Powyższy obraz pochodzi z tego źródła.

 

Takie podejście jest szczególnie istotne dla Claude 2.1, aby osiągnąć optymalne wyniki, zwłaszcza w przypadku dokumentów, których łączna długość przekracza kilka tysięcy tokenów.

Czym jest monit systemowy w Claude 2.1?

Podpowiedź systemowa w Claude 2.1 to metoda ustalania kontekstu i dyrektyw, prowadząca Claude do określonego celu lub roli przed postawieniem pytania lub zadania. Podpowiedzi systemowe mogą obejmować:

  • Instrukcje dotyczące konkretnych zadań.
  • Elementy personalizacji, w tym odgrywanie ról i ustawienia dźwięku.
  • Kontekst tła dla danych wprowadzanych przez użytkownika.
  • Wytyczne dotyczące kreatywności i stylu, takie jak polecenia zwięzłości.
  • Włączenie zewnętrznej wiedzy i danych.
  • Ustanowienie zasad i barier operacyjnych.
  • Środki weryfikacji wyników w celu zwiększenia wiarygodności.

Obsługa podpowiedzi systemowych w Claude 2.1 oznacza nową funkcjonalność, zwiększającą wydajność w różnych scenariuszach, takich jak głębsze zaangażowanie postaci w odgrywanie ról i ściślejsze przestrzeganie wytycznych i instrukcji.

Jak korzystać z podpowiedzi systemowych w Claude 2.1?

W kontekście wywołania API, monit systemowy to po prostu tekst umieszczony nad znakiem
Human:
‘, a nie po nim.

Zalety korzystania z podpowiedzi systemowych w Claude 2.1

Skutecznie opracowane podpowiedzi systemowe mogą znacznie poprawić wydajność Claude’a. Na przykład w scenariuszach fabularnych podpowiedzi systemowe pozwalają Claude’owi:

  • Utrzymywanie spójnej osobowości podczas dłuższych rozmów.
  • Odporność na odchylenia od przypisanego charakteru.
  • Wyświetlaj bardziej kreatywne i naturalne reakcje.

Dodatkowo, podpowiedzi systemowe zwiększają przestrzeganie zasad i instrukcji przez Claude’a, czyniąc go lepszym:

  • Większa zgodność z ograniczeniami zadań.
  • Mniejsze prawdopodobieństwo generowania niedozwolonych treści.
  • Bardziej koncentruje się na wykonywaniu przydzielonych zadań.

Claude 2.1 Przykłady komunikatów systemowych

Monity systemowe nie wymagają oddzielnych linii, wyznaczonej roli “systemowej” ani żadnego konkretnego wyrażenia wskazującego na ich charakter. Po prostu zacznij pisać podpowiedź bezpośrednio! Cały znak zachęty, w tym znak zachęty systemu, powinien być pojedynczym wielowierszowym ciągiem znaków. Pamiętaj, aby wstawić dwie nowe linie po znaku zachęty systemu i przed ‘
Człowiek:
‘

Przykłady komunikatów systemowych claude 2.1

Na szczęście techniki podpowiadania, które już znasz, nadal mają zastosowanie. Główna różnica polega na ich umiejscowieniu, przed lub po turze “Human:”.

Oznacza to, że nadal możesz kierować reakcjami Claude’a, niezależnie od tego, czy Twoje wskazówki są częścią monitu systemowego, czy zwrotu “Human:”. Po prostu upewnij się, że postępujesz zgodnie z tą metodą, wykonując zwrot “Asystent:”.

Przykład techniki monitu systemowego claude 2.1

Ponadto istnieje możliwość dostarczenia Claude różnych zasobów, takich jak dokumenty, przewodniki i inne informacje do celów wyszukiwania lub wyszukiwania w podpowiedzi systemu. Jest to podobne do sposobu włączenia tych elementów do monitu “Human:”, w tym użycia znaczników XML.

Przykład techniki monitu systemowego claude 2.1

W celu włączenia tekstu z obszernych dokumentów lub wielu dokumentów wejściowych zaleca się zastosowanie następującego formatu XML w celu uporządkowania tych dokumentów w monicie systemu:

Przykład techniki monitu systemowego claude 2.1

To podejście zmodyfikowałoby monit w następujący sposób:

Przykład techniki monitu systemowego claude 2.1

Wszystkie powyższe przykłady pochodzą z tego źródła

 

Jakie są funkcje Claude 2.1?

Zaawansowane funkcje Claude 2.1, w tym rozszerzone okno kontekstowe i zmniejszona liczba halucynacji, sprawiają, że jest to idealne narzędzie do różnych zastosowań biznesowych.

Rozumienie i podsumowywanie

Ulepszenia Claude 2.1 w zakresie rozumienia i podsumowywania, zwłaszcza w przypadku długich i złożonych dokumentów, są godne uwagi. Model wykazuje 30% redukcję błędnych odpowiedzi i znacznie niższy wskaźnik wyciągania błędnych wniosków z dokumentów. Dzięki temu Claude 2.1 szczególnie dobrze radzi sobie z analizowaniem dokumentów prawnych, raportów finansowych i specyfikacji technicznych z dużą dokładnością.

Ulepszone i przyjazne dla użytkownika środowisko programisty

Claude 2.1 oferuje ulepszone środowisko programistyczne dzięki intuicyjnej konsoli i produktowi Workbench. Narzędzia te umożliwiają programistom łatwe testowanie i iterowanie podpowiedzi, wydajne zarządzanie wieloma projektami i generowanie fragmentów kodu w celu płynnej integracji. Koncentruje się na prostocie i skuteczności, zaspokajając potrzeby zarówno doświadczonych programistów, jak i nowicjuszy w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Przypadki użycia i aplikacje

Od opracowywania szczegółowych biznesplanów i analizowania skomplikowanych umów po zapewnianie kompleksowej obsługi klienta i generowanie wnikliwych analiz rynkowych, Claude 2.1 jest wszechstronnym i niezawodnym partnerem AI.

Rewolucja w dziedzinach akademickich i kreatywnych

W środowisku akademickim Claude 2.1 może pomóc w tłumaczeniu złożonych dokumentów akademickich, podsumowywaniu materiałów badawczych i ułatwianiu eksploracji obszernych dzieł literackich. Dla kreatywnych profesjonalistów jego zdolność do przetwarzania i rozumienia dużych tekstów może zainspirować nowe perspektywy w pisaniu, badaniach i ekspresji artystycznej.

Sektor prawny i finansowy

Ulepszone możliwości rozumienia i podsumowywania Claude 2.1, szczególnie w przypadku złożonych dokumentów, zapewniają dokładniejszą i bardziej wiarygodną analizę. Jest to nieocenione w sektorach takich jak prawo i finanse, gdzie precyzja i szczegółowość są najważniejsze.

Jak Claude 2.1 wpłynie na rynek?

Dzięki Claude 2.1 firmy zyskują przewagę konkurencyjną w zakresie technologii AI. Jego zwiększone możliwości w zakresie przetwarzania dokumentów i niezawodności pozwalają przedsiębiorstwom skuteczniej i wydajniej radzić sobie ze złożonymi wyzwaniami.

W zrestrukturyzowanym modelu cenowym Claude 2.1 nie chodzi tylko o efektywność kosztową; chodzi o wyznaczanie nowych standardów na rynku sztucznej inteligencji. Jego konkurencyjne ceny rzucają wyzwanie status quo, czyniąc zaawansowaną sztuczną inteligencję bardziej dostępną dla szerszego grona użytkowników i branż.

Przyszłość Claude 2.1

Zespół stojący za Claude 2.1 jest zaangażowany w ciągłe doskonalenie i innowacje. Oczekuje się, że przyszłe aktualizacje jeszcze bardziej zwiększą jego możliwości, niezawodność i komfort użytkowania.

Co więcej, opinie użytkowników odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu przyszłości Claude 2.1. Zespół zachęca do aktywnego zaangażowania użytkowników, aby zapewnić, że model ewoluuje zgodnie z potrzebami i oczekiwaniami zróżnicowanej bazy użytkowników.

Czytaj więcej: 20 największych aktualizacji narzędzi i modeli AI w 2023 roku [With Features]

Najczęściej zadawane pytania

Czy Claude 2.1 ma obniżony wskaźnik halucynacji?

Claude 2.1 może pochwalić się znacznym zmniejszeniem liczby halucynacji, z dwukrotnym spadkiem liczby fałszywych stwierdzeń w porównaniu do swojego poprzednika, Claude 2.0. Ulepszenie to sprzyja bardziej godnemu zaufania i niezawodnemu środowisku dla firm, aby zintegrować sztuczną inteligencję z ich operacjami, zwłaszcza podczas obsługi złożonych dokumentów.

Jak wygląda integracja narzędzi API w Claude 2.1?

Integracja narzędzi API w Claude 2.1 pozwala na bezproblemową integrację z istniejącymi aplikacjami i przepływami pracy. Ta funkcja, w połączeniu z wprowadzeniem podpowiedzi systemowych, umożliwia użytkownikom wydawanie niestandardowych instrukcji Claude, optymalizując jego wydajność pod kątem określonych zadań.

Ile kosztuje Claude 2.1?

Claude 2.1 to nie tylko wyższa jakość techniczna, ale także konkurencyjna struktura cenowa. Przy cenie 0,008 USD/1K tokenów wejściowych i 0,024 USD/1K tokenów wyjściowych, oferuje bardziej opłacalne rozwiązanie w porównaniu do GPT-4 Turbo OpenAI.

Czym jest okno kontekstowe 200K w Claude 2.1?

Okno kontekstowe 200K w Claude 2.1 pozwala na przetworzenie do 200 000 tokenów, co przekłada się na około 133 000 słów lub 533 strony. Funkcja ta umożliwia obsługę obszernych dokumentów, takich jak pełne bazy kodów lub duże sprawozdania finansowe, z większą wydajnością.

Czy małe firmy i startupy mogą sobie pozwolić na Claude 2.1?

Przystępny model cenowy Claude 2.1 sprawia, że zaawansowana technologia AI jest bardziej dostępna dla mniejszych firm i startupów, demokratyzując korzystanie z najnowocześniejszych narzędzi AI.

Jak Claude 2.1 wypada w porównaniu do GPT-4 Turbo pod względem okna kontekstowego?

Claude 2.1 przewyższa GPT-4 Turbo z oknem kontekstowym 200 000 tokenów, oferując większą pojemność przetwarzania dokumentów niż 128 000 tokenów GPT-4 Turbo.

Jakie są korzyści ze zmniejszonej liczby halucynacji w Claude 2.1?

Znaczne zmniejszenie liczby halucynacji oznacza, że Claude 2.1 zapewnia dokładniejsze i bardziej wiarygodne wyniki, zwiększając zaufanie i wydajność firm polegających na sztucznej inteligencji do rozwiązywania złożonych problemów.

W jaki sposób API Tool Use zwiększa funkcjonalność Claude 2.1?

API Tool Use umożliwia Claude 2.1 integrację z funkcjami zdefiniowanymi przez użytkownika, interfejsami API i źródłami internetowymi. Umożliwia to wykonywanie zadań takich jak przeszukiwanie stron internetowych lub pobieranie informacji z prywatnych baz danych, zwiększając jego wszechstronność w praktycznych zastosowaniach.

Jakie są przewagi cenowe Claude 2.1 nad GPT-4 Turbo?

Claude 2.1 jest bardziej opłacalny, a jego ceny wynoszą 0,008 USD za 1000 tokenów wejściowych i 0,024 USD za 1000 tokenów wyjściowych, w porównaniu do wyższych stawek GPT-4 Turbo.

Czy Claude 2.1 można zintegrować z istniejącymi przepływami pracy w firmie?

Tak, funkcja API Tool Use w Claude 2.1 pozwala na płynną integrację z istniejącymi procesami biznesowymi i aplikacjami, zwiększając wydajność operacyjną i efektywność.

W jaki sposób produkt Workbench poprawia doświadczenia deweloperów z Claude 2.1?

Produkt Workbench zapewnia przyjazny dla użytkownika interfejs dla programistów do testowania, iteracji i optymalizacji podpowiedzi, zwiększając łatwość i skuteczność integracji Claude 2.1 z różnymi aplikacjami.

 

20 największych aktualizacji narzędzi i modeli AI w 2023 roku [With Features]

Posted on November 23, 2023 by - Biznes, Business Intelligence, Integracja, Narzędzia AI, Rozwój działalności, Sztuczna inteligencja, Wydajność

Biggest AI Tool and Model Updates in 2023 [With Features]

Rynek sztucznej inteligencji wzrósł o
38%
 w 2023 roku, a jednym z głównych powodów jest duża liczba modeli i narzędzi AI wprowadzonych przez duże marki!

Ale dlaczego firmy wprowadzają modele i narzędzia AI dla biznesu?



PWC


donosi, że sztuczna inteligencja może zwiększyć potencjał pracowników nawet o 40% do 2025 roku!

Poniższy wykres przedstawia prognozy przychodów na rynku sztucznej inteligencji w ujęciu rok do roku (2018-2025).

Z łączną liczbą
14 700 startupów w samych Stanach Zjednoczonych
 od marca 2023 r., potencjał biznesowy sztucznej inteligencji jest niewątpliwie ogromny!

Czym są duże modele językowe (LLM) w sztucznej inteligencji?

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

Duże modele językowe (LLM) to zaawansowane narzędzia sztucznej inteligencji zaprojektowane do symulowania inteligencji podobnej do ludzkiej poprzez rozumienie i generowanie języka. Modele te działają poprzez statystyczną analizę obszernych danych, aby dowiedzieć się, w jaki sposób słowa i frazy łączą się ze sobą.

Jako podzbiór sztucznej inteligencji, LLM są biegłe w wielu zadaniach, w tym w tworzeniu tekstu, kategoryzowaniu go, odpowiadaniu na pytania w dialogu i tłumaczeniu języków.

Ich “duże” oznaczenie wynika ze znacznych zbiorów danych, na których są szkolone. Podstawą LLM jest uczenie maszynowe, w szczególności w ramach sieci neuronowej znanej jako model transformatora. Pozwala im to skutecznie obsługiwać różne zadania przetwarzania języka naturalnego (NLP), pokazując ich wszechstronność w rozumieniu i manipulowaniu językiem.


Czytaj więcej:

RAG (Retrieval-Augmented Generation) vs LLMs?

Jakie są najlepsze studia LLM z otwartym kodem źródłowym w 2023 roku?

Od września 2023 r.
Falcon 180B
 okazał się najlepszym wstępnie wytrenowanym dużym modelem językowym w rankingu Hugging Face Open LLM Leaderboard, osiągając najwyższą wydajność.

Zapoznajmy się z 7 najlepszymi modelami sztucznej inteligencji w 2023 roku –

1. Falcon LLM

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM


Falcon LLM
 to potężny, wstępnie wytrenowany otwarty duży model językowy, który na nowo zdefiniował możliwości przetwarzania języka przez sztuczną inteligencję.

Model ma 180 miliardów parametrów i został wytrenowany na 3,5 biliona tokenów. Może być używany zarówno do celów komercyjnych, jak i badawczych.

W czerwcu 2023 r. Falcon LLM znalazł się na szczycie rankingu Open LLM HuggingFace, zdobywając tytuł “Króla Open-Source LLM”.

Cechy Falcon LLM:

  • Dobre wyniki w testach rozumowania, biegłości, kodowania i wiedzy.
  • FlashAttention i multi-query attention dla szybszego wnioskowania i lepszej skalowalności.
  • Umożliwia komercyjne wykorzystanie bez zobowiązań licencyjnych lub ograniczeń.
  • Korzystanie z platformy jest bezpłatne.

2. Llama 2

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

Meta wydała
Llama 2
, wstępnie wytrenowane źródło danych online dostępne za darmo. Llama 2 to druga wersja Llamy, która ma podwojoną długość kontekstu i trenuje o 40% więcej niż jej poprzedniczka.

Llama 2 oferuje również Przewodnik Odpowiedzialnego Użytkowania, który pomaga użytkownikowi zrozumieć najlepsze praktyki i ocenę bezpieczeństwa.

Llama 2 Cechy:

  • Llama 2 jest dostępna bezpłatnie zarówno do celów badawczych, jak i komercyjnych.
  • Zawiera wagi modelu i kod startowy zarówno dla wersji wstępnie wytrenowanej, jak i dostrojonej do konwersacji.
  • Dostępna za pośrednictwem różnych dostawców, w tym Amazon Web Services (AWS) i Hugging Face.
  • Wdraża zasady dopuszczalnego użytkowania, aby zapewnić etyczne i odpowiedzialne korzystanie z aplikacji.

3. Claude 2.0 i 2.1

Claude 2 był zaawansowanym modelem językowym opracowanym przez Anthropic. Model ten oferuje lepszą wydajność, dłuższe odpowiedzi i dostępność zarówno poprzez API, jak i nową publiczną stronę internetową w wersji beta, claude.ai.

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

Po ChatGPT, model ten oferuje większe okno kontekstowe i jest uważany za jeden z najbardziej wydajnych chatbotów.

Claude 2 Cechy:

  • Charakteryzuje się zwiększoną wydajnością w porównaniu do poprzednika, oferując dłuższe reakcje.
  • Umożliwia użytkownikom interakcję z Claude 2 zarówno poprzez dostęp do API, jak i nową publiczną stronę internetową w wersji beta, claude.ai.
  • Wykazuje dłuższą pamięć w porównaniu do poprzednich modeli.
  • Wykorzystuje techniki bezpieczeństwa i szeroki red-teaming, aby ograniczyć ofensywne lub niebezpieczne wyjścia.

Wersja bezpłatna: Dostępna
Ceny: 20 USD/miesiąc

Model
Model Claude 2.1
 wprowadzona 21 listopada 2023 r. wprowadza znaczące ulepszenia dla aplikacji korporacyjnych. Zawiera ona najnowocześniejsze okno kontekstowe z 200 tysiącami tokenów, znacznie zmniejsza liczbę przypadków halucynacji modelu, ulepsza podpowiedzi systemowe i wprowadza nową funkcję beta skoncentrowaną na korzystaniu z narzędzi.

Claude 2.1 nie tylko przynosi postępy w kluczowych funkcjach dla przedsiębiorstw, ale także podwaja ilość informacji, które można przekazać do systemu z nowym limitem 200 000 tokenów.

Odpowiada to około 150 000 słów lub ponad 500 stronom treści. Użytkownicy mają teraz możliwość przesyłania obszernej dokumentacji technicznej, w tym kompletnych baz kodów, kompleksowych sprawozdań finansowych, takich jak formularze S-1, lub długich dzieł literackich, takich jak “Iliada” lub “Odyseja”.

Dzięki możliwości przetwarzania i interakcji z dużymi ilościami treści lub danych, Claude może skutecznie podsumowywać informacje, przeprowadzać sesje pytań i odpowiedzi, prognozować trendy oraz porównywać i kontrastować wiele dokumentów, wśród innych funkcji.

Claude 2.1 Funkcje:

  • 2x Spadek wskaźnika halucynacji
  • Korzystanie z narzędzia API
  • Lepsze doświadczenie dewelopera

Ceny: TBA

4. MPT-7B

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

MPT-7B to skrót od MosaicML Pretrained Transformer, wytrenowany od podstaw na 1 bilionie tokenów tekstów i kodów. Podobnie jak GPT, MPT działa również na transformatorach tylko z dekoderem, ale z kilkoma ulepszeniami.

Koszt 200 000 dolarów,
MPT-7B
 został przeszkolony na platformie MosaicML w 9,5 dnia bez interwencji człowieka.

Cechy:

  • Generuje dialogi dla różnych zadań konwersacyjnych.
  • Dobrze wyposażony do płynnych, angażujących interakcji wieloobrotowych.
  • Obejmuje przygotowanie danych, szkolenie, dostrojenie i wdrożenie.
  • Zdolny do obsługi bardzo długich danych wejściowych bez utraty kontekstu.
  • Dostępne bezpłatnie.

5. CodeLIama

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM
Code Llama to duży model językowy (LLM) zaprojektowany specjalnie do generowania i omawiania kodu na podstawie podpowiedzi tekstowych. Reprezentuje on najnowocześniejszy rozwój wśród publicznie dostępnych LLM dla zadań kodowania.

Według
Meta’s news blog
Code Llama ma na celu wspieranie otwartej oceny modeli, umożliwiając społeczności ocenę możliwości, identyfikację problemów i naprawę luk w zabezpieczeniach.

CodeLIama Cechy:

  • Obniża barierę wejścia dla osób uczących się kodowania.
  • Służy jako produktywne i edukacyjne narzędzie do pisania solidnego, dobrze udokumentowanego oprogramowania.
  • Kompatybilny z popularnymi językami programowania, w tym Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash i innymi.
  • Dostępne są trzy rozmiary z parametrami 7B, 13B i 34B, z których każdy został przeszkolony z 500B tokenów kodu i danych związanych z kodem.
  • Możliwość wdrożenia przy zerowych kosztach.

6. Model Mistral-7B AI

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

Mistral 7B to duży model językowy opracowany przez zespół Mistral AI. Jest to model językowy z 7,3 miliardami parametrów, co wskazuje na jego zdolność do rozumienia i generowania złożonych wzorców językowych.

Co więcej, Mistral -7B twierdzi, że jest
najlepszym modelem 7B w historii
przewyższając Llama 2 13B w kilku testach porównawczych, udowadniając swoją skuteczność w nauce języka.

Mistral-7B Cechy:

  • Wykorzystuje grupowanie zapytań (GQA) w celu szybszego wnioskowania, poprawiając wydajność przetwarzania zapytań.
  • Implementuje funkcję Sliding Window Attention (SWA) do obsługi dłuższych sekwencji przy zmniejszonych kosztach obliczeniowych.
  • Łatwy do dostrojenia do różnych zadań, wykazujący zdolność adaptacji do różnych zastosowań.
  • Darmowy w użyciu.

7. ChatGLM2-6B

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM


ChatGLM2-6B
 to druga wersja dwujęzycznego (chińsko-angielskiego) modelu czatu ChatGLM-6B o otwartym kodzie źródłowym, opracowana przez naukowców z Uniwersytetu Tsinghua w Chinach w odpowiedzi na zapotrzebowanie na lekką alternatywę dla ChatGPT.

ChatGLM2-6B Cechy:

  • Przetrenowany na ponad 1 bilionie tokenów w języku angielskim i chińskim.
  • Wstępnie wytrenowany na ponad 1,4 biliona tokenów dla lepszego zrozumienia języka.
  • Obsługuje dłuższe konteksty, rozszerzone z 2K do 32K.
  • Przewyższa konkurencyjne modele o podobnej wielkości w różnych zestawach danych (MMLU, CEval, BBH).

Wersja bezpłatna: Dostępna
Ceny: Na zapytanie

Czym są narzędzia AI?

Narzędzia AI to aplikacje wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji do wykonywania określonych zadań i rozwiązywania złożonych problemów. Narzędzia te znajdują zastosowanie w różnych branżach, takich jak opieka zdrowotna, finanse, marketing i edukacja, gdzie automatyzują zadania, analizują dane i pomagają w podejmowaniu decyzji.

Korzyści z narzędzi AI obejmują wydajność w usprawnianiu procesów, oszczędność czasu, redukcję uprzedzeń i automatyzację powtarzalnych zadań.

Jednak wyzwania, takie jak kosztowne wdrożenie, potencjalna redukcja zatrudnienia oraz brak zdolności emocjonalnych i kreatywnych, są godne uwagi. Aby złagodzić te wady, kluczem jest wybór odpowiednich narzędzi AI.

Jakie są najlepsze narzędzia AI w 2023 roku?

Przemyślany wybór i strategiczne wdrożenie narzędzi AI może obniżyć koszty poprzez skupienie się na tych, które oferują największą wartość dla konkretnych potrzeb. Staranny wybór i integracja narzędzi AI może pomóc firmie wykorzystać zalety narzędzi AI przy jednoczesnym zminimalizowaniu wyzwań, co prowadzi do bardziej zrównoważonego i efektywnego wykorzystania technologii.

Oto 13 najpopularniejszych narzędzi AI w 2023 roku –

 

1. Otwórz GPT czatu AI

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

Czat GPT to model sztucznej inteligencji do przetwarzania języka naturalnego, który generuje odpowiedzi konwersacyjne podobne do ludzkich. Potrafi odpowiedzieć na proste pytanie typu “Jak upiec ciasto?”, a także pisać zaawansowane kody. Może generować eseje, posty w mediach społecznościowych, e-maile, kod itp.

Możesz użyć tego bota do nauki nowych pojęć w najprostszy sposób.

Ten chatbot AI został zbudowany i uruchomiony przez Open AI, firmę zajmującą się badaniami i sztuczną inteligencją, w listopadzie 2022 roku i szybko stał się sensacją wśród internautów.

Cechy:

  • Sztuczna inteligencja wydaje się być chatbotem, dzięki czemu jest przyjazna dla użytkownika.
  • Posiada wiedzę tematyczną na wiele różnych tematów.
  • Jest wielojęzyczny i obsługuje ponad 50 języków.
  • Wersja GPT 3 jest darmowa.

Wersja bezpłatna: Dostępna

Ceny:

  • Czat GPT-3: Darmowy
  • Chat GPT Plus: 20$/miesiąc



Rahul Shyokand


współzałożyciel


Wilyer:

Niedawno wykorzystaliśmy ChatGPT do wdrożenia najbardziej pożądanej przez klientów korporacyjnych funkcji naszej aplikacji na Androida. Musieliśmy opracować tę funkcję, abyśmy mogli być istotnym SaaS dla naszych klientów. Korzystając z ChatGPT, byliśmy w stanie polecić złożoną matematyczną i logiczną funkcję JAVA, która dokładnie spełniała nasze wymagania. W mniej niż tydzień byliśmy w stanie dostarczyć tę funkcję naszym klientom korporacyjnym, modyfikując i dostosowując kod JAVA. Natychmiast odblokowaliśmy wzrost o 25-30% w naszych subskrypcjach B2B SaaS i przychodach po uruchomieniu tej funkcji.

2. Kontekst GPT-4 Turbo 128K

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM


GPT-4 Turbo 128K Context
 został wydany jako ulepszona i zaawansowana wersja GPT 3.5. Dzięki oknu kontekstowemu 128K można uzyskać znacznie więcej niestandardowych danych dla aplikacji przy użyciu technik takich jak RAG (Retrieval Augmented Generation).

Cechy:

  • Zapewnia ulepszone wywołania funkcjonalne w oparciu o dane wejściowe użytkownika w języku naturalnym.
  • Współpracuje z systemami oprogramowania przy użyciu trybu JSON.
  • Oferuje powtarzalne wyniki przy użyciu parametru Seed.
  • Wydłuża termin utraty wiedzy o dziewiętnaście miesięcy do kwietnia 2023 r.


Wersja darmowa: Niedostępne
Ceny:

  • Wejście: 0,01 USD/1000 tokenów
  • Wydatek: 0,3 USD/1000 tokenów

3. Czat GPT4 Vision

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

Open AI uruchomiło multimodalny
GPT-4 Vision
 w marcu 2023 roku. Ta wersja jest jedną z najbardziej instrumentalnych wersji Chat GPT, ponieważ może przetwarzać różne typy formatów tekstowych i wizualnych. GPT-4 oferuje zaawansowane funkcje obrazu i głosu, odblokowując różne innowacje i przypadki użycia.

Generatywna sztuczna inteligencja ChatGPT-4 jest trenowana pod 100 bilionami parametrów, co stanowi 500-krotność wersji ChatGPT-3.

Cechy:

  • Rozumie wizualne dane wejściowe, takie jak zdjęcia, dokumenty, odręczne notatki i zrzuty ekranu.
  • Wykrywa i analizuje obiekty i figury na podstawie obrazów przesłanych jako dane wejściowe.
  • Oferuje analizę danych w formatach wizualnych, takich jak wykresy, diagramy itp.
  • Oferuje 3x ekonomiczny model
  • Zwraca 4096 tokenów wyjściowych

Wersja darmowa: Niedostępne
Ceny: Płać za to, z czego korzystasz Model

4. GPT 3.5 Turbo Instruct

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

GPT 3.5 Turbo Instruct została wydana w celu złagodzenia powtarzających się problemów w wersji GPT-3. Kwestie te obejmowały niedokładne informacje, nieaktualne fakty itp.

Tak więc, wersja 3.5 została specjalnie zaprojektowana do tworzenia logicznych, kontekstowo poprawnych i bezpośrednich odpowiedzi na zapytania użytkowników.

Cechy:

  • Rozumie i sprawnie wykonuje instrukcje.
  • Tworzy bardziej zwięzłe i trafne treści przy użyciu kilku tokenów.
  • Oferuje szybsze i dokładniejsze odpowiedzi dostosowane do potrzeb użytkownika.
  • Nacisk na umiejętności rozumowania umysłowego zamiast zapamiętywania.


Wersja darmowa: Niedostępne
Ceny:

  • Wejście: 0,0015 USD/1000 tokenów
  • Wydatek: 0,0020 USD/1000 tokenów

5. Narzędzie Microsoft Copilot AI

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

Copilot 365 to pełnoprawne narzędzie sztucznej inteligencji, które działa w pakiecie Microsoft Office. Za pomocą tej sztucznej inteligencji można tworzyć dokumenty, czytać, podsumowywać i odpowiadać na wiadomości e-mail, generować prezentacje i nie tylko. Został zaprojektowany specjalnie w celu zwiększenia produktywności pracowników i usprawnienia przepływu pracy.

Cechy:

  • Podsumowuje dokumenty i wiadomości e-mail o długim łańcuchu.
  • Generuje i podsumowuje prezentacje.
  • Analizuje arkusze Excela i tworzy wykresy prezentujące dane.
  • Szybsze czyszczenie skrzynki odbiorczej programu Outlook.
  • Napisz wiadomości e-mail na podstawie dostarczonych informacji.

Wersja bezpłatna: 30-dniowa bezpłatna wersja próbna

Ceny: 30$/miesiąc

6. Asystent generatywnej sztucznej inteligencji SAP: Joule

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

Joule to generatywny asystent
asystent AI firmy SAP
 który jest wbudowany w aplikacje SAP, w tym HR, finanse, łańcuch dostaw, zaopatrzenie i obsługę klienta.

Korzystając z tej technologii AI, możesz uzyskać szybkie odpowiedzi i wnikliwe spostrzeżenia, kiedy tylko ich potrzebujesz, umożliwiając szybsze podejmowanie decyzji bez żadnych opóźnień.

Cechy:

  • Pomaga w zrozumieniu i poprawie wyników sprzedaży, identyfikowaniu problemów i sugerowaniu rozwiązań.
  • Zapewnia ciągłe dostarczanie nowych scenariuszy dla wszystkich rozwiązań SAP.
  • Pomaga w HR, generując bezstronne opisy stanowisk i odpowiednie pytania na rozmowy kwalifikacyjne.
  • Przekształca doświadczenie użytkownika SAP poprzez dostarczanie inteligentnych odpowiedzi opartych na zapytaniach w prostym języku.

Wersja bezpłatna: Dostępna

Ceny: Na zapytanie

7. AI Studio by Meta

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

AI Studio by Meta została stworzona z myślą o usprawnieniu interakcji firm z klientami. Umożliwia on firmom tworzenie niestandardowych chatbotów AI do interakcji z klientami za pomocą usług przesyłania wiadomości na różnych platformach, w tym Instagramie, Facebooku i Messengerze.

Głównym scenariuszem zastosowania AI Studio jest sektor e-commerce i obsługi klienta.

Cechy:

  • Podsumowuje dokumenty i wiadomości e-mail o długim łańcuchu.
  • Generuje i podsumowuje prezentacje.
  • Analizuje arkusze Excela i tworzy wykresy prezentujące dane.
  • Szybsze czyszczenie skrzynki odbiorczej programu Outlook.
  • Napisz wiadomości e-mail na podstawie dostarczonych informacji.

Wersja bezpłatna: 30-dniowy bezpłatny okres próbny

Ceny: 30$/miesiąc

8. Narzędzie sztucznej inteligencji EY

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

EY AI integruje ludzkie zdolności ze sztuczną inteligencją (AI), aby ułatwić pewne i odpowiedzialne przyjęcie AI przez organizacje. Wykorzystuje ogromne doświadczenie biznesowe EY, wiedzę branżową i zaawansowane platformy technologiczne, aby dostarczać transformacyjne rozwiązania.

Cechy:

  • Wykorzystuje doświadczenie z różnych dziedzin, aby dostarczać rozwiązania AI i spostrzeżenia dostosowane do konkretnych potrzeb biznesowych.
  • Zapewnia płynną integrację najnowocześniejszych możliwości AI z kompleksowymi rozwiązaniami za pośrednictwem EY Fabric.
  • Osadza możliwości AI z szybkością i skalą dzięki EY Fabric.

Wersja bezpłatna: Bezpłatna dla pracowników EY

Ceny: Na zapytanie

 

9. Narzędzie generatywnej sztucznej inteligencji Amazon dla sprzedawców

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

Amazon niedawno uruchomił
Sztuczna inteligencja dla sprzedawców Amazon
 które pomagają im w kilku funkcjach związanych z produktem. Upraszcza pisanie tytułów produktów, wypunktowań, opisów, szczegółów aukcji itp.

Ta sztuczna inteligencja ma na celu tworzenie wysokiej jakości ofert i angażujących informacji o produktach dla sprzedawców przy minimalnym nakładzie czasu i wysiłku.

Cechy:

  • Tworzy atrakcyjne tytuły produktów, wypunktowania i opisy dla sprzedawców.
  • Znajdź wąskie gardła produktów za pomocą automatycznego monitorowania.
  • Generuje zautomatyzowane chatboty w celu zwiększenia satysfakcji klientów.
  • Generuje kompleksowe modele predykcyjne przy użyciu szeregów czasowych i typów danych.

Darmowa wersja: Dostępna bezpłatna wersja próbna

Ceny: Na zapytanie

10. Generatywne narzędzie AI firmy Adobe dla projektantów

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

Generatywna sztuczna inteligencja Adobe for Designers ma na celu usprawnienie procesu twórczego projektantów. Korzystając z tego narzędzia, można płynnie generować grafikę w ciągu kilku sekund za pomocą podpowiedzi, rozszerzać obrazy, przenosić elementy w obrazach itp.

Sztuczna inteligencja ma na celu rozszerzenie i wspieranie naturalnej kreatywności projektantów, umożliwiając im przenoszenie, dodawanie, zastępowanie lub usuwanie czegokolwiek w dowolnym miejscu obrazu.

Cechy:

  • Konwertowanie podpowiedzi tekstowych na obrazy.
  • Oferuje pędzel do usuwania obiektów lub malowania nowych.
  • Zapewnia unikalne efekty tekstowe.
  • Konwertowanie elementów 3D na obrazy.
  • Przesuwa obiekty na obrazie.

Wersja bezpłatna: Dostępna

Ceny: 4,99 USD/miesiąc

11. Narzędzie Google AI do kreatywnego doradztwa

NARZĘDZIE AI AKTUALIZUJE MODELE LLMS

Google uruchomił nowy produkt AI do optymalizacji reklam w ramach opcji Video Analytics o nazwie
Creative Guidance AI
. Narzędzie to analizuje filmy reklamowe i oferuje wnikliwe informacje zwrotne w oparciu o najlepsze praktyki i wymagania Google.

Ponadto nie tworzy wideo za Ciebie, ale zapewnia cenne informacje zwrotne w celu optymalizacji istniejącego wideo.

Cechy:

  • Sprawdź, czy logo marki jest wyświetlane w ciągu 5 sekund filmu.
  • Analizuj długość wideo w oparciu o cele marketingowe.
  • Skanuje wysokiej jakości lektorów.
  • Analiza proporcji obrazu wideo.

Darmowa wersja: Darmowa

Ceny: Na zapytanie

12. Grok: Generatywne narzędzie sztucznej inteligencji nowej generacji

Narzędzie AI aktualizuje duże modele językowe LLM

Grok AI to duży moduł językowy opracowany przez xAI, startup Elona Muska zajmujący się sztuczną inteligencją. Narzędzie jest trenowane z 33 miliardami parametrów, co jest porównywalne z LLaMA 2 firmy Meta z 70 miliardami parametrów.

W rzeczywistości, według
The Indian Express
 najnowszego raportu, Gork-1 przewyższa Clause 2 i GPT 3.5, ale wciąż nie GPT 4.

Cechy:

  • Wyodrębnia informacje w czasie rzeczywistym z platformy X (dawniej Twitter).
  • Wykorzystuje humor i sarkazm w swoich reakcjach na zwiększone interakcje,
  • Potrafi odpowiadać na “pikantne pytania”, które wiele sztucznej inteligencji odrzuca.

Wersja bezpłatna: 30-dniowa bezpłatna wersja próbna

Ceny: 16 USD/miesiąc

Szukasz wydajności? Oto 10 unikalnych narzędzi AI, o których powinieneś wiedzieć!

Duże modele językowe (LLM) a narzędzia AI: Jaka jest różnica?

Podczas gdy LLM są wyspecjalizowanym podzbiorem generatywnej sztucznej inteligencji, nie wszystkie narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji są oparte na frameworkach LLM. Generatywna sztuczna inteligencja obejmuje szerszy zakres technologii sztucznej inteligencji zdolnych do tworzenia oryginalnych treści w różnych formach, czy to tekstu, obrazów, muzyki i nie tylko. Narzędzia te opierają się na podstawowych modelach sztucznej inteligencji, w tym LLM, w celu generowania tej zawartości.

Z drugiej strony, LLM są specjalnie zaprojektowane do zadań opartych na języku. Wykorzystują one głębokie uczenie i sieci neuronowe, aby doskonalić się w rozumieniu, interpretowaniu i generowaniu tekstu podobnego do ludzkiego. Koncentrują się one głównie na przetwarzaniu języka, dzięki czemu doskonale radzą sobie z zadaniami takimi jak generowanie tekstu, tłumaczenie i odpowiadanie na pytania.

Kluczowa różnica polega na ich zakresie i zastosowaniu: Generatywna sztuczna inteligencja to szeroka kategoria dla każdej sztucznej inteligencji, która tworzy oryginalne treści w wielu domenach, podczas gdy LLM są ukierunkowanym typem generatywnej sztucznej inteligencji specjalizującej się w zadaniach związanych z językiem. To rozróżnienie ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia ich roli i możliwości w środowisku sztucznej inteligencji.


David Watkins
dyrektor ds. zarządzania produktami w
Ethos
 –

W EthOS nasze doświadczenie z integracją Al z naszą platformą było transformacyjne. Wykorzystując analizę nastrojów i tonów IBM Watson, możemy szybko zbierać nastroje i emocje klientów dotyczące nowych projektów stron internetowych, testowania produktów w domu i wielu innych badań jakościowych.

13. Wypróbuj Cody’ego, uprość biznes!

Cody to przystępne, niekodowane rozwiązanie do tworzenia chatbotów przy użyciu zaawansowanych modeli GPT OpenAI, w szczególności 3.5 turbo i 4. Narzędzie to zostało zaprojektowane z myślą o łatwości użytkowania i nie wymaga umiejętności technicznych, dzięki czemu jest odpowiednie dla szerokiego grona użytkowników. Wystarczy wprowadzić dane do aplikacji Cody, a ona skutecznie zajmie się resztą, zapewniając bezproblemową obsługę.

Cechą wyróżniającą Cody jest jego niezależność od konkretnych wersji modeli, dzięki czemu użytkownicy mogą być na bieżąco z najnowszymi aktualizacjami LLM bez konieczności ponownego szkolenia swoich botów. Zawiera również konfigurowalną bazę wiedzy, stale rozwijaną w celu zwiększenia jej możliwości.

Idealny do prototypowania w firmach, Cody pokazuje potencjał modeli GPT bez złożoności budowania modelu AI od podstaw. Chociaż jest w stanie wykorzystywać dane firmy w różnych formatach do spersonalizowanego szkolenia modeli, zaleca się korzystanie z niewrażliwych, publicznie dostępnych danych w celu zachowania prywatności i integralności.

Dla firm poszukujących solidnego ekosystemu GPT, Cody oferuje rozwiązania klasy korporacyjnej. Jego AI API ułatwia płynną integrację z różnymi aplikacjami i usługami, zapewniając takie funkcje, jak zarządzanie botami, wysyłanie wiadomości i śledzenie konwersacji.

Co więcej, Cody można zintegrować z platformami takimi jak
Slack
,
Discord
i
Zapier
 i pozwala na
udostępnianie bota innym osobom
. Oferuje szereg opcji dostosowywania, w tym wybór modelu, osobowość bota, poziom zaufania i odniesienie do źródła danych, umożliwiając stworzenie chatbota, który pasuje do konkretnych potrzeb.

Połączenie łatwości obsługi i opcji dostosowywania sprawia, że Cody jest doskonałym wyborem dla firm, które chcą wykorzystać technologię GPT bez zagłębiania się w skomplikowany rozwój modeli AI.


Przejdź do


najłatwiejszej rejestracji AI w historii


!

Falcon 180B i 40B: przypadki użycia, wydajność i różnice

Posted on November 17, 2023 by - Narzędzia AI, Sztuczna inteligencja

capabilities and applications of Falcon 180B and Falcon 40B

Falcon LLM wyróżnia się nie tylko sprawnością techniczną, ale także otwartym kodem źródłowym, dzięki czemu zaawansowane możliwości sztucznej inteligencji są dostępne dla szerszego grona odbiorców. Oferuje szereg modeli, w tym Falcon 180B, 40B, 7.5B i 1.3B. Każdy model jest dostosowany do różnych możliwości obliczeniowych i przypadków użycia.

Na przykład model 180B jest największy i najpotężniejszy, odpowiedni do złożonych zadań, podczas gdy model 1,3B oferuje bardziej przystępną opcję dla mniej wymagających zastosowań.

Otwarty charakter Falcon LLM, w szczególności modeli 7B i 40B, przełamuje bariery w dostępie do technologii AI. Takie podejście sprzyja bardziej inkluzywnemu ekosystemowi AI, w którym osoby i organizacje mogą wdrażać te modele we własnych środowiskach, zachęcając do innowacji i różnorodności w zastosowaniach AI.

Czym jest Falcon 40B?

Falcon 40B jest częścią pakietu Falcon Large Language Model (LLM), zaprojektowanego specjalnie w celu wypełnienia luki między wysoką wydajnością obliczeniową a zaawansowanymi możliwościami sztucznej inteligencji. Jest to generatywny model sztucznej inteligencji z 40 miliardami parametrów, oferujący równowagę między wydajnością a wymaganiami dotyczącymi zasobów.

Co potrafi Falcon LLM 40B?

Falcon 40B jest zdolny do wykonywania szerokiego zakresu zadań, w tym kreatywnego generowania treści, rozwiązywania złożonych problemów, obsługi klienta, wirtualnej pomocy, tłumaczenia językowego i analizy nastrojów.

Model ten jest szczególnie godny uwagi ze względu na jego zdolność do automatyzacji powtarzalnych zadań i zwiększania wydajności w różnych branżach. Falcon 40B, jako oprogramowanie typu open-source, zapewnia znaczną przewagę pod względem dostępności i innowacyjności, umożliwiając jego swobodne wykorzystywanie i modyfikowanie do celów komercyjnych.

Jak opracowano i wyszkolono Falcon 40B?

Przetrenowany na ogromnym zestawie danych REFINEDWEB o wartości 1 biliona tokenów, rozwój Falcon 40 B obejmował szerokie wykorzystanie procesorów graficznych i zaawansowane przetwarzanie danych. Falcon 40B przeszedł proces szkolenia w AWS SageMaker przy użyciu 384 procesorów graficznych A100 40 GB, wykorzystując podejście równoległości 3D, które łączyło równoległość tensorową (TP=8), równoległość potokową (PP=4) i równoległość danych (DP=12) wraz z ZeRO. Faza szkoleniowa rozpoczęła się w grudniu 2022 r. i trwała dwa miesiące.

Szkolenie to wyposażyło model w wyjątkowe zrozumienie języka i kontekstu, ustanawiając nowy standard w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego.

Projekt architektoniczny Falcon 40B opiera się na strukturze GPT -3, ale zawiera znaczące zmiany w celu zwiększenia jego wydajności. Model ten wykorzystuje rotacyjne osadzanie pozycyjne, aby poprawić zrozumienie kontekstów sekwencji.

Jego mechanizmy uwagi są rozszerzone o uwagę wielu zapytań i FlashAttention w celu wzbogacenia przetwarzania. W bloku dekodera Falcon 40B integruje konfiguracje równoległej uwagi i perceptronu wielowarstwowego (MLP), wykorzystując podejście normalizacji dwuwarstwowej w celu utrzymania równowagi między wydajnością obliczeniową a skutecznością.

Co to jest Falcon 180B?

Falcon 180B stanowi szczytowe osiągnięcie pakietu Falcon LLM, oferując imponujące 180 miliardów parametrów. Ten model oparty wyłącznie na dekoderze przyczynowym został wytrenowany na ogromnej liczbie 3,5 biliona tokenów RefinedWeb, co czyni go jednym z najbardziej zaawansowanych dostępnych modeli LLM typu open-source. Został zbudowany przez
TII
.

Doskonale sprawdza się w szerokiej gamie zadań przetwarzania języka naturalnego, oferując niezrównane możliwości w zakresie rozumowania, kodowania, biegłości i testów wiedzy.

Jego szkolenie na obszernym zbiorze danych RefinedWeb, który obejmuje różnorodne źródła danych, takie jak artykuły naukowe, teksty prawne, wiadomości, literatura i rozmowy w mediach społecznościowych, zapewnia jego biegłość w różnych zastosowaniach.

Premiera Falcona 180 B jest kamieniem milowym w rozwoju sztucznej inteligencji, pokazując niezwykłą wydajność w wielozadaniowym rozumieniu języka i testach porównawczych, rywalizując, a nawet przewyższając inne wiodące zastrzeżone modele.

Jak działa Falcon 180B?

Jako zaawansowana iteracja modelu Falcon 40B firmy TII, model Falcon 180B działa jako autoregresyjny model językowy ze zoptymalizowaną architekturą transformatora.

Model ten, wytrenowany w oparciu o 3,5 biliona tokenów danych, obejmuje dane internetowe pochodzące z RefinedWeb i Amazon SageMaker.

Falcon 180B integruje niestandardowy rozproszony framework szkoleniowy o nazwie Gigatron, który wykorzystuje równoległość 3D z optymalizacją ZeRO i niestandardowymi jądrami Trion. Opracowanie tej technologii wymagało znacznych zasobów, wykorzystując do 4096 procesorów graficznych, co dało łącznie 7 milionów godzin pracy GPU. Tak rozległy trening sprawia, że Falcon 180B jest około 2,5 razy większy niż jego odpowiedniki, takie jak Llama 2.

Dostępne są dwie różne wersje Falcon 180B: standardowy model 180B i 180B-Chat. Pierwszy z nich to wstępnie wytrenowany model, oferujący firmom elastyczność w dostosowywaniu go do konkretnych zastosowań. Ten ostatni, 180B-Chat, jest zoptymalizowany pod kątem ogólnych instrukcji i został dostrojony do zbiorów danych instruktażowych i konwersacyjnych, dzięki czemu nadaje się do zadań typu asystenckiego.

Jaka jest wydajność Falcona 180B?

Pod względem wydajności Falcon 180B ugruntował pozycję Zjednoczonych Emiratów Arabskich w branży sztucznej inteligencji, zapewniając najlepsze wyniki i przewyższając wiele istniejących rozwiązań.

Osiągnął wysokie wyniki w tabeli liderów Hugging Face i ściśle konkuruje z zastrzeżonymi modelami, takimi jak PaLM-2 firmy Google. Pomimo nieznacznego opóźnienia w stosunku do GPT-4, obszerny trening Falcona 180 B na ogromnym korpusie tekstowym umożliwia wyjątkowe zrozumienie języka i biegłość w różnych zadaniach językowych, potencjalnie rewolucjonizując szkolenie botów Gen-AI.
To, co wyróżnia Falcon 180B, to jego otwarta architektura, zapewniająca dostęp do modelu z szerokim zestawem parametrów, umożliwiając w ten sposób badania i eksplorację w zakresie przetwarzania języka. Ta zdolność stwarza wiele możliwości w sektorach takich jak opieka zdrowotna, finanse i edukacja.

Jak uzyskać dostęp do Falcon 180B?

Dostęp do Falcona 180B można uzyskać za pośrednictwem HuggingFace i strony internetowej TII, w tym eksperymentalnego podglądu wersji czatu. AWS oferuje również dostęp za pośrednictwem usługi Amazon SageMaker JumpStart, upraszczając wdrożenie modelu dla użytkowników biznesowych.

Falcon 40B vs 180B: Jaka jest różnica?

Wstępnie wytrenowane i instruktażowe modele Falcon-40B są dostępne na licencji oprogramowania Apache 2.0, podczas gdy wstępnie wytrenowane i czatowe modele Falcon-180B są dostępne na licencji TII. Oto 4 inne kluczowe różnice między Falconem 40B i 180B:

1. Rozmiar i złożoność modelu

Falcon 40B ma 40 miliardów parametrów, co czyni go potężnym, ale łatwiejszym w zarządzaniu modelem pod względem zasobów obliczeniowych. Z drugiej strony Falcon 180B to znacznie większy model o 180 miliardach parametrów, oferujący większe możliwości i złożoność.

2. Szkolenie i wykorzystanie danych

Falcon 40B jest szkolony na 1 bilionie tokenów, co zapewnia mu szerokie zrozumienie języka i kontekstu. Falcon 180B przewyższa to dzięki szkoleniu na 3,5 biliona tokenów, co skutkuje bardziej zniuansowanym i wyrafinowanym modelem językowym.

3. Aplikacje i przypadki użycia

Falcon 40B nadaje się do szerokiego zakresu zastosowań ogólnego przeznaczenia, w tym do generowania treści, obsługi klienta i tłumaczenia językowego. Falcon 180B lepiej radzi sobie ze złożonymi zadaniami wymagającymi głębszego rozumowania i zrozumienia, dzięki czemu idealnie nadaje się do zaawansowanych projektów badawczo-rozwojowych.

4. Wymagania dotyczące zasobów

Falcon 40B wymaga mniejszej mocy obliczeniowej do działania, dzięki czemu jest dostępny dla szerszego grona użytkowników i systemów. Falcon 180B, ze względu na swój rozmiar i złożoność, wymaga znacznie większych zasobów obliczeniowych, ukierunkowanych na zaawansowane aplikacje i środowiska badawcze.

Czytaj więcej: Komercyjna użyteczność, technologia open source i przyszłość Falcon LLM

F-FAQ (najczęściej zadawane pytania Falcona)

1. Co odróżnia Falcon LLM od innych dużych modeli językowych?

Falcon LLM, w szczególności modele Falcon 180B i 40B, wyróżnia się ze względu na swój otwarty charakter i imponującą skalę. Falcon 180B, ze 180 miliardami parametrów, jest jednym z największych dostępnych modeli open-source, przeszkolonym na oszałamiającej liczbie 3,5 biliona tokenów. To rozległe szkolenie pozwala na wyjątkowe zrozumienie języka i wszechstronność w zastosowaniach. Dodatkowo, Falcon LLM wykorzystuje innowacyjne technologie, takie jak uwaga na wiele zapytań i niestandardowe jądra Trion w swojej architekturze, co zwiększa jego wydajność i skuteczność.

2. Jak działa mechanizm Multi-Query Attention w Falcon 40B?

Falcon 40B wykorzystuje unikalny mechanizm Multi-Query Attention, w którym pojedynczy klucz i para wartości są używane we wszystkich głowicach uwagi, różniąc się od tradycyjnych schematów uwagi z wieloma głowicami. Takie podejście poprawia skalowalność modelu podczas wnioskowania bez znaczącego wpływu na proces wstępnego szkolenia, zwiększając ogólną wydajność i efektywność modelu.

3. Jakie są główne zastosowania Falcon 40B i 180B?

Falcon 40B jest wszechstronny i nadaje się do różnych zadań, w tym generowania treści, obsługi klienta i tłumaczeń językowych. Falcon 180B, będąc bardziej zaawansowanym, wyróżnia się w złożonych zadaniach wymagających głębokiego rozumowania, takich jak zaawansowane badania, kodowanie, oceny biegłości i testy wiedzy. Jego rozległe szkolenie na różnych zestawach danych czyni go również potężnym narzędziem do szkolenia botów Gen-AI.

4. Czy Falcon LLM można dostosować do konkretnych przypadków użycia?

Tak, jedną z kluczowych zalet Falcon LLM jest jego charakter open-source, umożliwiający użytkownikom dostosowywanie i dostrajanie modeli do konkretnych zastosowań. Na przykład model Falcon 180B jest dostępny w dwóch wersjach: standardowy model wstępnie wytrenowany i wersja zoptymalizowana pod kątem czatu, z których każda spełnia różne wymagania. Ta elastyczność umożliwia organizacjom dostosowanie modelu do ich unikalnych potrzeb.

5. Jakie są wymagania obliczeniowe dla modeli Falcon LLM?

Uruchamianie modeli Falcon LLM, zwłaszcza większych wariantów, takich jak Falcon 180B, wymaga znacznych zasobów obliczeniowych. Na przykład Falcon 180B potrzebuje około 640 GB pamięci do wnioskowania, a jego duży rozmiar sprawia, że trudno jest go uruchomić na standardowych systemach obliczeniowych. To wysokie zapotrzebowanie na zasoby należy wziąć pod uwagę podczas planowania korzystania z modelu, szczególnie w przypadku operacji ciągłych.

6. W jaki sposób Falcon LLM przyczynia się do badań i rozwoju AI?

Otwarty framework Falcon LLM znacząco przyczynia się do badań i rozwoju sztucznej inteligencji, zapewniając platformę do globalnej współpracy i innowacji. Naukowcy i programiści mogą przyczynić się do udoskonalenia modelu, co prowadzi do szybkich postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji. To podejście oparte na współpracy zapewnia, że Falcon LLM pozostaje w czołówce technologii AI, dostosowując się do zmieniających się potrzeb i wyzwań.

7. Kto wygra między Falcon LLM a LLaMA?

W tym porównaniu Falcon wyłania się jako bardziej korzystny model. Mniejszy rozmiar Falcona sprawia, że jego trenowanie i wykorzystywanie wymaga mniejszej mocy obliczeniowej, co jest ważnym czynnikiem dla osób poszukujących wydajnych rozwiązań AI. Doskonale sprawdza się w zadaniach takich jak generowanie tekstu, tłumaczenie językowe i szeroki wachlarz kreatywnego tworzenia treści, wykazując wysoki stopień wszechstronności i biegłości. Dodatkowo, zdolność Falcona do wspomagania zadań kodowania dodatkowo zwiększa jego użyteczność w różnych zastosowaniach technologicznych.


Z drugiej strony, LLaMA, choć sama w sobie jest potężnym modelem, napotyka pewne ograniczenia w tym porównaniu. Większy rozmiar przekłada się na większe koszty obliczeniowe zarówno podczas szkolenia, jak i użytkowania, co może być istotnym czynnikiem dla użytkowników z ograniczonymi zasobami. Pod względem wydajności LLaMA nie dorównuje Falconowi w generowaniu tekstu, tłumaczeniu języków i tworzeniu różnego rodzaju kreatywnych treści. Co więcej, jego możliwości nie obejmują zadań związanych z kodowaniem, co ogranicza jego zastosowanie w scenariuszach, w których wymagana jest pomoc związana z programowaniem.

Chociaż zarówno Falcon, jak i LLaMA są imponujące w swoich dziedzinach, mniejsza, bardziej wydajna konstrukcja Falcona w połączeniu z szerszym zakresem możliwości, w tym kodowania, daje mu przewagę w tym porównaniu.

Kredyty generatywnej sztucznej inteligencji Adobe Firefly dla projektantów [Latest Update]

Posted on November 15, 2023 by - Biznes, Narzędzia AI, Projekt, Sztuczna inteligencja

Adobe integrated its generative AI capabilities into Adobe Creative Cloud, Adobe Express, and Adobe Experience Cloud. Read more!

Przewiduje się, że globalny rynek generatywnej sztucznej inteligencji w projektowaniu gwałtownie wzrośnie, osiągając oszałamiającą wartość 7 754,83 mln USD do 2032 r., przy niezwykłej stopie wzrostu wynoszącej
34.11%
.

We wrześniu firma Adobe stała się jednym z najważniejszych uczestników tej rewolucji, wprowadzając przełomową innowację – aplikację internetową
aplikację internetową Firefly
. Później rozszerzyli go o więcej funkcji. Dla projektantów platforma ta jest jak zabawne miejsce, w którym mogą wykorzystać sztuczną inteligencję, aby jeszcze bardziej ulepszyć swoje kreatywne pomysły.

Po udanym sześciomiesięcznym okresie beta, Adobe płynnie zintegrowało możliwości Firefly ze swoim kreatywnym ekosystemem, w tym Adobe Creative Cloud, Adobe Express i Adobe Experience Cloud, udostępniając je do użytku komercyjnego.

W tym blogu zbadamy, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja Adobe z kredytami, obsługiwana przez Firefly, zmienia grę dla projektantów.

Kreatywna moc generatywnych modeli sztucznej inteligencji Firefly

Modele generatywnej sztucznej inteligencji Firefly obejmują różne kreatywne domeny, w tym obrazy, efekty tekstowe i wektory. Modele te są imponujące, ponieważ są w stanie zrozumieć i reagować na pisemne instrukcje w ponad 100 językach. W ten sposób projektanci z całego świata mogą tworzyć wciągające i komercyjnie opłacalne treści.

Jeszcze bardziej ekscytujące jest to, że Adobe zintegrowało funkcje Firefly z wieloma aplikacjami w Creative Cloud. Oferuje szeroki zakres kreatywnych możliwości. Niektóre przykłady to Generative Fill i Generative Expand w Photoshopie, Generative Recolor w Illustratorze oraz Text to Image i Text Effects w Adobe Express.

Wzmocnienie pozycji projektantów dzięki innowacjom na poziomie przedsiębiorstwa

Zaangażowanie Adobe we wprowadzanie nowych pomysłów i technologii nie jest przeznaczone tylko dla indywidualnych twórców, ale także dla dużych firm. Dostępność Firefly for Enterprise zapewnia najnowocześniejsze możliwości generatywnej sztucznej inteligencji w Adobe GenStudio i Express for Enterprise. W ścisłej współpracy z klientami biznesowymi Adobe umożliwia im dostosowywanie modeli AI przy użyciu ich własnych zasobów i treści specyficznych dla marki.

Znane międzynarodowe firmy, takie jak Accenture, IHG Hotels & Resorts, Mattel, NASCAR, NVIDIA, ServiceNow i Omnicom już korzystają z Firefly, aby ułatwić i przyspieszyć swoją pracę. Używają go, aby zaoszczędzić pieniądze i przyspieszyć przygotowywanie treści.

Co więcej, klienci korporacyjni uzyskują dostęp do interfejsów API Firefly. Pomaga im to łatwo zintegrować tę kreatywną moc z własnymi ekosystemami i przepływami pracy automatyzacji. Dodatkowa korzyść w postaci ochrony własności intelektualnej zapewnia, że treści generowane za pośrednictwem Firefly pozostają bezpieczne i wolne od komplikacji prawnych.

Nowa era kredytów na generatywną sztuczną inteligencję

Adobe posiada system oparty na kredytach dla generatywnej sztucznej inteligencji, aby uczynić generatywne przepływy pracy z obrazami bardziej dostępnymi i elastycznymi.

Użytkownicy aplikacji internetowej Firefly, płatnych planów Express Premium i Creative Cloud otrzymują teraz przydział “szybkich” kredytów generatywnych. Kredyty te służą jako tokeny. Użytkownicy mogą więc konwertować podpowiedzi tekstowe na obrazy i wektory za pomocą aplikacji takich jak Photoshop, Illustrator, Express i aplikacji internetowej Firefly.

Ci, którzy wyczerpią swoje początkowe “szybkie” kredyty generatywne, mogą kontynuować generowanie treści w wolniejszym tempie lub zdecydować się na zakup dodatkowych kredytów w ramach płatnego planu subskrypcji Firefly.

W listopadzie 2023 roku Adobe planuje zaoferować użytkownikom opcję nabycia dodatkowych “szybkich” kredytów generatywnych w ramach pakietu subskrypcji. To posunięcie sprawi, że jeszcze wygodniej będzie wykorzystać kreatywny potencjał generatywnej sztucznej inteligencji.

1. Czym są kredyty generatywne?

Kredyty generatywne są używane do uzyskiwania dostępu do funkcji generatywnej sztucznej inteligencji Firefly w aplikacjach, do których masz prawa. Saldo kredytu generatywnego jest uzupełniane co miesiąc.

2. Kiedy odnawiają się kredyty generatywne?

W przypadku płatnej subskrypcji środki generowane są odświeżane co miesiąc, zgodnie z datą rozpoczęcia rozliczania planu. Na przykład, jeśli Twój plan rozpoczął się 15. dnia, Twoje kredyty będą resetowane 15. dnia każdego miesiąca. Jako darmowy użytkownik bez subskrypcji otrzymujesz kredyty generatywne przy pierwszym użyciu funkcji opartej na Firefly. Na przykład, jeśli zalogujesz się na stronie Firefly i użyjesz Text to Image 15 dnia, otrzymasz 25 kredytów generatywnych, które będą działać do 15 dnia następnego miesiąca. Następnym razem, gdy użyjesz funkcji Firefly po raz pierwszy w nowym miesiącu, otrzymasz nowe kredyty, które będą dostępne przez miesiąc od tej daty.

3. Jak wykorzystywane są kredyty generatywne?

Liczba używanych kredytów generatywnych zależy od kosztu obliczeniowego i wartości używanej funkcji generatywnej sztucznej inteligencji. Na przykład, kredyty będą używane po wybraniu opcji “Generuj” w Efektach tekstowych lub “Załaduj więcej” lub “Odśwież” w Tekst na obraz.

Jak wykorzystywane są kredyty generatywne?

Źródło obrazu

 

Kredyty nie będą jednak używane dla akcji oznaczonych jako “0” w tabeli stawek lub podczas przeglądania próbek w galerii Firefly, chyba że wybierzesz opcję “Odśwież”, która generuje nową zawartość, a tym samym wykorzystuje kredyty.

Tabela wykorzystania kredytów generatywnych Adobe firefly

Źródło obrazu

 

Stawki zużycia kredytu mają zastosowanie do standardowych obrazów do 2000 x 2000 pikseli. Aby skorzystać z tych stawek, należy upewnić się, że używana jest najnowsza wersja oprogramowania. Należy pamiętać, że stawki za korzystanie mogą się różnić, a plany mogą ulec zmianie.

Adobe Firefly stale się rozwija, a w planach jest aktualizacja cennika w miarę dodawania nowych funkcji i usług, takich jak obrazy o wyższej rozdzielczości, animacje, wideo i generatywne funkcje sztucznej inteligencji 3D. Zużycie kredytu dla tych nadchodzących funkcji może być wyższe niż obecne stawki.

4. Ile kredytów generatywnych jest uwzględnionych w planie?

Plan zapewnia określoną liczbę kredytów generatywnych miesięcznie, które można wykorzystać w generatywnych funkcjach sztucznej inteligencji Adobe Firefly w uprawnionych aplikacjach. Kredyty te są resetowane co miesiąc. Jeśli posiadasz kilka subskrypcji, łączna liczba kredytów jest kombinacją alokacji każdego planu. Płatne subskrypcje Creative Cloud i Adobe Stock oferują określoną liczbę miesięcznych kreacji, po których szybkość funkcji AI może się zmniejszyć.

Płatne plany Adobe Express i Adobe Firefly obejmują również określone miesięczne kreacje, pozwalające na dwie akcje dziennie po wyczerpaniu kredytów do następnego cyklu. Użytkownicy planu darmowego otrzymują określone miesięczne kreacje, z opcją uaktualnienia do dalszego dostępu po osiągnięciu limitu.

5. Jak sprawdzić pozostałe kredyty generatywne?

Jeśli masz identyfikator Adobe ID, możesz wyświetlić saldo kredytów generatywnych na swoim koncie Adobe. Wyświetla miesięczny przydział i wykorzystanie. Przez ograniczony czas płatni subskrybenci Creative Cloud, Adobe Firefly, Adobe Express i Adobe Stock nie będą mieli do czynienia z limitami kredytowymi pomimo wyświetlanego licznika. Oczekuje się, że limity kredytowe będą egzekwowane po 1 stycznia 2024 roku.

6. Czy kredyty generatywne przechodzą na następny miesiąc?

Nie, kredyty generatywne nie są przenoszone. Stałe zasoby obliczeniowe w chmurze zakładają określoną alokację na użytkownika każdego miesiąca. Saldo kredytowe resetuje się co miesiąc do przydzielonej kwoty.

7. Co zrobić, jeśli masz wiele subskrypcji?

W przypadku wielu subskrypcji kredyty generowane są kumulowane, sumując się z każdego planu. Na przykład, posiadanie zarówno Illustratora, jak i Photoshopa pozwala na korzystanie z kredytów w obu aplikacjach, a także w Adobe Express lub Firefly. Całkowite miesięczne kredyty są równe sumie alokacji każdego planu.

wiele subskrypcji adobe firefly generative ai kredyty

Źródło obrazu

 

8. Co się stanie, jeśli wyczerpią się kredyty generatywne?

Kredyty są resetowane co miesiąc. Do 1 stycznia 2024 r. płatni subskrybenci nie będą mieli limitów kredytowych. Użytkownicy płatnych usług Creative Cloud i Adobe Stock po wygaśnięciu limitu kredytowego mogą wolniej korzystać z funkcji sztucznej inteligencji, podczas gdy użytkownicy płatnych usług Adobe Express i Adobe Firefly mogą wykonać dwie akcje dziennie. Darmowi użytkownicy mogą dokonać aktualizacji, aby kontynuować tworzenie.

9. Co jeśli potrzebujesz więcej kredytów generatywnych?

Dopóki limity kredytowe nie zostaną wprowadzone, płatni subskrybenci mogą tworzyć poza swoim miesięcznym limitem. Bezpłatni użytkownicy mogą dokonać aktualizacji, aby uzyskać stały dostęp.

10. Dlaczego Adobe używa kredytów generatywnych?

Kredyty generatywne ułatwiają eksplorację i tworzenie przy użyciu technologii sztucznej inteligencji Adobe Firefly w aplikacjach Adobe. Odzwierciedlają one zasoby obliczeniowe potrzebne do treści generowanych przez sztuczną inteligencję. Subskrypcja określa miesięczny przydział środków, a ich zużycie opiera się na koszcie obliczeniowym i wartości funkcji AI.

11. Czy kredyty generatywne są udostępniane w planach zespołu lub przedsiębiorstwa?

Kredyty generowane są indywidualne i nie można ich udostępniać wielu użytkownikom w zespołach lub planach korporacyjnych.

12. Czy kredyty Adobe Stock i kredyty generatywne są wymienne?

Nie, kredyty Adobe Stock i kredyty generatywne są różne. Kredyty Adobe Stock służą do licencjonowania zawartości z witryny Adobe Stock, a kredyty generatywne służą do tworzenia zawartości za pomocą funkcji Firefly.

13. Co z przyszłymi możliwościami i funkcjami AI?

Przyszłe wprowadzenia, takie jak 3D, wideo lub generowanie obrazów i wektorów w wyższej rozdzielczości, mogą wymagać dodatkowych kredytów generatywnych lub wiązać się z dodatkowymi kosztami. Aktualne informacje można znaleźć w naszej tabeli stawek.

Zaufanie i przejrzystość w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję

Inicjatywa Firefly firmy Adobe zapewnia zaufanie i przejrzystość treści generowanych przez sztuczną inteligencję. Wykorzystuje szereg modeli, z których każdy jest dostosowany do użytkowników o różnych umiejętnościach i pracujących w różnych przypadkach użycia.

W rzeczywistości zaangażowanie Adobe w etyczną sztuczną inteligencję jest widoczne w jej początkowym modelu, ponieważ został on przeszkolony przy użyciu danych nienaruszających praw autorskich. W ten sposób zapewnia, że wygenerowana zawartość jest bezpieczna do użytku komercyjnego. Co więcej, w miarę wprowadzania nowych modeli Firefly firma Adobe priorytetowo traktuje potencjalne szkodliwe błędy.

Poświadczenia treści – cyfrowa “etykieta żywieniowa”

Adobe wyposażyło każdy zasób wygenerowany za pomocą Firefly w Content Credentials, pełniące funkcję cyfrowej “etykiety żywieniowej”. Poświadczenia te dostarczają istotnych informacji, takich jak nazwa zasobu, data utworzenia, narzędzia użyte do utworzenia i wszelkie dokonane edycje.

Dane te są obsługiwane przez bezpłatną technologię open-source z Content Authenticity Initiative (CAI). Zapewnia to, że pozostaje on powiązany z treścią niezależnie od tego, gdzie jest ona używana, publikowana lub przechowywana. Ułatwia to właściwą atrybucję i pomaga konsumentom podejmować świadome decyzje dotyczące treści cyfrowych.

Modele sztucznej inteligencji nowej generacji

W
dwugodzinnym wydarzeniu
 które odbyło się w październiku w Los Angeles, firma Adobe zaprezentowała kilka najnowocześniejszych modeli sztucznej inteligencji, w tym
Firefly Image 2
 w centrum uwagi. Ta iteracja oryginalnego generatora obrazów Firefly AI, zasilającego funkcje takie jak Generative Fill programu Photoshop, oferuje obrazy o wyższej rozdzielczości ze skomplikowanymi szczegółami.

Użytkownicy mogą doświadczyć większego realizmu dzięki szczegółom, takim jak liście, tekstura skóry, włosy, dłonie i rysy twarzy w fotorealistycznych renderach ludzkich. Adobe udostępniło Firefly Image 2 użytkownikom do zapoznania się za pośrednictwem internetowej wersji beta Firefly, z planami integracji z aplikacjami Creative Cloud na horyzoncie.

Nowa granica grafiki wektorowej

Podczas tego samego wydarzenia firma Adobe ogłosiła również wprowadzenie dwóch nowych modeli Firefly skoncentrowanych na generowaniu obrazów wektorowych i szablonów projektowych. Firefly Vector Model jest uważany za pierwsze generatywne rozwiązanie AI do tworzenia grafiki wektorowej za pomocą podpowiedzi tekstowych. Model ten otwiera szeroki wachlarz zastosowań, od usprawnienia marketingu i tworzenia grafiki reklamowej po ideację i tworzenie moodboardów, oferując projektantom zupełnie nowy obszar kreatywnych możliwości.

Patrząc w przyszłość

Generatywna sztuczna inteligencja firmy Adobe, obsługiwana przez platformę Firefly, zmienia krajobraz projektowania. Od indywidualnych twórców po przedsiębiorstwa i globalne marki, technologia ta oferuje ekscytujący potencjał twórczy.

Dzięki innowacyjnym funkcjom, takim jak Generative Credits i zobowiązaniu do przejrzystości, Adobe nie tylko rozwija kreatywne narzędzia, ale także buduje zaufanie i etyczne praktyki AI w branży projektowej. Przyszłość rysuje się w jasnych barwach dla projektantów wykorzystujących potencjał generatywnej sztucznej inteligencji Firefly.

Czytaj więcej: Grok Generative AI: możliwości, ceny i technologia

Generatywna sztuczna inteligencja Grok: możliwości, ceny i technologia

Posted on November 10, 2023 by - Biznes, Business Intelligence, Narzędzia AI, Sztuczna inteligencja

On November 4, 2023, Elon Musk revealed Grok, a game-changing AI model. Here's what it can do and what it'll cost you.

W 2022 roku zaobserwowaliśmy dość gigantyczny skok we wdrażaniu sztucznej inteligencji. Generatywna sztuczna inteligencja na dużą skalę stanowi ok. 23% świata technologii. Teraz, gdy przeskoczymy do 2025 r., podekscytowanie jeszcze bardziej wzrośnie, a przyjęcie sztucznej inteligencji na dużą skalę wyniesie 46%. W samym środku tej rewolucji AI, ten ekscytujący nowy gracz robi swoje wielkie wejście. 4 listopada 2023 roku Elon Musk ujawnił Grok, przełomowy model sztucznej inteligencji.

Grok nie jest tu po to, by bawić się w ciuciubabkę; jego celem jest przesunięcie granic tego, co może zrobić sztuczna inteligencja.

Grok to nie tylko kolejny asystent AI; został zaprojektowany tak, aby był dowcipny, inteligentny i potrafił odpowiedzieć na szeroki zakres pytań. Na tym blogu zbadamy, czym jest Grok, jego możliwości i dlaczego generuje tak wiele emocji.

Grok: Serce X (wcześniej Twitter)

Grok znajduje swój nowy dom wewnątrz
X
, która wcześniej była znana jako Twitter. Ale to nie tylko rebranding; to znaczący krok naprzód w możliwościach AI. Grok jest pomysłem firmy X i ma na celu coś więcej niż tylko udzielanie nudnych odpowiedzi. Chce cię zabawić, zaangażować, a nawet uwielbia się śmiać.

Potęga wiedzy

To, co wyróżnia Grok, to dostęp do wiedzy w czasie rzeczywistym, dzięki integracji z platformą X. Oznacza to, że ma informacje o najnowszych wydarzeniach. To sprawia, że Grok jest potęgą, jeśli chodzi o radzenie sobie nawet z najtrudniejszymi pytaniami, których większość innych modeli AI może po prostu unikać.

Grok jest stosunkowo młodą firmą w świecie sztucznej inteligencji. Istnieje zaledwie od czterech krótkich miesięcy i trenuje od zaledwie dwóch miesięcy. Niemniej jednak, już teraz jest on niezwykle obiecujący, a X obiecuje dalsze ulepszenia w nadchodzących dniach.

Grok-1: silnik stojący za Grok

Grok-1 jest siłą napędową stojącą za możliwościami Grok. Ten duży model językowy (LLM) był tworzony przez cztery miesiące i przeszedł znaczny trening.

Aby dać ci wyobrażenie, wczesna wersja, Grok-0, została przeszkolona z 33 miliardami parametrów. To jak posiadanie silnika z doładowaniem. Może się równać z Meta’s LLaMa 2który ma 70 miliardów parametrów. Grok-1 jest świadectwem tego, co może zdziałać ukierunkowany rozwój i trening.

Jak więc Grok-1 stał się tak inteligentny? Cóż, przeszedł on intensywny niestandardowy trening oparty na
Kubernetes
,
rdza
i JAX. Ponadto Grok-1 ma dostęp do Internetu w czasie rzeczywistym. Zawsze surfuje po sieci, będąc na bieżąco z najnowszymi informacjami.

Ale tu jest haczyk: Grok nie jest doskonały. Czasami może generować informacje, które nie są do końca zgodne z prawdą, a nawet rzeczy, które są ze sobą sprzeczne. Ale xAIstartup Elona Muska zajmujący się sztuczną inteligencją, zintegrowany z X, ma za zadanie ulepszyć Grok. Chcą mieć pewność, że Grok rozumie kontekst, staje się bardziej wszechstronny i może bezbłędnie obsługiwać trudne zapytania.

Benchmarki i nie tylko

Grok-1 został przetestowany w różnych testach porównawczych, a wyniki są imponujące. Uzyskał 63,2% w zadaniu kodowania HumanEval i jeszcze bardziej imponujące 73% w teście porównawczym MMLU. Chociaż nie przyćmiewa GPT-4xAI jest pod wrażeniem postępów Grok-1. Mówią, że przeszedł długą drogę od Grok-0, a to poważna poprawa.

Wyzwanie akademickie

Grok-1 nie kończy się na problemach matematycznych. Doskonale radzi sobie w różnych innych testach, takich jak MMLU i HumanEval, a nawet wykorzystuje swoje umiejętności kodowania w Python. A jeśli to nie wystarczy, może podejmować wyzwania matematyczne na poziomie gimnazjum i liceum.

Warto zauważyć, że Grok-1 zdał węgierskie krajowe finały szkół średnich z matematyki w 2023 r. z oceną C (59%), przewyższając
Claude 2
 (55%), podczas gdy GPT-4 uzyskał ocenę B z 68%.

Te wyniki testów porównawczych wyraźnie pokazują, że Grok-1 jest dużym krokiem naprzód, przewyższając nawet OpenAI
GPT-3.5
 w wielu aspektach. Niezwykłe jest to, że Grok-1 robi to z mniejszą liczbą zestawów danych i nie wymaga dużych możliwości obliczeniowych.

Infografika Grok - w czym jest lepszy od GPT 3.5?

Limitowana wersja Grok – ile kosztuje?

Obecnie wersja beta Grok jest dostępna dla wybranej grupy użytkowników w Stanach Zjednoczonych.

Ale oto ekscytująca część – oczekiwanie rośnie, ponieważ Grok przygotowuje się do otwarcia swoich drzwi dla
X Premium+
 abonentów. Za jedyne 1300 jenów miesięcznie, przy dostępie z komputera stacjonarnego, otrzymasz klucze do super-inteligentnego potencjału Grok.

Wnioski

Grok stanowi znaczący krok naprzód w świecie sztucznej inteligencji. Dzięki połączeniu wiedzy, dowcipu i możliwości, ma on ogromny wpływ na sposób interakcji z technologią. W miarę jak Grok ewoluuje i udoskonala swoje umiejętności, nie tylko odpowiada na pytania – zmienia sposób, w jaki je zadajesz. W nadchodzących dniach spodziewaj się jeszcze bardziej ekscytujących osiągnięć tej inteligentnej i dowcipnej sztucznej inteligencji.

GPT-4 Vision: Do czego jest zdolna i dlaczego ma znaczenie?

Posted on November 7, 2023 by - Narzędzia AI, Sztuczna inteligencja

GPT-4 with Vision (GPT-4V), a groundbreaking advancement by OpenAI, combines the power of deep learning with computer vision. Its features are

Oto GPT-4 Vision (GPT-4V), przełomowe rozwiązanie opracowane przez OpenAI, które łączy w sobie moc głębokiego uczenia się z wizją komputerową.

Model ten wykracza poza rozumienie tekstu i zagłębia się w treści wizualne. Podczas gdy GPT-3 wyróżniało się zrozumieniem opartym na tekście, GPT-4 Vision wykonuje ogromny skok, integrując elementy wizualne ze swoim repertuarem.

Na tym blogu zbadamy urzekający świat GPT-4 Vision, analizując jego potencjalne zastosowania, leżącą u jego podstaw technologię oraz kwestie etyczne związane z tym potężnym rozwojem sztucznej inteligencji.

Czym jest GPT-4 Vision (GPT-4V)?

GPT-4 Vision, często określany jako GPT-4V, stanowi znaczący postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji. Wiąże się to z integracją dodatkowych modalności, takich jak obrazy, z dużymi modelami językowymi (LLM). Ta innowacja otwiera nowe horyzonty dla sztucznej inteligencji, ponieważ multimodalne LLM mogą potencjalnie rozszerzyć możliwości systemów opartych na języku, wprowadzić nowe interfejsy i rozwiązać szerszy zakres zadań, ostatecznie oferując użytkownikom wyjątkowe doświadczenia. Opiera się na sukcesach GPT-3, modelu znanego z rozumienia języka naturalnego. GPT-4 Vision nie tylko zachowuje to zrozumienie tekstu, ale także rozszerza swoje możliwości przetwarzania i generowania treści wizualnych.

Ten multimodalny model sztucznej inteligencji posiada unikalną zdolność rozumienia zarówno informacji tekstowych, jak i wizualnych. Oto wgląd w jego ogromny potencjał:

Wizualne odpowiadanie na pytania (VQA)

GPT-4V może odpowiadać na pytania dotyczące obrazów, zapewniając odpowiedzi takie jak “Jaki to pies?” lub “Co się dzieje na tym obrazie?”.

Klasyfikacja obrazów

Może identyfikować obiekty i sceny na obrazach, rozróżniając samochody, koty, plaże i nie tylko.

Napisy do obrazów

GPT-4V może generować opisy obrazów, tworząc frazy takie jak “Czarny kot siedzący na czerwonej kanapie” lub “Grupa ludzi grających w siatkówkę na plaży”.

Tłumaczenie obrazu

Model może tłumaczyć tekst w obrazach z jednego języka na inny.

Kreatywne pisanie

GPT-4V nie ogranicza się do rozumienia i generowania tekstu; może również tworzyć różne kreatywne formaty treści, w tym wiersze, kody, skrypty, utwory muzyczne, e-maile i listy, a także płynnie włączać obrazy.


Czytaj więcej:


GPT-4 Turbo 128K Context: Wszystko, co musisz wiedzieć

Jak uzyskać dostęp do GPT-4 Vision?

Dostęp do GPT-4 Vision odbywa się głównie za pośrednictwem interfejsów API dostarczanych przez OpenAI. Te interfejsy API pozwalają programistom zintegrować model z ich aplikacjami, umożliwiając im wykorzystanie jego możliwości do różnych zadań. OpenAI oferuje różne poziomy cenowe i plany użytkowania GPT-4 Vision, dzięki czemu jest on dostępny dla wielu użytkowników. Dostępność GPT-4 Vision za pośrednictwem interfejsów API sprawia, że jest on wszechstronny i można go dostosować do różnych przypadków użycia.

Ile kosztuje GPT-4 Vision?

Ceny GPT-4 Vision mogą się różnić w zależności od wykorzystania, wolumenu i wybranych interfejsów API lub usług. OpenAI Zazwyczaj udostępnia szczegółowe informacje o cenach na swojej oficjalnej stronie internetowej lub portalu dla deweloperów. Użytkownicy mogą zapoznać się z poziomami cen, limitami użytkowania i opcjami subskrypcji, aby określić najbardziej odpowiedni plan.

Jaka jest różnica między GPT-3 i GPT-4 Vision?

GPT-4 Vision stanowi znaczący postęp w stosunku do GPT-3, głównie w zakresie zdolności do rozumienia i generowania treści wizualnych. Podczas gdy GPT-3 koncentrował się na rozumieniu i generowaniu tekstu, GPT-4 Vision płynnie integruje tekst i obrazy w swoich możliwościach. Oto kluczowe różnice między tymi dwoma modelami:

Możliwości multimodalne

GPT-4 Vision może jednocześnie przetwarzać i rozumieć tekst i obrazy, co czyni ją prawdziwą multimodalną sztuczną inteligencją. Z kolei GPT-3 koncentrowało się głównie na tekście.

Zrozumienie wizualne

GPT-4 Vision może analizować i interpretować obrazy, dostarczając szczegółowych opisów i odpowiedzi na pytania dotyczące treści wizualnych. GPT-3 nie ma tej możliwości, ponieważ działa głównie w sferze tekstu.

Generowanie treści

Podczas gdy GPT-3 jest biegły w generowaniu treści tekstowych, GPT-4 Vision przenosi generowanie treści na wyższy poziom, włączając obrazy do kreatywnych treści, od wierszy i kodu po skrypty i kompozycje muzyczne.

Tłumaczenie oparte na obrazie

GPT-4 Vision może tłumaczyć tekst w obrazach z jednego języka na inny, co jest zadaniem wykraczającym poza możliwości GPT-3.

Jaką technologię wykorzystuje GPT-4 Vision?

Aby w pełni docenić możliwości GPT-4 Vision, ważne jest zrozumienie technologii, która leży u podstaw jego funkcjonalności. GPT-4 Vision opiera się na technikach głębokiego uczenia, w szczególności na sieciach neuronowych.

Model składa się z wielu warstw połączonych ze sobą węzłów, naśladujących strukturę ludzkiego mózgu, co pozwala mu skutecznie przetwarzać i rozumieć rozległe zbiory danych. Kluczowe komponenty technologiczne GPT-4 Vision obejmują:

1. Architektura transformatora

Podobnie jak jego poprzednicy, GPT-4 Vision wykorzystuje architekturę transformatorową, która doskonale radzi sobie z sekwencyjnymi danymi. Architektura ta jest idealna do przetwarzania informacji tekstowych i wizualnych, zapewniając solidną podstawę dla możliwości modelu.

2. Uczenie się multimodalne

Cechą charakterystyczną GPT-4 Vision jest jego zdolność do multimodalnego uczenia się. Oznacza to, że model może jednocześnie przetwarzać tekst i obrazy, umożliwiając generowanie opisów tekstowych obrazów, odpowiadanie na pytania dotyczące treści wizualnych, a nawet generowanie obrazów na podstawie opisów tekstowych. Połączenie tych modalności jest kluczem do wszechstronności GPT-4 Vision.

3. Trening wstępny i dostrajanie

GPT-4 Vision przechodzi dwufazowy proces szkoleniowy. W fazie wstępnego szkolenia uczy się rozumieć i generować tekst i obrazy, analizując obszerne zbiory danych. Następnie jest on poddawany dostrajaniu, procesowi szkolenia specyficznemu dla danej domeny, który doskonali jego możliwości pod kątem zastosowań.


Poznaj LLaVA:


Nowy konkurent GPT-4 Vision

Wnioski

GPT-4 Vision to nowe, potężne narzędzie, które może zrewolucjonizować wiele branż i zastosowań.

W miarę dalszego rozwoju, prawdopodobnie stanie się on jeszcze bardziej wydajny i wszechstronny, otwierając nowe horyzonty dla aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Niemniej jednak, odpowiedzialny rozwój i wdrażanie GPT-4 Vision, przy jednoczesnym zrównoważeniu innowacji i względów etycznych, mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że to potężne narzędzie przyniesie korzyści społeczeństwu.

Wkraczając w erę sztucznej inteligencji, konieczne jest dostosowanie naszych praktyk i przepisów, aby wykorzystać pełny potencjał GPT-4 Vision dla dobra ludzkości.


Czytaj więcej:


OpenAI’s ChatGPT Enterprise: Koszty, korzyści i bezpieczeństwo

Często zadawane pytania (FAQ)

1. Czym jest GPT Vision i jak działa rozpoznawanie obrazów?

GPT Vision to technologia sztucznej inteligencji, która automatycznie analizuje obrazy w celu identyfikacji obiektów, tekstu, osób i nie tylko. Użytkownicy muszą po prostu przesłać obraz, a GPT Vision może dostarczyć opisy zawartości obrazu, umożliwiając konwersję obrazu na tekst.

2. Jakie są możliwości OCR GPT Vision i jakie typy tekstu może rozpoznać?

GPT Vision posiada wiodącą w branży technologię OCR (Optical Character Recognition), która może dokładnie rozpoznawać tekst na obrazach, w tym tekst pisany odręcznie. Może konwertować tekst drukowany i odręczny na tekst elektroniczny z dużą precyzją, dzięki czemu jest przydatny w różnych scenariuszach.

 

3. Czy GPT Vision może analizować złożone wykresy i diagramy?

Tak, GPT Vision może analizować złożone wykresy i grafy, dzięki czemu jest cenny w zadaniach takich jak wydobywanie informacji z wizualizacji danych.

4. Czy GPT-4V obsługuje rozpoznawanie różnych języków dla zawartości obrazu?

Tak, GPT-4V obsługuje rozpoznawanie wielu języków, w tym głównych języków globalnych, takich jak chiński, angielski, japoński i inne. Potrafi dokładnie rozpoznawać zawartość obrazów w różnych językach i konwertować je na odpowiadające im opisy tekstowe.

5. W jakich scenariuszach aplikacji można wykorzystać możliwości rozpoznawania obrazu GPT-4V?

Funkcje rozpoznawania obrazu GPT-4V mają wiele zastosowań, w tym w handlu elektronicznym, digitalizacji dokumentów, usługach dostępności, nauce języków i wielu innych. Może pomóc osobom fizycznym i firmom w obsłudze zadań wymagających dużej ilości obrazów w celu poprawy wydajności pracy.

6. Jakie rodzaje obrazów może analizować GPT-4V?

GPT-4V może analizować różne typy obrazów, w tym zdjęcia, rysunki, diagramy i wykresy, o ile obraz jest wystarczająco wyraźny do interpretacji.

7. Czy GPT-4V rozpoznaje tekst w dokumentach pisanych odręcznie?

Tak, GPT-4V może rozpoznawać tekst w dokumentach pisanych odręcznie z wysoką dokładnością, dzięki zaawansowanej technologii OCR.

8. Czy GPT-4V obsługuje rozpoznawanie tekstu w wielu językach?

Tak, GPT-4V obsługuje rozpoznawanie wielu języków i może rozpoznawać tekst w wielu językach, dzięki czemu jest odpowiedni dla różnych użytkowników.

9. Jak dokładny jest GPT-4V w rozpoznawaniu obrazów?

Dokładność rozpoznawania obrazu przez GPT-4V różni się w zależności od złożoności i jakości obrazu. Zwykle jest bardzo dokładny w przypadku prostszych obrazów, takich jak produkty lub logo, i stale poprawia się wraz z większą liczbą szkoleń.

10. Czy są jakieś limity użytkowania GPT-4V?

– Limity użytkowania GPT-4V zależą od planu subskrypcji użytkownika. Darmowi użytkownicy mogą mieć ograniczoną liczbę monitów miesięcznie, podczas gdy płatne plany mogą oferować wyższe limity lub ich brak. Ponadto istnieją filtry treści, które zapobiegają szkodliwym przypadkom użycia.

Ciekawostki (czy nie?!)