Author: Om Kamath

Om Kamath

Mistral Large 2: najważniejsze funkcje, które musisz znać

Mistral Large 2
Firma Mistral AI zaprezentowała swój najnowszy flagowy model, Mistral Large 2, który wyznacza nowy punkt odniesienia w zakresie wydajności i efektywności modeli sztucznej inteligencji.
Ten najnowocześniejszy model przynosi znaczące postępy w kilku dziedzinach, w tym w obsłudze wielojęzycznej i opłacalności, dzięki czemu jest cennym narzędziem dla programistów i przedsiębiorstw dążących do skuteczniejszego tworzenia złożonych aplikacji AI.

Mistral Large 2 posiada imponujące okno kontekstowe 128K i obsługuje dziesiątki języków, w tym główne, takie jak angielski, francuski, niemiecki i chiński, a także bardziej specyficzne języki, takie jak hindi i koreański.
Ponadto obsługuje ponad 80 języków kodowania, co czyni go niezbędnym zasobem w naszym coraz bardziej zglobalizowanym świecie.
Model ten został również zaprojektowany z myślą o efektywności kosztowej, umożliwiając zarówno badania, jak i komercyjne wykorzystanie.
Ta równowaga między wysoką wydajnością i przystępną ceną pozycjonuje Mistral Large 2 jako wysoce konkurencyjną opcję w krajobrazie sztucznej inteligencji.

Kluczowe cechy Mistral Large 2

Mistral Large 2 może pochwalić się oknem kontekstowym 128K, znacznie zwiększając jego zdolność do przetwarzania obszernych i złożonych zestawów danych.
To ogromne okno kontekstowe rozszerza możliwości modelu w zakresie rozumienia i generowania odpowiednich odpowiedzi w różnych kontekstach.
Model obsługuje dziesiątki języków, w tym główne języki globalne, takie jak angielski, francuski, niemiecki i chiński.
Ponadto obejmuje bardziej specyficzne języki, takie jak hindi i koreański, dzięki czemu jest nieoceniony w różnorodnych zastosowaniach lingwistycznych.
Poza tym, Mistral Large 2 wyróżnia się w kodowaniu, oferując wsparcie dla ponad 80 języków programowania, w tym Python, Java i C++.
Ta funkcja sprawia, że jest to idealny wybór dla programistów pracujących nad złożonymi projektami kodowania.
Dzięki 123 miliardom parametrów model zwiększa możliwości rozumowania, zapewniając dokładniejsze i bardziej wiarygodne wyniki.
Szczególny nacisk położono na zminimalizowanie halucynacji generowanych przez sztuczną inteligencję, poprawiając w ten sposób niezawodność modelu w dostarczaniu precyzyjnych informacji.
Więcej informacji na temat korzyści i zagrożeń związanych z dużymi modelami językowymi można znaleźć w tym artykule na temat modeli językowych Open Source.

Wydajność i efektywność kosztowa

Mistral Large 2 osiąga imponującą dokładność 84,0% w teście porównawczym MMLU, co plasuje go korzystnie na tle innych modeli pod względem wydajności i efektywności kosztowej.
Ta wysoka dokładność podkreśla zdolność modelu do dostarczania wiarygodnych i precyzyjnych wyników, co czyni go silnym konkurentem wśród wiodących modeli sztucznej inteligencji.
Stosunek wydajności do kosztów modelu jest godny uwagi, umieszczając go na czele Pareto otwartych modeli.
Oznacza to, że Mistral Large 2 oferuje zrównoważone połączenie wydajności i kosztów, co czyni go atrakcyjną opcją zarówno dla programistów, jak i przedsiębiorstw.
Dodatkowo, Mistral Large 2 jest dostępny w ramach dwóch opcji licencjonowania: licencji badawczej, która pozwala na wykorzystanie i modyfikację do celów badawczych i niekomercyjnych, oraz licencji komercyjnej do samodzielnego wdrażania w aplikacjach komercyjnych.
W porównaniu do konkurencyjnych modeli, takich jak GPT-4 i Llama 3, Mistral Large 2 wykazuje konkurencyjną wydajność, szczególnie w obsłudze złożonych zadań i dostarczaniu dokładnych wyników w różnych aplikacjach.

Integracja i dostępność

Modele Mistral AI, w tym Mistral Large 2 i Mistral Nemo, zostały zaprojektowane z myślą o płynnej integracji i dostępności na różnych platformach.
Modele te są hostowane na la Plateforme i HuggingFace, dzięki czemu są łatwo dostępne zarówno dla programistów, jak i przedsiębiorstw.
Ponadto Mistral AI rozszerzył swój zasięg, zapewniając dostępność na wiodących platformach chmurowych, takich jak Google Cloud, Azure AI Studio, Amazon Bedrock i IBM watsonx.ai.
Ta szeroka dostępność wspiera różnorodne potrzeby w zakresie rozwoju i wdrażania.
Znacząca współpraca z Nvidią w zakresie modelu Mistral Nemo dodatkowo zwiększa możliwości integracji modeli.
Mistral Nemo, ze swoimi najnowocześniejszymi funkcjami, jest potężnym zamiennikiem dla systemów obecnie korzystających z Mistral 7B.
Azure AI zapewnia dodatkową warstwę zwiększonego bezpieczeństwa i prywatności danych, dzięki czemu jest idealną platformą do wdrażania tych solidnych modeli AI.
Gwarantuje to, że wrażliwe dane są dobrze chronione, spełniając standardy bezpieczeństwa klasy korporacyjnej.

Mistral AI – Wiodąca przyszłość zaawansowanych rozwiązań AI

Mistral Large 2 i Mistral Nemo znajdują się w czołówce innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji, oferując niezrównaną wydajność, wielojęzyczną biegłość i zaawansowane możliwości kodowania.
Okno kontekstowe 128K w Mistral Large 2 i obsługa kilkunastu języków, w połączeniu z doskonałym rozumowaniem i potencjałem kodowania, sprawiają, że jest to doskonały wybór dla programistów, którzy chcą tworzyć zaawansowane aplikacje AI.
Szeroka dostępność modeli za pośrednictwem platform takich jak la Plateforme, HuggingFace i wiodących usług w chmurze, takich jak Google Cloud, Azure AI, Amazon Bedrock i IBM watsonx.ai, zapewnia przedsiębiorstwom możliwość płynnej integracji tych potężnych narzędzi z ich przepływami pracy.
Współpraca z Nvidią dodatkowo zwiększa możliwości integracyjne Mistral Nemo, czyniąc go solidną opcją aktualizacji systemów korzystających obecnie z Mistral 7B.
Podsumowując, najnowsza oferta Mistral AI stanowi znaczący krok naprzód w dziedzinie sztucznej inteligencji, pozycjonując się jako niezbędne narzędzia do rozwoju sztucznej inteligencji nowej generacji.

Meta’s Llama 3.1: Kluczowe funkcje i możliwości

Llama 3.1

W szybko ewoluującym krajobrazie sztucznej inteligencji, wydanie Llama 3.1 przez Meta stanowi znaczący kamień milowy, pokazując nie tylko sprawność technologiczną, ale także strategiczną wizję sztucznej inteligencji typu open source.
Dzięki bezprecedensowej skali 405 miliardów parametrów, Llama 3.1 wyróżnia się jako najbardziej zaawansowany model sztucznej inteligencji opracowany do tej pory przez Meta.
Inicjatywa ma na celu demokratyzację dostępu do najnowocześniejszych technologii sztucznej inteligencji, rzucając wyzwanie istniejącym zastrzeżonym rozwiązaniom poprzez wspieranie środowiska współpracy dla programistów.
Ten blog poświęcony będzie specyfikacjom technicznym, korzyściom płynącym ze sztucznej inteligencji typu open source, partnerstwom strategicznym i względom etycznym związanym z tym przełomowym modelem.

Czym jest Llama 3.1?

Meta zaprezentowała niedawno Llama 3.1, swój najbardziej zaawansowany jak dotąd model sztucznej inteligencji o otwartym kodzie źródłowym.
Model ten wyróżnia się oszałamiającą liczbą 405 miliardów parametrów, co czyni go największym dostępnym modelem AI o otwartym kodzie źródłowym.
Wydanie Llama 3.1 oznacza kluczowy moment w branży modeli sztucznej inteligencji, ponieważ pozycjonuje się jako potężny konkurent dla zastrzeżonych modeli, takich jak GPT-4 OpenAI i Claude 3.5 Sonnet firmy Anthropic.
Znaczenie Llama 3.1 wykracza poza samą skalę.
Została zaprojektowana tak, aby wyróżniać się w różnych testach porównawczych, prezentując zwiększone możliwości w zakresie rozumienia i generowania języka naturalnego.
To sprawia, że Llama 3.1 jest nie tylko technologiczną potęgą, ale także katalizatorem innowacji i postępu w dziedzinie modeli AI.

Specyfikacje techniczne i szkoleniaGPT-4o vs Llama 3.1

Sercem Llama 3.1 jest niezrównana skala, oferująca 405 miliardów parametrów.
Ten ogromny rozmiar przekłada się na większą zdolność do rozumienia i generowania języka naturalnego, wyznaczając nowe standardy wydajności modelu AI.
W procesie uczenia Llamy 3.1 wykorzystano ponad 16 000 procesorów graficznych Nvidia H100, co podkreśla solidne podstawy obliczeniowe modelu.
Ta rozbudowana infrastruktura szkoleniowa zapewnia, że Llama 3.1 może obsługiwać złożone zadania wydajniej niż wiele jej poprzedniczek. Benchmark wydajności Llama 3.1 Co więcej, Llama 3.1 wyróżnia się wszechstronnością.
Jego funkcje obejmują “Imagine Me”, umożliwiając użytkownikom tworzenie obrazów opartych na ich podobieństwie za pomocą aparatu w telefonie.
Dodatkowo, obsługa wielu języków – francuskiego, niemieckiego, hindi, włoskiego i hiszpańskiego – zwiększa atrakcyjność i zastosowanie tego modelu w różnych grupach demograficznych.
Możliwość integracji z interfejsami API wyszukiwarek dodatkowo zwiększa jego wszechstronność funkcjonalną, czyniąc go cennym zasobem dla różnych dziedzin.

Korzyści z programu LLM opartego na otwartym kodzie źródłowym

Wizją firmy Meta stojącą za Llama 3.1 jest stworzenie solidnego ekosystemu AI Model o otwartym kodzie źródłowym, który demokratyzuje dostęp do zaawansowanych narzędzi uczenia maszynowego.
Inicjatywa ta jest ściśle powiązana z ambicją CEO Marka Zuckerberga, aby powtórzyć transformacyjny sukces Linuksa w dziedzinie systemów operacyjnych.
Zapewniając programistom możliwość swobodnego modyfikowania i korzystania z modelu, Meta ma na celu wspieranie środowiska współpracy, które zachęca do innowacji i szybkiego postępu technologicznego.
Korzyści płynące z otwartego modelu AI są szczególnie atrakcyjne dla programistów.
Uzyskują oni bezprecedensowy dostęp do wysoce zaawansowanego modelu bez barier związanych z zastrzeżonymi rozwiązaniami.
Umożliwia im to dostosowanie i ulepszenie modelu do konkretnych potrzeb, ułatwiając tworzenie innowacyjnych aplikacji i rozwiązań.
Istnieją jednak ograniczenia licencyjne, które mają zastosowanie w szczególności do zastosowań komercyjnych na dużą skalę.
Ograniczenia te mają na celu zapewnienie etycznego wdrożenia i zapobieganie nadużyciom, równoważąc etos open source z niezbędnymi zabezpieczeniami.
Ogólnie rzecz biorąc, Llama 3.1 stanowi kluczowy krok w kierunku integracyjnego i opartego na współpracy modelu AI w przyszłości.

Efektywność kosztowa

Pomimo swojej ogromnej skali, Llama 3.1 została zaprojektowana tak, aby była bardziej opłacalna w porównaniu do swoich konkurentów, takich jak GPT-4 firmy OpenAI.
Meta twierdzi, że obsługa Llamy 3.1 kosztuje około połowę mniej, dzięki zoptymalizowanym procesom szkoleniowym i strategicznemu rozmieszczeniu ponad 16 000 procesorów graficznych Nvidia H100.
Ta efektywność kosztowa jest szczególnie korzystna dla firm i deweloperów, czyniąc wysokowydajną sztuczną inteligencję bardziej dostępną i ekonomicznie opłacalną.
W dłuższej perspektywie obniżone koszty eksploatacji Llama 3.1 mogą prowadzić do znacznych oszczędności, zachęcając do szerszego zastosowania w różnych branżach.
Obniżając bariery finansowe, Meta ma na celu wspieranie innowacji i umożliwienie programistom wykorzystania zaawansowanego modelu sztucznej inteligencji bez zaporowo wysokich wydatków zwykle związanych z takimi modelami.

Zwiększone możliwości i ekosystem współpracy

Llama 3.1 znacząco zwiększa możliwości wielojęzyczne i multimedialne, czyniąc ją bardziej wszechstronnym narzędziem dla użytkowników na całym świecie.
Ten zaawansowany model sztucznej inteligencji obsługuje teraz szerszy zakres języków i może generować stylizowane selfie na podstawie danych wprowadzonych przez użytkownika, zwiększając jego atrakcyjność i funkcjonalność.
Te ulepszenia sprawiają, że Llama 3.1 jest integralną częścią platform Meta, w tym Facebooka, Instagrama i Messengera, wzbogacając doświadczenia użytkowników w tych usługach.
Co więcej, strategiczne partnerstwa firmy Meta z gigantami technologicznymi, takimi jak Microsoft, Amazon i Google, jeszcze bardziej zwiększają zasięg i użyteczność Llama 3.1.
Współpraca ta ułatwia wdrażanie i dostosowywanie Llamy 3.1, umożliwiając firmom wykorzystanie jej zaawansowanych możliwości w różnych aplikacjach.
Ponadto Meta zmieniła warunki licencjonowania Llamy 3.1, aby umożliwić programistom wykorzystanie jej wyników do ulepszania innych modeli sztucznej inteligencji, wspierając bardziej oparty na współpracy i innowacyjny ekosystem.
Zmiana ta jest zgodna z wizją firmy Meta polegającą na demokratyzacji dostępu do najnowocześniejszych technologii sztucznej inteligencji i zachęcaniu społeczności do rozwoju.
Ogólnie rzecz biorąc, te ulepszenia i wspólne wysiłki pozycjonują Llama 3.1 jako kluczowy model w krajobrazie sztucznej inteligencji.  

Ponieważ Llama 3.1 wyznacza nowy standard w dziedzinie sztucznej inteligencji open source, odzwierciedla ambicję firmy Meta, aby zmienić sposób, w jaki rozumiemy sztuczną inteligencję i wchodzimy z nią w interakcje.
Stawiając na pierwszym miejscu dostępność i współpracę społeczności, Meta nie tylko rzuca wyzwanie status quo, ale także zachęca programistów do wprowadzania innowacji bez ograniczeń związanych z zastrzeżonymi modelami.
Jednak z wielką mocą wiąże się wielka odpowiedzialność, a toczący się dyskurs na temat zabezpieczeń etycznych podkreśla delikatną równowagę między innowacyjnością a bezpiecznym wdrażaniem.
Podróż Llamy 3.1 niewątpliwie wpłynie na przyszłość sztucznej inteligencji, skłaniając nas (gra słów zamierzona) do rozważenia nie tylko możliwości takich modeli, ale także konsekwencji społecznych, jakie ze sobą niosą.
Uwolnij pełny potencjał swojej firmy dzięki Cody AI, inteligentnemu asystentowi AI.
Oparty na najnowszych, wiodących w branży modelach językowych, takich jak Claude 3.5 firmy Anthropic i GPT-4o firmy OpenAI, Cody został zaprojektowany w celu zwiększenia produktywności i wydajności Twojego zespołu.
Niezależnie od tego, czy potrzebujesz wsparcia w odpowiadaniu na pytania, kreatywnej burzy mózgów, rozwiązywaniu problemów czy wyszukiwaniu danych, Cody jest tutaj, aby pomóc. Odkryj Cody AI już dziś i wznieś swoje operacje biznesowe na wyższy poziom!

Claude 3.5 Sonnet LLM firmy Anthropic wydany: Lepszy niż GPT-4o?

Claude AI 3.5 Sonnet
Claude 3.5 Sonnet LLM to najnowszy model z rodziny dużych modeli językowych (LLM) Claude 3.5. Wprowadzony przez Anthropic w marcu 2024 r., stanowi znaczący krok naprzód. Model ten przewyższa swoich poprzedników i godnych uwagi konkurentów, takich jak GPT-4o i Gemini 1.5 Pro. Claude 3.5 Sonnet LLM wyznacza nowe standardy wydajności, opłacalności i wszechstronności. Doskonale sprawdza się w wielu dziedzinach, dzięki czemu jest cennym narzędziem dla różnych branż i zastosowań. Jego zaawansowane możliwości w zakresie arytmetyki, rozumowania, kodowania i zadań wielojęzycznych są niezrównane. Model osiąga najlepsze wyniki w standardowych wskaźnikach branżowych. Osiągnął imponujący wynik 67,2% w 5-strzałowych ustawieniach dla Graduate Level Q&A (GPQA), fenomenalny wynik 90,4% w General Reasoning (MMLU) i imponujący wynik 92,0% w Python Coding (HumanEval).

Jak sprawuje się Claude 3.5 Sonnet LLM?

W Graduate Level Q&A (GPQA) z ustawieniami 5 strzałów, Claude 3.5 Sonnet uzyskał imponujący wynik 67,2%. Ta metryka ocenia zdolność modelu do rozumienia i odpowiadania na pytania na poziomie absolwenta, wskazując na jego zaawansowane umiejętności rozumienia i rozumowania.
W ogólnym rozumowaniu (MMLU) model uzyskał niezwykłe 90,4%, odzwierciedlając jego wysoką wydajność w logicznym rozumowaniu i rozwiązywaniu problemów. Claude 3.5 Sonnet wyróżnia się w kodowaniu w Pythonie, osiągając wynik 92,0% w benchmarku HumanEval. Świadczy to o jego biegłości w pisaniu i rozumieniu kodu Python, co czyni go nieocenionym narzędziem dla programistów i inżynierów. Zdolność modelu do przetwarzania informacji z dwukrotnie większą prędkością niż jego poprzednik, Claude 3 Opus, znacznie zwiększa jego wydajność w obsłudze złożonych zadań i wieloetapowych przepływów pracy. Ta zdolność szybkiego przetwarzania jest szczególnie korzystna dla branż wymagających szybkiego podejmowania decyzji, takich jak finanse i opieka zdrowotna. Co więcej, Claude 3.5 Sonnet jest w stanie rozwiązać 64% przedstawionych mu problemów z kodowaniem, w porównaniu do 38% w przypadku Claude 3 Opus. To znaczące ulepszenie podkreśla jego zaawansowane możliwości kodowania, czyniąc go potężnym narzędziem do tworzenia oprogramowania, konserwacji kodu, a nawet tłumaczenia kodu.

A co z możliwościami wizyjnymi Claude 3.5 Sonnet?

Claude 3.5 Sonnet wykazuje doskonałą wydajność w zadaniach rozumowania wizualnego, wyróżniając się na tle innych dużych modeli językowych (LLM). Ta zaawansowana funkcja pozwala modelowi interpretować i analizować dane wizualne z niezwykłą dokładnością. Niezależnie od tego, czy chodzi o rozszyfrowanie złożonych wykresów, grafów czy innych wizualnych reprezentacji, Claude 3.5 Sonnet wyróżnia się w wydobywaniu znaczących spostrzeżeń, które mogą napędzać procesy decyzyjne. Ta biegłość jest szczególnie korzystna w scenariuszach, w których informacje wizualne mają kluczowe znaczenie dla zrozumienia trendów, wzorców lub anomalii. Zdolność modelu do dokładnej interpretacji wykresów i grafów jest przełomem w branżach, które w dużym stopniu polegają na wizualizacji danych. Na przykład w sektorze finansowym analitycy mogą wykorzystać Claude 3.5 Sonnet do szybkiej i dokładnej interpretacji trendów rynkowych i raportów finansowych. Podobnie w logistyce, model może pomóc w optymalizacji operacji łańcucha dostaw poprzez analizę i interpretację złożonych danych logistycznych przedstawionych w formatach wizualnych.

Dodatkowe funkcje i ulepszenia

Claude 3.5 Sonnet Pricing

Claude 3.5 Sonnet LLM wprowadza przełomową funkcję Artifacts, zaprojektowaną w celu zrewolucjonizowania zarządzania danymi. Artefakty pozwalają użytkownikom na bardziej efektywne przechowywanie, zarządzanie i pobieranie danych, wspierając środowisko lepszej współpracy i centralizacji wiedzy w zespołach i organizacjach. Funkcja ta jest szczególnie korzystna w przypadku dużych projektów, w których integralność i dostępność danych są najważniejsze. Wykorzystując Artifacts, zespoły mogą zapewnić, że krytyczne informacje są stale dostępne i łatwo dostępne, ułatwiając płynniejszą integrację Claude w ich przepływie pracy.

Bezpieczeństwo i przyszłe zmiany

Claude 3.5 Sonnet LLM został zaprojektowany z myślą o bezpieczeństwie i prywatności, zgodnie ze standardami ASL-2. Zgodność ta zapewnia, że model spełnia rygorystyczne wytyczne dotyczące ochrony danych użytkowników, dzięki czemu jest niezawodnym wyborem dla branż, w których bezpieczeństwo danych jest najważniejsze, takich jak finanse, opieka zdrowotna i sektory rządowe. Przestrzeganie tych standardów nie tylko chroni wrażliwe informacje, ale także buduje zaufanie wśród użytkowników i interesariuszy, demonstrując zaangażowanie w utrzymywanie wysokich protokołów bezpieczeństwa. Ponieważ cyberzagrożenia stają się coraz bardziej wyrafinowane, nie można przecenić znaczenia tak rygorystycznej zgodności. Patrząc w przyszłość, Anthropic ma ambitne plany rozszerzenia rodziny Claude 3.5 o nowe modele, w tym Haiku i Opus. Oczekuje się, że te nadchodzące modele przyniosą znaczne ulepszenia, szczególnie w zakresie pojemności pamięci i integracji nowych modalności. Ulepszona pamięć pozwoli tym modelom przetwarzać i przechowywać więcej informacji, poprawiając ich zdolność do obsługi złożonych zadań i wieloetapowych przepływów pracy. Jest to szczególnie korzystne w przypadku aplikacji wymagających obszernej analizy danych i długoterminowego zrozumienia kontekstu.

RAG jako usługa: Odblokuj generatywną sztuczną inteligencję dla swojej firmy

Wraz z rozwojem dużych modeli językowych (LLM) i trendów generatywnej sztucznej inteligencji, integracja rozwiązań generatywnej sztucznej inteligencji w firmie może zwiększyć wydajność przepływu pracy. Jeśli dopiero zaczynasz przygodę z generatywną sztuczną inteligencją, mnogość żargonu może być onieśmielająca. Ten blog objaśni podstawową terminologię generatywnej sztucznej inteligencji i poprowadzi Cię, jak rozpocząć korzystanie z niestandardowego rozwiązania AI dla Twojej firmy dzięki usłudze RAG-as-a-Service.

Czym jest Retrieval Augmented Generation (RAG)?

Retrieval Augmented Generation (RAG) jest kluczową koncepcją we wdrażaniu LLM lub generatywnej sztucznej inteligencji w biznesowych przepływach pracy. RAG wykorzystuje wstępnie wytrenowane modele Transformer, aby odpowiadać na zapytania związane z biznesem, wstrzykując odpowiednie dane z określonej bazy wiedzy do procesu zapytania. Dane te, na których LLM mogły nie zostać przeszkolone, są wykorzystywane do generowania dokładnych i trafnych odpowiedzi.

RAG jest zarówno opłacalny, jak i wydajny, dzięki czemu generatywna sztuczna inteligencja jest bardziej dostępna. Przyjrzyjmy się kilku kluczowym terminologiom związanym z RAG.

Kluczowe terminologie w RAG

Chunking

LLM wymagają dużych zasobów i są szkolone na zarządzalnych długościach danych znanych jako “okno kontekstowe”. Okno kontekstu różni się w zależności od używanego LLM. Aby zaradzić tym ograniczeniom, dane biznesowe dostarczane jako dokumenty lub literatura tekstowa są dzielone na mniejsze fragmenty. Fragmenty te są wykorzystywane podczas procesu wyszukiwania zapytań.

Ponieważ fragmenty są nieustrukturyzowane, a zapytania mogą różnić się składniowo od danych bazy wiedzy, fragmenty są pobierane za pomocą wyszukiwania semantycznego.

Proces RAG jako usługa

Wektorowe bazy danych

Wektorowe bazy danych, takie jak Pinecone, Chromadb i FAISS, przechowują osadzone dane biznesowe. Embeddings konwertują dane tekstowe na postać numeryczną w oparciu o ich znaczenie i są przechowywane w wielowymiarowej przestrzeni wektorowej, w której semantycznie podobne dane są bliżej siebie.

Gdy użytkownik zadaje zapytanie, osadzenie zapytania jest wykorzystywane do znalezienia semantycznie podobnych fragmentów w wektorowej bazie danych.

RAG jako usługa

Wdrożenie RAG w firmie może być zniechęcające, jeśli brakuje wiedzy technicznej. W tym miejscu do gry wkracza usługa RAG-as-a-Service (RaaS).

W meetcody. ai oferujemy rozwiązanie plug-and-play dla Twoich potrzeb biznesowych. Po prostu załóż konto i zacznij grać za darmo. Zajmujemy się chunkingiem, wektorowymi bazami danych i całym procesem RAG, zapewniając całkowity spokój ducha.

Najczęściej zadawane pytania

1. Czym jest usługa RAG-as-a-Service (RaaS)?

RAG-as-a-Service (RaaS) to kompleksowe rozwiązanie, które obsługuje cały proces Retrieval Augmented Generation dla Twojej firmy. Obejmuje to dzielenie danych, przechowywanie osadzeń w wektorowych bazach danych i zarządzanie wyszukiwaniem semantycznym w celu pobierania odpowiednich danych do zapytań.

2. W jaki sposób chunking pomaga w procesie RAG?

Chunking dzieli duże dokumenty biznesowe na mniejsze, łatwe do zarządzania części, które mieszczą się w oknie kontekstowym LLM. Segmentacja ta pozwala LLM na bardziej efektywne przetwarzanie i pobieranie istotnych informacji za pomocą wyszukiwania semantycznego.

3. Czym są wektorowe bazy danych i dlaczego są ważne?

Wektorowe bazy danych przechowują numeryczne reprezentacje (osadzenia) danych biznesowych. Osadzenia te pozwalają na efektywne pobieranie semantycznie podobnych danych w przypadku zapytania, zapewniając dokładne i trafne odpowiedzi z LLM.

Zintegruj RAG ze swoją firmą z łatwością i wydajnością, wykorzystując moc RAG jako usługi. Rozpocznij pracę z meetcody.ai już dziś i przekształć swój przepływ pracy dzięki zaawansowanym rozwiązaniom generatywnej sztucznej inteligencji.

Jak zautomatyzować zadania za pomocą narzędzi Anthropic i Claude 3?

Rozpoczęcie pracy z narzędziami Anthropic

Największą zaletą zatrudniania LLM do zadań jest ich wszechstronność. LLM mogą być podpowiadane w określony sposób, aby służyć niezliczonym celom, funkcjonując jako API do generowania tekstu lub konwertowania nieustrukturyzowanych danych do zorganizowanych formatów. Wielu z nas korzysta z ChatGPT w codziennych zadaniach, czy to komponując e-maile, czy angażując się w zabawne debaty ze sztuczną inteligencją.

Architektura wtyczek, znanych również jako “GPT”, opiera się na identyfikowaniu słów kluczowych z odpowiedzi i zapytań oraz wykonywaniu odpowiednich funkcji. Wtyczki te umożliwiają interakcję z zewnętrznymi aplikacjami lub uruchamiają niestandardowe funkcje.

Podczas gdy OpenAI przodował w umożliwianiu wywoływania funkcji zewnętrznych do wykonywania zadań, Anthropic wprowadził niedawno ulepszoną funkcję o nazwie “Tool Use”, zastępując poprzedni mechanizm wywoływania funkcji. Zaktualizowana wersja upraszcza programowanie, wykorzystując JSON zamiast znaczników XML. Dodatkowo, Claude-3 Opus może pochwalić się przewagą nad modelami GPT dzięki większemu oknu kontekstowemu wynoszącemu 200 tys. tokenów, co jest szczególnie cenne w określonych scenariuszach.

Na tym blogu zbadamy koncepcję “korzystania z narzędzi”, omówimy jej funkcje i zaoferujemy wskazówki dotyczące rozpoczęcia pracy.

Co to jest “korzystanie z narzędzi”?

Claude ma możliwość interakcji z zewnętrznymi narzędziami i funkcjami po stronie klienta, umożliwiając wyposażenie Claude we własne niestandardowe narzędzia do szerszego zakresu zadań.

Przepływ pracy podczas korzystania z Tools with Claude jest następujący:

  1. Zapewnienie Claude’owi narzędzi i podpowiedzi dla użytkownika (żądanie API)
    • Zdefiniuj zestaw narzędzi do wyboru przez Claude’a.
    • Dołącz je wraz z zapytaniem użytkownika do monitu o wygenerowanie tekstu.
  2. Claude wybiera narzędzie
    • Claude analizuje monit użytkownika i porównuje go ze wszystkimi dostępnymi narzędziami, aby wybrać najbardziej odpowiednie.
    • Wykorzystując proces “myślenia” LLM, identyfikuje słowa kluczowe wymagane dla odpowiedniego narzędzia.
  3. Generowanie odpowiedzi (odpowiedź API)
    • Po zakończeniu procesu jako dane wyjściowe generowany jest monit wraz z wybranym narzędziem i parametrami.

Po zakończeniu tego procesu użytkownik wykonuje wybraną funkcję/narzędzie i w razie potrzeby wykorzystuje jej dane wyjściowe do wygenerowania kolejnej odpowiedzi.

Ogólny schemat narzędzia

Schemat
Schemat ten służy jako środek przekazywania wymagań dotyczących procesu wywoływania funkcji do LLM. Nie wywołuje ona bezpośrednio żadnej funkcji ani nie wyzwala samodzielnie żadnych działań. Aby zapewnić dokładną identyfikację narzędzi, należy podać szczegółowy opis każdego z nich. Properties w schemacie są wykorzystywane do identyfikacji parametrów, które zostaną przekazane do funkcji na późniejszym etapie.

Demonstracja

Przejdźmy dalej i zbudujmy narzędzia do skrobania sieci i znajdowania ceny dowolnych akcji.

Narzędzia Schemat

Kod 1

Narzędzie scrape_website pobierze adres URL strony internetowej z monitu użytkownika. Jeśli chodzi o narzędzie stock_price, zidentyfikuje ono nazwę firmy z monitu użytkownika i przekonwertuje ją na ticker yfinance.

Monit użytkownika

Kod 2

Zadanie botowi dwóch zapytań, po jednym dla każdego narzędzia, daje nam następujące wyniki:

Kod 3

Proces myślenia obejmuje wszystkie kroki podejmowane przez LLM w celu dokładnego wyboru odpowiedniego narzędzia dla każdego zapytania i wykonania niezbędnych konwersji zgodnie z opisami narzędzi.

Wybór odpowiedniego narzędzia

Będziemy musieli napisać dodatkowy kod, który uruchomi odpowiednie funkcje w oparciu o warunki.

Kod 4

Funkcja ta służy do aktywacji odpowiedniego kodu na podstawie nazwy narzędzia pobranej w odpowiedzi LLM. W pierwszym warunku pobieramy adres URL strony internetowej uzyskany z danych wejściowych narzędzia, podczas gdy w drugim warunku pobieramy ticker giełdowy i przekazujemy go do biblioteki python yfinance.

Wykonywanie funkcji

Przekażemy cały adres ToolUseBlock w funkcji select_tool(), aby uruchomić odpowiedni kod.

Wyjścia

  1. Pierwsza zachętaKod 5
  2. Druga zachętaKod 4

Jeśli chcesz zobaczyć cały kod źródłowy tej demonstracji, możesz wyświetlić ten notatnik.

Niektóre przypadki użycia

Funkcja “tool use” dla Claude podnosi wszechstronność LLM na zupełnie nowy poziom. Chociaż podany przykład jest podstawowy, służy jako podstawa do rozszerzenia funkcjonalności. Oto jedno z jego rzeczywistych zastosowań:

Aby znaleźć więcej przypadków użycia, można odwiedzić oficjalne repozytorium Anthropic
tutaj
.

Najlepsze przestrzenie do przytulania twarzy, które powinieneś sprawdzić w 2024 roku

Hugging Face szybko stał się platformą w społeczności uczenia maszynowego, oferując obszerny zestaw narzędzi i modeli dla NLP, wizji komputerowej i nie tylko. Jedną z najpopularniejszych ofert jest Hugging Face Spaces, platforma współpracy, na której programiści mogą udostępniać aplikacje do uczenia maszynowego i wersje demonstracyjne. Te “przestrzenie” pozwalają użytkownikom na bezpośrednią interakcję z modelami, oferując praktyczne doświadczenie z najnowocześniejszą technologią AI.

W tym artykule wyróżnimy pięć wyróżniających się przestrzeni Hugging Face Spaces, które powinieneś sprawdzić w 2024 roku. Każda z tych przestrzeni zapewnia unikalne narzędzie lub generator, który wykorzystuje ogromną moc dzisiejszych modeli sztucznej inteligencji. Zagłębmy się w szczegóły.

EpicrealismXL

Epicrealismxl to najnowocześniejszy generator tekstu na obraz, który wykorzystuje model stablediffusion epicrealism-xl. To miejsce umożliwia dostarczenie aplikacji podpowiedzi, negatywnych podpowiedzi i kroków próbkowania w celu wygenerowania zapierających dech w piersiach obrazów. Niezależnie od tego, czy jesteś artystą szukającym inspiracji, czy marketerem szukającym wizualizacji, epicrealismxl oferuje wysokiej jakości generowanie obrazów, które są tak realistyczne, jak epickie.

Podcastify

Podcastify rewolucjonizuje sposób korzystania z treści pisanych poprzez przekształcanie artykułów w podcasty audio. Po prostu wklej adres URL artykułu, który chcesz przekonwertować, do pola tekstowego, kliknij “Podcastify” i voila! Świeżo wygenerowany podcast jest gotowy do odsłuchania lub wyświetlenia w zakładce konwersacji. To narzędzie jest idealne dla wielozadaniowców, którzy preferują naukę ze słuchu lub osób w podróży.

Dalle-3-xl-lora-v2

Inny gwiezdny generator tekstu na obraz, dalle-3-xl-lora-v2, wykorzystuje niesławny model DALL-E 3. Podobnie jak epicrealismxl, narzędzie to umożliwia generowanie obrazów na podstawie podpowiedzi tekstowych. DALL-E 3 jest znany ze swojej wszechstronności i kreatywności, co czyni go doskonałym wyborem do generowania złożonych i unikalnych wizualizacji dla różnych aplikacji.

AI Web Scraper

AI Scraper zapewnia zaawansowane możliwości skrobania stron internetowych na wyciągnięcie ręki bez konieczności posiadania umiejętności kodowania. To narzędzie bez użycia kodu umożliwia łatwe skrobanie i podsumowywanie treści internetowych przy użyciu zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji hostowanych w Hugging Face Hub. Wprowadź żądany monit i źródłowy adres URL, aby rozpocząć wyodrębnianie przydatnych informacji w formacie JSON. Narzędzie to jest niezbędne dla dziennikarzy, badaczy i twórców treści.

Generator kodów QR AI

Generator kodów QR AI

AI QR Code Generator przenosi kody QR na zupełnie nowy poziom artystyczny. Dzięki wykorzystaniu obrazu kodu QR zarówno jako obrazu początkowego, jak i kontrolnego, narzędzie to umożliwia generowanie kodów QR, które naturalnie łączą się z dostarczonym monitem. Dostosuj parametry skali siły i kondycji, aby stworzyć estetyczne kody QR, które są zarówno funkcjonalne, jak i piękne.

Wnioski

Hugging Face Spaces są świadectwem szybkiego postępu w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji. Niezależnie od tego, czy jesteś artystą, twórcą treści, marketerem, czy po prostu entuzjastą sztucznej inteligencji, te pięć najlepszych przestrzeni oferuje różne narzędzia i generatory, które mogą usprawnić przepływ pracy i rozpalić kreatywność. Koniecznie zapoznaj się z tymi przestrzeniami, aby wyprzedzić konkurencję w 2024 roku. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o 5 najlepszych studiach LLM z otwartym kodem źródłowym w 2024 roku, przeczytaj nasz blog tutaj.