W kontekście baz danych wektor oznacza zorganizowaną serię wartości liczbowych, które oznaczają pozycję w przestrzeni wielowymiarowej. Każdy składnik wektora odpowiada odrębnej funkcji lub wymiarowi.

Te bazy danych okazują się szczególnie przydatne w obsłudze aplikacji zajmujących się rozległymi i skomplikowanymi zbiorami danych, obejmującymi takie dziedziny jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, przetwarzanie obrazu i wyszukiwanie podobieństw.

Konwencjonalne relacyjne bazy danych mogą napotykać wyzwania podczas zarządzania danymi wielowymiarowymi i wykonywania wyszukiwania podobieństw z optymalną wydajnością. W związku z tym wektorowe bazy danych stanowią cenną alternatywę w takich scenariuszach.

Jakie są kluczowe atrybuty wektorowych baz danych?

Kluczowe atrybuty wektorowych baz danych obejmują:

Zoptymalizowane przechowywanie wektorów

Wektorowe bazy danych przechodzą optymalizację pod kątem przechowywania i wyszukiwania wektorów o wysokiej wymiarowości, często implementując wyspecjalizowane struktury danych i algorytmy.

Sprawne wyszukiwanie podobieństw

Te bazy danych doskonale sprawdzają się w wyszukiwaniu podobieństw, umożliwiając użytkownikom lokalizowanie wektorów w bliskiej odległości lub podobieństwie do podanego wektora zapytania w oparciu o predefiniowane wskaźniki, takie jak podobieństwo cosinusowe lub odległość euklidesowa.

Skalowalność

Wektorowe bazy danych są architektonicznie zaprojektowane do skalowania poziomego, ułatwiając efektywną obsługę znacznych ilości danych i zapytań poprzez rozłożenie obciążenia obliczeniowego na wiele węzłów.

Wsparcie dla osadzania

Wektorowe bazy danych, często wykorzystywane do przechowywania zagnieżdżeń wektorowych generowanych przez modele uczenia maszynowego, odgrywają kluczową rolę w reprezentowaniu danych w ciągłej, gęstej przestrzeni. Takie osadzenia znajdują powszechne zastosowania w zadaniach takich jak przetwarzanie języka naturalnego i analiza obrazu.

Przetwarzanie w czasie rzeczywistym

Liczne wektorowe bazy danych są optymalizowane pod kątem przetwarzania w czasie rzeczywistym lub zbliżonym do rzeczywistego, dzięki czemu dobrze nadają się do aplikacji wymagających szybkich odpowiedzi i wydajności z małymi opóźnieniami.

Czym jest wektorowa baza danych?

Wektorowa baza danych to wyspecjalizowana baza danych zaprojektowana do przechowywania danych jako wielowymiarowych wektorów reprezentujących różne atrybuty lub cechy. Każda informacja, taka jak słowa, obrazy, dźwięki lub filmy, zamienia się w tak zwane wektory.

Wszystkie informacje są przekształcane w te wektory przy użyciu metod takich jak modele uczenia maszynowego, osadzanie słów lub techniki ekstrakcji cech.

Kluczową zaletą tej bazy danych jest jej zdolność do szybkiego i dokładnego lokalizowania i pobierania danych w oparciu o bliskość lub podobieństwo wektorów.

Podejście to umożliwia wyszukiwanie w oparciu o znaczenie semantyczne lub kontekstowe, zamiast polegać wyłącznie na dokładnych dopasowaniach lub określonych kryteriach, jak ma to miejsce w tradycyjnych bazach danych.

Powiedzmy, że czegoś szukasz. Dzięki wektorowej bazie danych można:

• Znajdź utwory, które mają podobną melodię lub rytm.
• Odkryj artykuły, które omawiają podobne pomysły lub tematy.
• Znajdź gadżety, które wydają się podobne na podstawie ich cech i recenzji.

Jak działają wektorowe bazy danych?

Wyobraź sobie tradycyjne bazy danych jako tabele, które starannie przechowują proste rzeczy, takie jak słowa lub liczby.

Teraz pomyśl o wektorowych bazach danych jako o super inteligentnych systemach obsługujących złożone informacje znane jako wektory przy użyciu unikalnych metod wyszukiwania.

W przeciwieństwie do zwykłych baz danych, które szukają dokładnych dopasowań, wektorowe bazy danych przyjmują inne podejście. Polegają one na znalezieniu najbliższego dopasowania przy użyciu specjalnych miar podobieństwa.

Te bazy danych opierają się na fascynującej technice wyszukiwania o nazwie Approximate Nearest Neighbor (ANN).

Sekretem działania tych baz danych jest coś, co nazywa się “embeddings”.

Dane nieustrukturyzowane, takie jak tekst, obrazy lub dźwięk, nie mieszczą się w tabelach.

Tak więc, aby nadać sens tym danym w sztucznej inteligencji lub uczeniu maszynowym, są one przekształcane w reprezentacje oparte na liczbach przy użyciu osadzeń.

Procesem osadzania zajmują się specjalne sieci neuronowe. Na przykład, osadzanie słów przekształca słowa w wektory w taki sposób, że podobne słowa znajdują się bliżej siebie w przestrzeni wektorowej.

Ta transformacja działa jak magiczny tłumacz, umożliwiając algorytmom zrozumienie powiązań i podobieństw między różnymi elementami.

Warto więc pomyśleć o embeddings jako o swego rodzaju tłumaczu, który zamienia dane nieoparte na liczbach w język zrozumiały dla modeli uczenia maszynowego.

Ta transformacja pomaga tym modelom skuteczniej wykrywać wzorce i powiązania w danych.

Jakie są najlepsze wektorowe bazy danych w 2024 roku?

Przygotowaliśmy listę 5 najlepszych wektorowych baz danych na 2024 rok:

1. Pinecone

Po pierwsze, pinecone nie jest oprogramowaniem open source.

Jest to oparta na chmurze wektorowa baza danych zarządzana przez użytkowników za pośrednictwem prostego interfejsu API, niewymagająca konfiguracji infrastruktury.

Pinecone pozwala użytkownikom inicjować, zarządzać i ulepszać swoje rozwiązania AI bez kłopotów związanych z utrzymaniem infrastruktury, monitorowaniem usług lub naprawianiem błędów algorytmu.

Rozwiązanie to szybko przetwarza dane i pozwala użytkownikom na stosowanie filtrów metadanych i obsługę indeksów rzadkich i gęstych, zapewniając precyzyjne i szybkie wyniki dla różnych wymagań wyszukiwania.

Jego kluczowe funkcje obejmują:

1. Identyfikacja zduplikowanych wpisów.

1. Śledzenie rankingów.
2. Przeprowadzanie wyszukiwania danych.
3. Klasyfikowanie danych.
4. Eliminacja zduplikowanych wpisów.

Aby uzyskać dodatkowe informacje na temat Pinecone, zapoznaj się z samouczkiem “
Opanowanie wektorowych baz danych za pomocą Pinecone”
autorstwa Moeza Ali dostępnego na Data Camp.

2. Chroma

Chroma to open-source’owa baza danych embedding zaprojektowana w celu uproszczenia rozwoju aplikacji LLM (Large Language Model).

Jego głównym celem jest umożliwienie łatwej integracji wiedzy, faktów i umiejętności dla LLM.

Nasza eksploracja Chroma DB podkreśla jej zdolność do łatwego przetwarzania dokumentów tekstowych, przekształcania tekstu w osadzenia i przeprowadzania wyszukiwania podobieństw.

Najważniejsze cechy:

• Wyposażony w różne funkcje, takie jak zapytania, filtrowanie, szacowanie gęstości i inne.
• Wsparcie dla LangChain (Python i JavaScript) i LlamaIndex.
• Wykorzystuje ten sam interfejs API, który działa w notebookach Pythona i wydajnie skaluje się do klastra produkcyjnego.

Czytaj więcej: Co to jest RAG API Framework i LLM?

3. Weaviate

W przeciwieństwie do Pinecone, Weaviate jest wektorową bazą danych typu open-source, która upraszcza przechowywanie obiektów danych i osadzeń wektorowych z preferowanych modeli ML.

To wszechstronne narzędzie płynnie skaluje się do zarządzania miliardami obiektów danych bez żadnych kłopotów.

Szybko wykonuje wyszukiwanie 10-NN (10 najbliższych sąsiadów) w ciągu milisekund w milionach pozycji.

Inżynierowie uważają go za przydatny do wektoryzacji danych podczas importowania lub dostarczania swoich wektorów oraz tworzenia systemów do zadań takich jak ekstrakcja pytań i odpowiedzi, podsumowywanie i kategoryzacja.

Najważniejsze cechy:

• Zintegrowane moduły do wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji, funkcji pytań i odpowiedzi, łączenia LLM z danymi i automatycznej kategoryzacji.
• Wszechstronne możliwości CRUD (Create, Read, Update, Delete).
• Natywne dla chmury, rozproszone, zdolne do skalowania wraz z ewoluującymi obciążeniami i kompatybilne z Kubernetes dla płynnego działania.
• Ułatwia płynne przejście modeli ML do MLOps przy użyciu tej bazy danych.

4. Qdrant

Qdrant służy jako wektorowa baza danych, służąca do łatwego wyszukiwania podobieństwa wektorów.

Działa za pośrednictwem usługi API, ułatwiając wyszukiwanie najbardziej powiązanych wektorów wielowymiarowych.

Wykorzystanie Qdrant umożliwia przekształcenie embeddings lub koderów sieci neuronowych w solidne aplikacje do różnych zadań, takich jak dopasowywanie, wyszukiwanie i dostarczanie rekomendacji. Niektóre kluczowe cechy Qdrant obejmują:

• Elastyczne API: Zapewnia specyfikacje OpenAPI v3 wraz z gotowymi klientami dla wielu języków programowania.
• Szybkość i dokładność: Wdraża niestandardowy algorytm HNSW w celu szybkiego i precyzyjnego wyszukiwania.
• Zaawansowane filtrowanie: Umożliwia filtrowanie wyników na podstawie powiązanych ładunków wektorowych, zwiększając dokładność wyników.
• Obsługa różnorodnych danych: Obsługuje różne typy danych, w tym dopasowywanie ciągów znaków, zakresy liczbowe, lokalizacje geograficzne i inne.
• Skalowalność: Projekt natywny dla chmury z możliwością skalowania poziomego w celu obsługi rosnących obciążeń danych.
• Wydajność: Opracowany w języku Rust, optymalizujący wykorzystanie zasobów poprzez dynamiczne planowanie zapytań w celu zwiększenia wydajności.

5. Faiss

Otwarte źródło: Tak

GitHub stars: 23k

Opracowana przez Facebook AI Research, Faiss jest biblioteką typu open-source, która rozwiązuje wyzwanie szybkiego, gęstego wyszukiwania podobieństwa wektorów i grupowania.

Zapewnia metody przeszukiwania zestawów wektorów o różnych rozmiarach, w tym takich, które mogą przekraczać pojemność pamięci RAM.

Faiss oferuje również kod ewaluacyjny i wsparcie w zakresie dostosowywania parametrów.

Najważniejsze cechy:

• Pobiera nie tylko najbliższego sąsiada, ale także drugiego, trzeciego i k-tego najbliższego sąsiada.
• Umożliwia wyszukiwanie wielu wektorów jednocześnie, nie ograniczając się tylko do jednego.
• Wykorzystuje wyszukiwanie największego iloczynu wewnętrznego zamiast wyszukiwania minimalnego.
• Obsługuje inne odległości, takie jak L1, Linf itp., choć w mniejszym stopniu.
• Zwraca wszystkie elementy w określonym promieniu od lokalizacji zapytania.
• Zapewnia opcję zapisania indeksu na dysku zamiast przechowywania go w pamięci RAM.

Faiss służy jako potężne narzędzie do przyspieszania wyszukiwania gęstych wektorów podobieństwa, oferując szereg funkcji i optymalizacji dla wydajnych i skutecznych operacji wyszukiwania.

Zakończenie

W dzisiejszej erze opartej na danych, rosnące postępy w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym podkreślają kluczową rolę, jaką odgrywają wektorowe bazy danych.

Ich wyjątkowa zdolność do przechowywania, eksplorowania i interpretowania wielowymiarowych wektorów danych stała się integralną częścią napędzania spektrum aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.

Od silników rekomendacji po analizę genomową, te bazy danych są podstawowymi narzędziami, napędzającymi innowacje i skuteczność w różnych dziedzinach.

Często zadawane pytania

1. Na jakie kluczowe cechy powinienem zwrócić uwagę w wektorowych bazach danych?

Rozważając wektorową bazę danych, należy nadać priorytet takim funkcjom jak:

• Wydajne możliwości wyszukiwania
• Skalowalność i wydajność
• Elastyczność typów danych
• Zaawansowane opcje filtrowania
• Wsparcie API i integracji

2. Czym różnią się wektorowe bazy danych od tradycyjnych baz danych?

Wektorowe bazy danych różnią się od tradycyjnych baz danych ze względu na ich wyspecjalizowane podejście do zarządzania i przetwarzania danych. Oto, czym się różnią:

• Struktura danych: Tradycyjne bazy danych organizują dane w wierszach i kolumnach, podczas gdy wektorowe bazy danych koncentrują się na przechowywaniu i obsłudze wektorów wielowymiarowych, szczególnie odpowiednich dla złożonych danych, takich jak obrazy, tekst i osadzenia.
• Mechanizmy wyszukiwania: Tradycyjne bazy danych wykorzystują przede wszystkim dokładne dopasowania lub ustalone kryteria wyszukiwania, podczas gdy wektorowe bazy danych wykorzystują wyszukiwanie oparte na podobieństwie, co pozwala na uzyskanie bardziej kontekstowych wyników.
• Specjalistyczna funkcjonalność: Wektorowe bazy danych oferują unikalne funkcje, takie jak wyszukiwanie najbliższych sąsiadów, wyszukiwanie zakresów i wydajna obsługa danych wielowymiarowych, spełniając wymagania aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.
• Wydajność i skalowalność: Wektorowe bazy danych są zoptymalizowane pod kątem wydajnej obsługi danych wielowymiarowych, umożliwiając szybsze wyszukiwanie i skalowalność w celu obsługi dużych ilości danych w porównaniu z tradycyjnymi bazami danych.

Zrozumienie tych różnic może pomóc w wyborze odpowiedniego typu bazy danych w zależności od charakteru danych i zamierzonych zastosowań.

The post 5 najlepszych wektorowych baz danych do wypróbowania w 2024 r. appeared first on Cody - The AI Trained on Your Business.

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?

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

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

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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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


!

The post 20 największych aktualizacji narzędzi i modeli AI w 2023 roku [With Features] appeared first on Cody - The AI Trained on Your Business.