Lamini

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Lamini是一个LLM引擎,可以让不仅仅是机器学习专家的任何开发人员,都能在大型数据集中,把高性能的LLM训练得像ChatGPT一样好。

收录时间:
2024-01-21
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Lamini是一个LLM引擎,可以让不仅仅是机器学习专家的任何开发人员,都能在大型数据集中,把高性能的LLM训练得像ChatGPT一样好。

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新天壤小白

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天壤小白是什么? 天壤小白是天壤公司开发的一个通用大语言模型,它是一个基于互联网公开数据训练而成的人工智能模型,拥有高达1860亿个参数。这个模型采用了生成式架构,具备强大的语义理解和上下文感知能力,能够精准捕捉文本中的语义关联,并理解用户的指令和意图。 天壤小白应用开发平台是一个专为开发者设计的平台,旨在帮助用户轻松构建、管理和运营基于天壤小白大语言模型的AI应用。该平台利用天壤小白大模型,结合Embedding模型,允许用户通过编写自然语言的方式创建可信赖的商业级AI应用。平台提供了多种应用类型和使用方式,以适应不同的业务场景。 天壤小白应用开发平台的主要功能 应用创建与管理:用户可以创建不同类型的AI应用,包括文本生成型、对话型、搜索型和工作流应用。平台提供了一个直观的界面,让用户能够轻松设置应用的图标、名称和类型。 灵活的模型配置:平台提供了多种版本的天壤小白大语言模型,用户可以根据应用需求选择合适的模型。同时,用户还可以配置模型参数,如模型版本、输入输出长度限制等。 提示词与上下文管理:用户可以设计提示词来指导AI模型生成特定的输出,同时管理上下文信息,确保AI应用在对话中保持连贯性。 敏感词检测:为了确保内容的安全性,平台支持敏感词检测功能,用户可以设置敏感词列表,AI在生成内容时会自动过滤这些词汇。 API调用:平台提供了友好的API接口,开发者可以通过API将AI能力集成到自己的应用中,实现后端或前端的直接调用。 Web App在线访问:用户可以创建Web App,通过链接直接访问AI应用,无需复杂的部署过程。 数据分析:平台提供了应用的数据分析功能,包括用量统计、活跃用户数、用户满意度等,帮助开发者了解应用的表现并进行优化。 文档集功能:支持上传和解析多种格式的文档,如Excel、CSV、JSON等,以及图片和PDF文件,通过OCR技术提取文字。这些文档可以作为AI应用的知识库,提高回答的准确性和相关性。 结构化文档支持:用户可以上传结构化文档,并设置召回字段,使得AI应用能够更准确地理解和回应基于特定字段的查询。
GPT-4

GPT-4

GPT-4介绍 GPT-4(Generative Pre-trained Transformer)是 OpenAI 开发的自然语言处理模型 GPT 家族中的第四个版本,该模型依靠强大的神经网络来理解和生成类似人类的语言。 如何免费使用GPT-4?不开会员的6种方法 目前官方版的GPT-4仅能通过ChatGPT Plus付费会员才能使用,免费版的ChatGPT无法使用最新的GPT-4,而Plus版本需要每个月花费20美元来订阅,并且国内付款非常困... AI教程 7个月前 GPT-4 通过使用被称为「转换器(Transformer)」的特殊架构来帮助软件理解单词的含义以及它们在句子中的组合方式。通俗来讲,Transformer帮助计算机找出如何将所有的词以正确的顺序放在一起,使之有意义。 之所以采用这样的方法,是因为该模型已经在一个巨大的数据集上进行了训练,其中包括来自不同来源的文本,如书籍、文章和网站。这种训练使 GPT-4 模型能够进行类似人类的对话,并产生看似有意义的回应。不过虽然 GPT-4 创造的文本和回应读起来像人,但它远远不是有意识的智能,离通用人工智能还有距离。 GPT-4的工作原理 GPT-4通过与其前身(GPT-3.5)相同的基本流程工作,但规模更大,以下是其主要的工作原理: Transformer架构: GPT-4是使用一种叫做「Transformer」的设计来构建的,这些转换器就像超级智能机器,能够理解一句话中哪些词是重要的,以及它们之间的关系。 大规模的预训练: GPT-4从大量的文本中学习,如书籍、网站和文章,这样一来,它就能更好地理解语言模式、语法和事实。 微调(Fine-tuning): 在从大量文本中学习后,GPT-4会在特定的任务中接受训练,如回答问题或理解文本中的情感,这有助于它在处理这些任务时变得更加出色。 分词(Tokenization): GPT-4将文本分解成更小的部分,称为「tokens」,这些token可以是单词或单词的一部分,这有助于它处理不同的语言并理解词语的含义。 上下文窗口(Context window): GPT-4有一个限制,即它可以一次查看多少个token。这个限制有助于它理解语境和单词之间的关系,但这也意味着它不一定能理解很长的句子或段落。 概率分布和抽样: 当GPT-4生成文本时,它根据模型认为每个词的可能性的大小来猜测下一个词。然后,它从这些猜测中挑选出一个词,使其够创造出多样化和有趣的句子。 细粒度控制(Fine-grained control): GPT-4可以通过使用特殊提示或调整其设置等技巧,引导它给出特定类型的答案或文本,以帮助从该模型中获得我们想要的结果。 ChatGPT和GPT-4的区别 ChatGPT 和 GPT-4 并不是同一回事,ChatGPT 是基于 GPT-3.5 和 GPT-4 模型的,专门为对话式人工智能应用而设计的,比如根据用户输入生成类似人类的文本回复。 而GPT-4指的是GPT系列大语言模型的当前版本——驱动ChatGPT的引擎。 ChatGPT提供的输出读起来更自然,GPT-4更强大,在输入/输出方面可以处理更多文本。 GPT-4可以免费访问吗? 这个问题的答案:是也不是。 用户可以通过ChatGPT、New Bing等软件访问GPT-4,这些平台使用GPT-4来生成内容并与用户互动。然而,GPT-4只有在ChatGPT Plus付费计划下才能使用,或者作为开发者建立应用程序和服务的API。New Bing(新必应)可以每天免费有限次数使用GPT-4驱动的AI聊天,而独立用户在这些人工智能聊天机器人平台之外没有机会使用GPT-4。
DeepFloyd IF

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DeepFloyd IF是由StabilityAI旗下的DeepFloyd研究团队推出的开源的文本到图像生成模型,IF是一个基于级联方法的模块化神经网络。 IF是由多个神经模块(处理特定任务的独立神经网络)构建的,在一个架构内联合起来产生协同效应。 IF以级联方式生成高分辨率图像:从产生低分辨率样本的基础模型开始,然后由一系列的升级模型提升,以创造令人惊叹的高分辨率图像。 IF的基础和超分辨率模型采用扩散模型,利用马尔可夫链步骤将随机噪声引入数据中,然后再反转过程,从噪声中生成新的数据样本。 IF在像素空间内操作,而不是依赖潜伏图像表征的潜伏扩散(如稳定扩散)。
Gradio

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Gradio是一个开源的Python库,用于构建演示机器学习或数据科学,以及web应用程序。你可以使用Gradio基于自己的机器学习模型或数据科学工作流快速创建一个漂亮的用户界面,让用户可以尝试拖放他们自己的图像、输入文本、录制他们自己的声音,并通过浏览器与你的演示程序进行交互。Google、HuggingFace、亚马逊、Meta、思科、VMware等公司都在使用。 Gradio适用于: 向客户/合伙人/用户/学生演示您的机器学习模型。 通过自动共享链接快速部署您的模型,并获得模型性能反馈。 在开发过程中使用内置的操作和解释工具交互式地调试模型。

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