作者文章归档：菜鸟一号
Meta刚刚发布了LLaMa 2，这是迄今为止ChatGPT最强大的开源竞争对手🤯
它的商业使用是免费的。对于开源社区来说，这是一个令人兴奋的新篇章！以下是10种快速使用的方法
Perplexity AI https://llama.perplexity.ai/
Vercel AI SDK Playground
https://sdk.vercel.ai/s/EkDy2iN
WizardMath-70B 的性能优于（在 GSM8K 上）最著名的闭源 LLM，例如 ChatGPT3.5、Claude Instant1 和 PaLM2 540B？🤯
许多最重要的LLM 应用 都涉及将LLM连接到外部数据源。执行此操作的先决条件是将数据提取为LLM可以轻松连接到的格式。 大多数时候，这意味着将数据提取到矢量存储中。这样做的先决条件是将原始文本分割成更小的块。
虽然这看起来微不足道，但这是一个微妙且被忽视的步骤。分割文本时，您需要确保每个块都具有连贯的信息 - 例如，您不只是想在句子中间进行分割。“连贯信息”的含义也可能因文本类型而异。 - 例如，使用 Markdown 时，您##可能希望将它们保留在一起，而对于拆分 Python 代码，您可能希望将所有类和方法保留在一起。
该工具旨在帮助探索不同类型的文本拆分。可以调整不同的参数并选择不同
Airbyte 提供数百个资源和强大的工具
LangChain 提供先进的转型逻辑和最大的集合集合与包装模型和 vectorstores
首先，Airbyte 提供了数百个数据源以及强大的编排逻辑，同时还提供了创建自定义数据源的工具。让我们聚焦于编排逻辑。当您创建一个用于访问数据索引的聊天机器人时，您希望的不仅仅是建立一次索引然后忘记它。您希望能够按照计划定期重新索引，以保持数据的最新状态。而这正是 Airbyte 擅长并一直在不断发展的数据管道。
其次，数据摄取过程不仅仅是将数据从源头移动到目标地。为了实现高效的检索，还需要进行一些重要、关键而微妙的转换
使用LLM将问题转换为 Elasticsearch 查询，对 Elasticsearch 数据库执行查询，并使用结果回答原始问题。
该链通过 Elasticsearch DSL API（过滤器和聚合）构建搜索查询。 Elasticsearch 客户端必须具有索引列表、映射描述和搜索查询的权限。
pip install elasticsearch
from elasticsearch import Elasticsearch
ELA在人工智能领域，Claude 2 是由 Anthropic 开发的一款出色的人工智能聊天机器人，Anthropic 是一家致力于推进该领域发展的创新公司。凭借其令人印象深刻的功能和用户友好的界面，Claude 2 在人工智能社区中引起了极大的关注。在本文中，我们将探讨 Claude 2 的特性和功能，以及如何有效使用这个强大的聊天机器人的分步指南。让我们深入探索克劳德 2 的世界吧！
Claude2.0版本与1.0版本相比,进行了很多升级与优化:
提高了自然语言处理能力,可以进行更加顺畅、人性化的对话。
拓展了知识图谱,提升了回答开放领域问
随着Llama 2和Falcon等开源大模型的出现，人们对于AI的潜力的认识正在迅速改变。这些新的开源大模型将有助于实现多个新的业务用例或改进/优化现有的用例。
然而，将大模型部署和管理到生产环境中需要专门的基础设施和工作流程。在本文中，我们将向您展示如何使用基础设施即代码（Infrastructure as Code）和AWS Cloud Development Kit（AWS CDK）来部署和管理Llama 2。AWS Cloud Development Kit（AWS CDK）是一个开源的软件开发框架，允许您使用代码来定义、提供和管理AWS上的云基础设施
Animagine XL 是一款高分辨率的潜在文本生成模型，使用精选的优质动漫风格图像数据集，在学习率为 4e-7、批量大小为 16 的情况下进行了 27000 个全局步骤的微调。该模型派生自 Stable Diffusion XL 1.0。
你可以使用以下工具：
像其他动漫风格的 Stable Diffusion 模型一样，它也支持 Danbooru 标签生成图像。
例如：面部焦点，可爱，杰作，最佳质量，1 女孩，绿色头发，毛衣，看着观众，上半身，无檐帽，室外，夜间
它可以生成多样化且可定向行为的角色。该方法通过模仿学习来学习语义运动表示，以捕捉人体运动的复杂性和多样性，并能够直接控制角色运动。该方法联合学习控制策略和运动编码器，该编码器可以重建给定运动的关键特征，而不仅仅是复制它。该方法分为三个阶段：第一阶段是低级训练，CALM 学习编码器和解码器；第二阶段是方向性控制，高级任务驱动策略被用来选择潜在变量，这些变量被提供给生成所请求的动作的低级策略；第三阶段是推理，先前训练的模型（低级策略和方向控制器）组合起来组成复杂的动作。在这个阶段，用户可以生成一个包含标准规则和命令的有限状态机 (FSM)，这些决定了执行哪个动作。该方法的实验结果表