從受到人類大腦的啟發(fā),到發(fā)展出能夠獲得非凡成就的復(fù)雜模型,?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 已經(jīng)走了很長一段路。在接下來的博客中,我們將深入討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)歷程--從基本感知器到先進的深度學(xué)習(xí)架構(gòu),推動人工智能的創(chuàng)新。
恢復(fù)增強一代 RAG已經(jīng)成為一種主要的模式,以消除幻覺和其他影響大型語言模型內(nèi)容生成的不準(zhǔn)確。然而,RAP需要圍繞它的正確的數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)來有效和高效地擴展。數(shù)據(jù)流方法為向LLMS提供大量不斷豐富、可信的數(shù)據(jù)以產(chǎn)生準(zhǔn)確結(jié)果的最佳架構(gòu)奠定了基礎(chǔ)。這種方法還允許數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序團隊獨立工作和規(guī)?;?以加快創(chuàng)新。
越來越多的人工智能(AI)在互聯(lián)網(wǎng)上的東西設(shè)備中創(chuàng)造智能的'愛'設(shè)備,各種應(yīng)用正受益于這些智能設(shè)備。他們學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),在沒有人為干預(yù)的情況下做出自主決策,導(dǎo)致產(chǎn)品與環(huán)境進行更合乎邏輯、更像人類的互動。
忘記你對人工智能的了解。這不僅僅是科技巨頭和擁有大量工程師和研究生的大學(xué)。建立有用的智能系統(tǒng)的力量是你力所能及的.感謝令人難以置信的進步?大型語言模型 (LLMS)--就像雙子座和Tg-1的動力一樣--你可以創(chuàng)建由Ai驅(qū)動的產(chǎn)品,這些產(chǎn)品過去需要一個工程師團隊。在這一系列中,我們將從一個美味的用例開始,揭示建立LOM驅(qū)動的應(yīng)用程序的過程:創(chuàng)建一個個性化的AI膳食計劃。
你已經(jīng)閱讀了這個理論,了解了數(shù)據(jù)的重要性以及所有可以使用的方法。我們準(zhǔn)備好開始創(chuàng)建數(shù)據(jù)集了嗎?呃,沒那么快。我們需要確保我們了解問題空間,并使用它來確定我們甚至需要什么數(shù)據(jù)。
現(xiàn)在我們準(zhǔn)備開始收集數(shù)據(jù)了!但是我們有一些選擇,我們必須決定前進的道路?;旧?我們可以有兩種方法來收集數(shù)據(jù):使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)或創(chuàng)建新數(shù)據(jù)。
在一系列行業(yè)中,特別是在工業(yè)自動化的縱向領(lǐng)域,人們普遍認為,將現(xiàn)代計算機資源與基于云的軟件生命周期管理模型相結(jié)合,將變得越來越普遍。將虛擬計算機資源放置在創(chuàng)建多個數(shù)據(jù)流的地方是很好的。這是解決純粹云計算方法無法解決的系統(tǒng)延遲、隱私、成本和彈性挑戰(zhàn)的途徑。2010年左右,思科系統(tǒng)公司在"霧計算"的標(biāo)簽下啟動了這種范式轉(zhuǎn)變,并逐步轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在所謂的邊緣計算。
數(shù)據(jù)質(zhì)量差會導(dǎo)致信息驅(qū)動系統(tǒng)中的分析和決策不準(zhǔn)確。機器學(xué)習(xí)(ML)分類算法已成為解決一系列問題的有效工具。?數(shù)據(jù)質(zhì)量 通過自動發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)集中的異常來解決問題。將ML分類器應(yīng)用于數(shù)據(jù)提純、異常值識別、缺失值估算和記錄鏈接等任務(wù)有多種方法和策略。用于衡量機器學(xué)習(xí)模型在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題方面的效力的評價標(biāo)準(zhǔn)和性能分析方法正在演變。
在本文中,我們將探討如何使用智能人工智能代理?藍色開放人工智能 和語義內(nèi)核(微軟C#SDK)。你可以把它和?打開人工智能 開放的人工智能,擁抱的臉,或任何其他的模特。我們將介紹基本原理,深入研究實現(xiàn)細節(jié),并在?C# .無論你是初學(xué)者還是有經(jīng)驗的開發(fā)人員,這個指南將幫助你利用人工智能的力量為你的應(yīng)用程序服務(wù)。
近年來,隨著人工智能的發(fā)展,出現(xiàn)了專門針對人工智能的法規(guī),例如,在制藥業(yè)和金融業(yè)的模型風(fēng)險管理中出現(xiàn)了良好的機器學(xué)習(xí)做法,其他涉及數(shù)據(jù)隱私的廣譜法規(guī),歐盟的《電子商務(wù)規(guī)則》和加利福尼亞的《計算機風(fēng)險管理法》。同樣,內(nèi)部合規(guī)團隊在根據(jù)模型預(yù)測驗證決策時也可能希望解釋模型的行為。例如,承銷商想知道為什么一個特定的貸款申請被一個ML模型標(biāo)記為可疑。
傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)模型和人工智能技術(shù)往往存在一個嚴(yán)重的缺陷:它們?nèi)狈Σ淮_定性的量化。這些模型通常提供點估計,而不考慮預(yù)測的不確定性。這種限制削弱了評估模型輸出可靠性的能力。此外,傳統(tǒng)的ML模型缺乏數(shù)據(jù),往往需要正確的標(biāo)記數(shù)據(jù),因此,往往難以解決數(shù)據(jù)有限的問題。此外,這些模型缺乏將專家領(lǐng)域知識或先前信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果沒有利用特定領(lǐng)域的洞察力的能力,模型可能會忽略數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵細微差別,并傾向于無法發(fā)揮其潛力。毫升模型變得越來越復(fù)雜和不透明,雖然越來越多的人要求在根據(jù)數(shù)據(jù)和大赦國際作出的決定中增加透明度和問責(zé)制。
機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)是我們生活的組成部分.人工智能(AI)的應(yīng)用,通過自然語言處理(NLP),圖像分類和目標(biāo)檢測深入嵌入我們使用的許多設(shè)備。大多數(shù)人工智能應(yīng)用程序都是通過云基引擎提供的,這些引擎可以很好地處理它們所使用的內(nèi)容,比如在gmail中輸入電子郵件響應(yīng)時獲取單詞預(yù)測。
我們的重點從評估一般LM能力轉(zhuǎn)移到評估我們特定的膳食計劃模型的性能。這意味著仔細判斷我們的提示的有效性和由此產(chǎn)生的膳食計劃的質(zhì)量。在此之前,我們需要組裝我們的工具包:
設(shè)計一套不同的驗證方案,以密切反映現(xiàn)實世界的場景和用戶請求。這種真實的評估確保了機器人能夠處理用戶可能提出的多樣化、有時不可預(yù)測的請求。
當(dāng)我們投入了全部精力去創(chuàng)造一個尖端的人工智能膳食計劃。你精心挑選了正確的成分,通過訓(xùn)練,小心地把它們混合在一起,現(xiàn)在你的LMA設(shè)計已準(zhǔn)備好為你提供美食的樂趣。但是在你向全世界展示它之前,有一個關(guān)鍵的步驟:徹底的味道測試!這就是一個強有力的評估框架成為你最有價值的工具的地方。