現(xiàn)如今，AI編程助手已經(jīng)成為Python代碼開發(fā)者的左膀右臂，這些AI助手通過智能化的功能，讓編程工作事半功倍，同時(shí)代碼質(zhì)量也更上一層樓。本文分享10款好用的AIPython代碼生成工具。1GitHubCopilotGitHubCopilot是由GitHub創(chuàng)建的AI編程伙伴。能在你輸入時(shí)實(shí)時(shí)推薦完整的代碼行和整個(gè)函數(shù)。Copilot由OpenAICodex提供支持，后者在數(shù)十億行公共代碼上進(jìn)行過訓(xùn)練。主要特點(diǎn)：支持Python等多種語言，提供精準(zhǔn)的上下文代碼補(bǔ)全與Visual...

今天給大家分享JinaAI提出的一個(gè)新的技巧。正常在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)建索引的時(shí)候，一般我們需要先對(duì)文檔進(jìn)行分塊，建立向量索引。而這個(gè)分塊大小，設(shè)置的都是比較短的，比如512。一方面是早期bert的處理長(zhǎng)度的限制，另一個(gè)方面是如果文本太長(zhǎng)，包含的信息就越多，那么可能比較難用一個(gè)向量來表征出來。圖片對(duì)于前者，如果持續(xù)關(guān)注向量模型的同學(xué)可以發(fā)現(xiàn)，無論是開源的BGE系列，還是閉源的API，都在往一個(gè)較長(zhǎng)的上下文靠齊（比如說...

ChatGPT的推出引起了全球關(guān)注，標(biāo)志著生成人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要里程碑。盡管生成人工智能在過去十年中一直存在，但ChatGPT的引入引發(fā)了人工智能領(lǐng)域的新一輪研究和創(chuàng)新浪潮。這種興趣的激增導(dǎo)致了許多先進(jìn)工具的開發(fā)和發(fā)布，如Bard、StableDiffusion、DALLE、MakeAVideo、RunwayML和Jukebox等。這些工具展示了卓越的能力，涵蓋了從文本生成和音樂創(chuàng)作，圖像創(chuàng)建，視頻制作，代碼生成，甚至科學(xué)工作等各種任務(wù)。它們建立在各種...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2408.16768在線demo:https:huggingface.cospacesZiyuGSAM2Pointcode鏈接：https:github.comZiyuGuo99SAM2Point亮點(diǎn)直擊無投影3D分割：SAM2POINT通過將3D數(shù)據(jù)體素化為視頻格式，避免了復(fù)雜的2D3D投影，實(shí)現(xiàn)了高效的零樣本3D分割，同時(shí)保留了豐富的空間信息。多樣的提示支持：該方法支持3D點(diǎn)、3D框和mask三種提示類型，實(shí)現(xiàn)了靈活的交互式分割，增強(qiáng)了3D分割的精確度和適應(yīng)性。強(qiáng)大的泛化能力：SAM2P...

編者按：AI能立即改變世界嗎？為何巨額投資卻難見成效？你是否也在思考：我們開發(fā)的AI產(chǎn)品真的解決了用戶的需求嗎？面對(duì)這些問題，許多公司陷入了困境：要么過于專注模型開發(fā)而忽視實(shí)際應(yīng)用，要么盲目將AI融入產(chǎn)品而不考慮是否需要。這不僅導(dǎo)致資源浪費(fèi)，更可能使我們錯(cuò)失AI真正的價(jià)值所在。本文深入剖析了AI從實(shí)驗(yàn)室走向市場(chǎng)的五大障礙，包括使用成本、產(chǎn)品可靠性、隱私問題、產(chǎn)品安全和用戶界面。作者基于對(duì)OpenAI、Google等A...

編輯伊風(fēng)出品51CTO技術(shù)棧（微信號(hào)：blog51cto）ChatGPT橫空出世，打響了生成式AI創(chuàng)業(yè)熱潮的發(fā)令槍。在國(guó)內(nèi)，智譜AI、百川智能、零一萬物、月之暗面、Minimax率先領(lǐng)跑。今年6月，前微軟全球副總裁姜大昕創(chuàng)辦的階躍星辰，開始受到資本的青睞，一輪20億美元的融資，將其送上了第一梯隊(duì)的牌桌。自此，大模型創(chuàng)企的“六小虎”的格局形成。從新年伊始，AI應(yīng)用層的井噴被預(yù)告為今年AI領(lǐng)域的最強(qiáng)看點(diǎn)。3月份，Kimi200萬字長(zhǎng)文本橫空出世...

“技術(shù)的核心只有兩點(diǎn)，一個(gè)是把技術(shù)做好，一個(gè)是把技術(shù)用好”在之前的文章中曾經(jīng)說過，預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)是為了打造一個(gè)更好用的大模型，而提示學(xué)習(xí)是為了更好的使用大模型，激發(fā)大模型的潛能。而基于提示學(xué)習(xí)發(fā)展起來的提示詞工程，也就是怎么寫一個(gè)更好的提示詞；網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)有很多經(jīng)過檢驗(yàn)的提示詞框架，比如APE，BROKE等。提示詞工程是一門基于經(jīng)驗(yàn)的科學(xué)，因此沒有最好的提示詞框架，只有不同任務(wù)下最合適的提示詞框架。而經(jīng)過...

1模型創(chuàng)新點(diǎn)介紹1.1時(shí)間編碼輸入信息編碼參考Informer論文，我們把源碼和數(shù)據(jù)集制作進(jìn)行了優(yōu)化，方便任何帶有時(shí)間特征列的數(shù)據(jù)集進(jìn)行輸入信息的編碼。Informer在原始向量上不止增加了Transformer架構(gòu)必備的PositionEmbedding（位置編碼）還增加了與時(shí)間相關(guān)的各種編碼：日周期編碼：表示一天中的時(shí)間點(diǎn)。周周期編碼：表示一周中的時(shí)間點(diǎn)。月周期編碼：表示一個(gè)月中的時(shí)間點(diǎn)。在時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)中，不同時(shí)間節(jié)點(diǎn)可能蘊(yùn)藏著重要...

1.標(biāo)準(zhǔn)Transformer經(jīng)典Transformer模型(如上圖所示)，它是由編碼器（藍(lán)框）和解碼器（綠框）組成，標(biāo)準(zhǔn)VisionTransformer(ViT)[2]主要應(yīng)用了其中的編碼器,編碼器模塊主要由一個(gè)MultiHeadSelfAttention(MHA)和一個(gè)MultilayerPerceptron(MLP)組成。2.視覺Transformer標(biāo)準(zhǔn)Transformer編碼器的輸入是一維embedding，為了能將該編碼器應(yīng)用于圖像任務(wù)，將尺寸為(H,W,C)的圖像切分成尺寸為(P,P,C)的圖像塊，一共得到個(gè)圖像塊，reshape...

了解向量、Tokens和嵌入是理解大語言模型怎樣處理語言的基礎(chǔ)。在處理LLMs時(shí)，你經(jīng)常會(huì)遇到“向量”、“Tokens”和“嵌入”這些術(shù)語。在深入研究構(gòu)建聊天機(jī)器人和人工智能助手之前，徹底理解這些概念非常重要。隨著多模態(tài)方法日益普及，這些術(shù)語不僅僅適用于大型語言模型（LLMs），還可用于解釋圖像和視頻。本教程的目標(biāo)是通過簡(jiǎn)單直接的示例和代碼片段向你介紹這些核心概念。向量：機(jī)器的語言向量在LLMs和生成式人工智能的運(yùn)作...

傳統(tǒng)的注意力機(jī)制由于時(shí)間和空間復(fù)雜度的二次方增長(zhǎng)，以及在生成過程中鍵值緩存的內(nèi)存消耗不斷增加，限制了模型處理長(zhǎng)文本的能力。相關(guān)的解決方案包括減少計(jì)算復(fù)雜度、改進(jìn)記憶選擇和引入檢索增強(qiáng)語言建模。檢索增強(qiáng)生成（RAG）和MemLong的記憶檢索流程。(a)當(dāng)檢索到的信息長(zhǎng)度超過模型的處理能力時(shí)，RAG甚至可能會(huì)降低生成性能（黃色）(b)MemLong利用外部檢索器來獲取歷史信息，然后將這些信息以鍵值對(duì)（KV）的形式而不是文本...

隨著互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體平臺(tái)上視頻內(nèi)容的爆炸性增長(zhǎng)，視頻理解技術(shù)的重要性日益凸顯。視頻理解不僅僅是對(duì)視頻內(nèi)容的簡(jiǎn)單分類或標(biāo)簽化，而是深入分析視頻中的動(dòng)作、場(chǎng)景、情節(jié)和語義信息。這項(xiàng)技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，包括視頻摘要、內(nèi)容檢索、內(nèi)容審核、版權(quán)保護(hù)和智能推薦等。在信息時(shí)代，視頻理解技術(shù)扮演著越來越重要的角色。隨著視頻內(nèi)容的激增，如何有效地理解和處理這些內(nèi)容成為了一個(gè)關(guān)鍵問題。視頻理解不僅僅...

大多數(shù)人以為寫清楚指令是再簡(jiǎn)單不過的事情，但其實(shí)絕大部分人都無法正確描述自己的想法和意圖。這對(duì)于使用OpenAI的GPT4這樣的強(qiáng)大的語言模型來說，是一個(gè)很大的障礙。GPT4是一個(gè)可以接受文本和圖像輸入，輸出文本的多模態(tài)模型，它可以解決很多困難的問題，比我們之前的任何模型都更準(zhǔn)確，這得益于它更廣泛的常識(shí)和先進(jìn)的推理能力1。如果你想讓GPT4幫你完成一些創(chuàng)造性或技術(shù)性的寫作任務(wù)，比如寫歌、寫劇本、或者學(xué)習(xí)你的寫作...

本文使用LlamaIndex的查詢引擎工具和函數(shù)工具構(gòu)建人工智能代理，并演示如何有效地集成和利用這些工具。基本的檢索增強(qiáng)生成(RAG)數(shù)據(jù)管道通常依賴于硬編碼的步驟，每次運(yùn)行時(shí)都遵循預(yù)定義的路徑。這些系統(tǒng)沒有實(shí)時(shí)決策，也不會(huì)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整動(dòng)作。這種限制會(huì)降低在復(fù)雜或不斷變化的環(huán)境中的靈活性和響應(yīng)性，凸顯了傳統(tǒng)RAG系統(tǒng)的一個(gè)主要弱點(diǎn)。LlamaIndex通過引入??代理??解決了這個(gè)限制。代理超越了查詢引擎，因?yàn)樗?..

嘉賓郭煒、沈旸、程戈主持薛彥澤整理李美涵大模型的場(chǎng)域，被開閉源自動(dòng)地劃分為兩個(gè)陣營(yíng)。自此，開閉源之爭(zhēng)的硝煙一直盤旋在大模型的上空。從奧特曼頗為無力的辯稱：OpenAI的Open指的是人工智能成果的廣泛共享，而非模型的開源。到李彥宏直截了當(dāng)?shù)臄嘌裕洪_源模型可能是一種“智商稅”，隨著時(shí)間的推移，開源模型只會(huì)越來越落后。開源模型在商業(yè)模式上的斷裂及性能的落后一直飽受詬病。然而，Llama3.1的橫空出世給開源注入了強(qiáng)...

?一、結(jié)論寫在前面論文標(biāo)題：ModelMerginginLLMs,MLLMs,andBeyond:Methods,Theories,ApplicationsandOpportunities論文鏈接：??https:arxiv.orgpdf2408.07666??項(xiàng)目鏈接：??https:github.comEnnengYangAwesomeModelMergingMethodsTheoriesApplications??模型合并是機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)中一種高效的賦能技術(shù)，無需收集原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)，也不需要昂貴的計(jì)算。隨著模型合并在各個(gè)領(lǐng)域的日益普及，全面理解現(xiàn)有的模型合并技術(shù)變得至...

01、CorexPushingtheboundariesofcomplexreasoningthroughmultimodelcollaborationCorex：通過多模型協(xié)作推動(dòng)復(fù)雜推理的邊界摘要：大型語言模型（LLMs）正以前所未有的速度發(fā)展，并在擁有世界知識(shí)的自然語言處理（NLP）領(lǐng)域展現(xiàn)了相當(dāng)?shù)哪芰ΑＪ芤嬗诔笠?guī)模的訓(xùn)練語料庫，單一的LLM能夠勝任典型的NLP任務(wù)。然而，其在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時(shí)的表現(xiàn)仍受到其內(nèi)部表示的局限性約束。為進(jìn)一步突破這一邊界，我們引入了Corex，這是一套將LLM...

摘要:大型語言模型（LLMs）已經(jīng)顯著擴(kuò)展，并逐漸融入各個(gè)領(lǐng)域。在機(jī)器人任務(wù)規(guī)劃中，LLMs利用其先進(jìn)的推理和語言理解能力，基于自然語言指令制定精準(zhǔn)高效的行動(dòng)計(jì)劃。然而，對(duì)于需要與復(fù)雜環(huán)境交互的具體任務(wù)，僅限于文本的LLMs在與機(jī)器人視覺感知的兼容性方面往往面臨挑戰(zhàn)。本研究全面概述了LLMs和多模態(tài)LLMs在各種機(jī)器人任務(wù)中的新興應(yīng)用。此外，我們提出了一個(gè)利用多模態(tài)GPT4V增強(qiáng)具體任務(wù)規(guī)劃的框架，通過結(jié)合自然語言指令...

一、背景本文中我們繼續(xù)介紹分布式訓(xùn)練中的張量并行（TensorParallelism，TP），包括AlexNet、Google、Facebook、NVIDIA以及ColossalAI的一系列TensorParallelism方案。涉及1DTP，2D和3DTP，也包含行切分和列切分等。這里說的TensorParallelism和ZeroDP以及PytorchFSDP中的模型切分方式不一樣，ZeroDP和FSDP中的模型切分在實(shí)際使用的時(shí)候還會(huì)將相應(yīng)的參數(shù)AllGather到當(dāng)前設(shè)備，使用全部的參數(shù)進(jìn)行計(jì)算。而TensorParallelism中的...

1.GMeLLo提出的背景1.1多跳問答多跳問答的難度往往比較大，因?yàn)椴粌H要追溯事實(shí)，還要聚合與串聯(lián)事實(shí)。事實(shí)的來源可以是知識(shí)圖譜、表格、自由格式文本，或者是這些來源的異構(gòu)組合。隨著大型語言模型的發(fā)展，基于提示的方法搭配可選的檢索模塊已成為處理多跳問答的常用手段，但以往多數(shù)工作側(cè)重于靜態(tài)信息庫。1.2知識(shí)編輯知識(shí)編輯目前有兩種主流方案：修改模型參數(shù)和保留模型參數(shù)。1.2.1修改模型參數(shù)可進(jìn)一步細(xì)分為元學(xué)習(xí)和定位編...