VC Astasia Myers'ın makine öğrenimi, bulut altyapısı, geliştirici araçları, açık kaynak ve güvenlik konusundaki bakış açıları. Buradan kaydolun .

Ürünler

Dil Zinciri

Dil ZinciriLLM iş akışındaki görevleri koordine ederek LLM'lerin geliştirilmesine yardımcı olmayı amaçlayan açık kaynaklı bir Python kitaplığıdır. LangChain, dil modeli uygulamaları oluşturmak için kullanılabilecek birçok modül sağlar. Modüller, daha karmaşık uygulamalar oluşturmak için birleştirilebilir veya basit uygulamalar için ayrı ayrı kullanılabilir. Altı tür modül vardır: 1) LLM'ler: bir dil modelinden tahminler alın, 2) İstem şablonları: LLM'ler için istemleri yönetin, 3) Zincirler: LLM'leri ve istemleri çok adımlı iş akışlarında birleştirin, 4) Aracılar: dinamik olarak çağrı zincirlerine dayalı kullanıcı amacına göre, 5) Bellek: zincirlere ve aracılara durum ekleyin, 6) Yardımcı Programlar: eylemler. LangChain, kullanıcıların aracılar, sohbet robotları, veri destekli üretim, soru yanıtlama, özetleme, benzer örnekler oluşturma, modelleri karşılaştırma ve değerlendirme dahil olmak üzere LLM'lerle birçok kullanım durumu oluşturmasına olanak tanır.

Bu neden önemli? Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), diğerleri arasında OpenAI GPT-3, Cohere , RoBERTa tarafından örneklenen dönüştürücü bir teknoloji olarak ortaya çıkıyorBir LLM'nin genellikle değer sağlamak için bağlam için ön ve son işleme için diğer süreçlere ve veritabanı altyapısına veya SaaS ürünlerine bağlanması gerekir. LangChain bu konuda yardımcı olur. Makine Öğrenimi (ML) dünyasının iki kampa ayrıldığına inanıyoruz. Birinci kamp, ​​makine öğrenimi modellerini eğiten ve ince ayar yapan makine öğrenimi uygulayıcılarıdır. İkinci kamp, ​​API aracılığıyla barındırılan bir temel modelden sonuç almak için hızlı mühendislikten yararlananlardır. LangChain, ikinci kamptaki makine öğrenimi uygulayıcılarını destekler. LangChain'in LLM'lerin ötesine geçerek Stable Difüzyon gibi diğer modalitelerin temel modellerine uzandığı bir dünya hayal edebiliyoruz..

GPT-Dizini

GPT Dizini, büyük dış bilgi tabanlarının LLM'lerle kullanımını kolaylaştırmak için tasarlanmış bir dizi veri yapısından oluşan bir projedir. GPT Endeksi aşağıdaki avantajları sağlamaya yardımcı olur:

• Bilgi istemi boyutu sınırlamalarıyla ilgili endişeleri ortadan kaldırın.
• LLM uygulamanızdaki standart kodu azaltmak için soyut yaygın kullanım kalıpları.
• Ortak veri kaynaklarınıza (Google Docs, Slack vb.) veri bağlayıcıları sağlayın.
• Maliyet şeffaflığı + performansı artırırken maliyeti azaltan araçlar sağlayın.

MüzikLM

MusicLM, "Bozulmuş bir gitar riffiyle desteklenen sakinleştirici bir keman melodisi" gibi metin açıklamalarından yüksek kaliteli müzik üreten bir model . MusicLM, koşullu müzik oluşturma sürecini hiyerarşik bir diziden diziye modelleme görevi olarak yayınlar ve birkaç dakika boyunca tutarlı kalan 24 kHz'de müzik üretir. Web sitesinde bazı eğlenceli örnekler var.

Bu neden önemli? Makine öğrenimindeki gelişmeler öncelikle doğal dil, resimler ve videoya odaklandı. Sese uygulanan üretken yapay zeka hala gelişmektedir. Görsel üretken yapay zeka telif hakkı ihlalleriyle ilgili aynı tartışmanın müzik endüstrisinde başlayacağını düşünüyoruz.

içerik

Teknoloji Borcunu Önceliklendirmek İçin Bir Çerçeve

Lob Kıdemli Mühendislik Direktörü Max Countryman , teknik borca ​​öncelik vermek için adım adım bir süreç sunuyor. Aşağıdaki soruları cevaplamayı önerir:

1. Hiçbir şey yapmamayı seçersek, bu sorun daha da kötüleşecek mi, aynı mı kalacak yoksa düzelecek mi?
2. Daha da kötüleşirse, ne kadar çabuk bozulur?
3. Aynı kalırsa, bugün ne kadar bozulmaya neden oluyor?
4. İyileşirse, hangi noktada artık bir engel olmaktan çıkacak kadar iyileşecek?

Yığından Akışlara: Hareket Halindeki Verilerden Değer Oluşturma

AWS Kıdemli Geliştirici Danışmanı Ricardo Ferreira , akış tabanlı sistemlerin yükselişinin altını çiziyor. Akışlı veri mimarilerinin, şirketlere kendilerini sundukları gibi fırsatlara tepki vermeye başlamaları için araçlar sağlamada çok iyi olduğunu belirtiyor. Ferreira, veri akışı yolculuğunu ve kaçınılması gereken tuzakları tartışıyor.

Bu neden önemli? Rekabetçi iş baskılarının ve müşteri beklentilerinin, şirketleri veri ve makine öğrenimi altyapılarında gerçek zamana veya gerçek zamana daha yakın olmaya itmeye devam edeceğine inanıyoruz.

Shutterstock, OpenAI Anlaşmasını İmzaladıktan Sonra, Metin İstemlerine Dayalı Görüntüler Oluşturmak için Üretken Bir Yapay Zeka Araç Seti Sunuyor

Shutterstock'un Creative Flow çevrimiçi tasarım platformunun müşterileri artık OpenAI ve Dall-E 2 tarafından desteklenen metin istemlerine dayalı görseller oluşturabilecek. yapılmış.

Bu neden önemli? Temel modellerin yerleşik şirketlere fayda sağlayacağına ve yeni nesil temel model yerel SaaS/üreten tüketici ürünlerine yol açacağına inanıyoruz. Şirket içi yazılımdan buluta geçişe benzer şekilde, Shutterstock gibi yenilik yapan mevcut satıcılardan oluşan bir grup ve geçerliliği sona erecek bir grup olacak.

İşler

⭐️Claypot — Kurucu Mühendis (Infra)

⭐️ Grit — Kurucu Makine Öğrenimi Mühendisi

⭐️ Omni — Kıdemli Veri Görselleştirme Mühendisi