13 δημοφιλή μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία γενετικών εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης

Θέλετε να δημιουργήσετε τις δικές σας παραγωγικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης; Ακολουθεί μια λίστα με μοντέλα AI που θα σας βοηθήσουν να ξεκινήσετε.

Τα μοντέλα AI είναι αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων που αποδίδουν εξαιρετικά καλά σε συγκεκριμένες εργασίες. Αυτές περιλαμβάνουν αρχιτεκτονικές συνελικτικών νευρωνικών δικτύων για ταξινόμηση και τμηματοποίηση εικόνων, παραγωγικά προεκπαιδευμένα μοντέλα μεγάλων γλωσσών, μοντέλα διάχυσης για εργασίες δημιουργίας εικόνας και

Πρόσφατα, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για παραγωγικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης —για εικόνα, ομιλία, κείμενο και άλλα— έχουν γίνει εξαιρετικά δημοφιλή. Αυτό οφείλεται τόσο στην πρόοδο της έρευνας όσο και στην πρόσβαση σε υπολογιστές υψηλής απόδοσης.

Ακολουθεί μια γρήγορη περίληψη των δημοφιλών μοντέλων AI που θα συζητήσω παρακάτω.

Δυνατότητες ModelKeyGPT-4Ένα μοντέλο ανοιχτού κώδικα μεγάλης γλώσσας μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία εφαρμογών που υποστηρίζονται από LLMΕίδος μικρής καμήλαςΠοικιλία εφαρμογών NLP, από chatbots έως βοηθούς κωδικοποίησηςΓεράκιΤο μοντέλο ανοιχτού κώδικα μεγάλης γλώσσας μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία εφαρμογών που υποστηρίζονται από LLMΣταθερή ΔιάχυσηΚείμενο σε εικόνα, εσωτερική ζωγραφική εικόνας, επικάλυψη και αναβάθμισηDALL-E 2Δημιουργία κειμένου σε εικόναΨίθυροςΑναγνώριση ομιλίας, μετάφραση γλώσσας και ανίχνευση γλώσσαςStableLMΕλαφρύ μοντέλο μεγάλης γλώσσας ανοιχτού κώδικαΣΥΝΔΕΤΗΡΑΣΜια ποικιλία εργασιών NLP, όπως η απάντηση ερωτήσεων, η σύνοψη και η δημιουργία κειμένουInternLMΈνα μοντέλο μεγάλης γλώσσας ανοιχτού κώδικα. μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία εφαρμογών που υποστηρίζονται από LLMΤμηματοποιήστε το μοντέλο για οτιδήποτεΓενίκευση μηδενικής λήψης για μια ποικιλία εργασιών τμηματοποίησης εικόναςWaveGANΠαραγωγή ήχουCycleGAN και pix2pixΜετάφραση εικόνας σε εικόναBioGPTΔημιουργία και εξόρυξη βιοϊατρικού κειμένου

Από την τέχνη της τεχνητής νοημοσύνης μέχρι τη δημιουργία ενός εξατομικευμένου βοηθού κωδικοποίησης, μπορείτε να δημιουργήσετε μια σειρά από παραγωγικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης με βάση τα ενδιαφέροντά σας. Εδώ, παραθέτουμε μερικά ενδιαφέροντα μοντέλα AI που μπορείτε να εξερευνήσετε—μαζί με τις βασικές τους δυνατότητες.

Ας αρχίσουμε!

GPT-4

Από τη δημιουργία του δρομολογίου για τα επερχόμενα ταξιδιωτικά σας σχέδια μέχρι τη σύνταξη συνοδευτικών επιστολών που ταιριάζουν στην περιγραφή της θέσης εργασίας, το ChatGPT έχει γίνει μέρος των καθημερινών μας εργασιών. GPT-4ο διάδοχός του, είναι ένα ακόμη πιο ισχυρό μεγάλο γλωσσικό μοντέλο.

Είναι το πιο ισχυρό σύστημα AI του OpenAI με καλύτερες συλλογιστικές δυνατότητες και απόδοση από το ChatGPT.

Ακολουθεί μια ομιλία τεχνολογίας για το πώς λειτουργεί το GPT-4 και πώς μπορείτε να δημιουργήσετε εφαρμογές με αυτό.

Μπορείτε να αποκτήσετε πρόσβαση στη διεπαφή ChatGPT με ένα δωρεάν λογαριασμός OpenAI. Για να αποκτήσετε πρόσβαση στο GPT-4, ωστόσο, θα πρέπει να έχετε συνδρομή στο ChatGPT Plus.

Ακολουθούν μερικές εφαρμογές που μπορείτε να δημιουργήσετε με αυτά τα μεγάλα μοντέλα γλώσσας:

• Προσαρμοσμένα chatbots
• Βελτίωση πλατφορμών CRM
• Ερώτηση-απάντηση σε προσαρμοσμένο σώμα
• Άλλες εργασίες όπως η σύνοψη και η δημιουργία κειμένου

Στη συνέχεια, θα εξετάσουμε ορισμένα μοντέλα μεγάλων γλωσσών ανοιχτού κώδικα.

Είδος μικρής καμήλας

Κυκλοφόρησε το Meta AI Είδος μικρής καμήλας, ένα θεμελιώδες μοντέλο μεγάλης γλώσσας με 65Β παραμέτρους, τον Φεβρουάριο του 2023. Στη συνέχεια, κυκλοφόρησε το LLama 2 με ουσιαστικές βελτιώσεις σε σχέση με την προηγούμενη έκδοση. Μπορείτε να αποκτήσετε πρόσβαση στα ακόλουθα:

• Συνομιλία Llama: Βελτιωμένο Llama 2
• Κωδικός Llama: Χτισμένο στο Llama 2; Εκπαιδεύτηκε σε πάνω από 500B διακριτικά κώδικα. υποστηρίζει τη δημιουργία κώδικα σε όλες τις πιο δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού

Μπορείτε να κατεβάσετε και να χρησιμοποιήσετε τα μοντέλα Llama από ζητώντας πρόσβαση. Δείτε αυτό το σεμινάριο για να μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε το LLama 2 στις εφαρμογές Python σας:

Γεράκι

Γεράκι είναι ένα ακόμη μοντέλο γλώσσας ανοιχτού κώδικα από το Technology Innovation Institute (ΗΑΕ). Όλα τα μοντέλα της σουίτας Falcon LLM είναι ανοιχτού κώδικα και είναι διαθέσιμα για ανοιχτή πρόσβαση. Έτσι, μπορείτε να τα χρησιμοποιήσετε για να δημιουργήσετε εφαρμογές που υποστηρίζονται από LLM.

Επί του παρόντος, υπάρχουν τέσσερα μεγέθη μοντέλων: 1.3B, 7.5B, 40B και 180B. για να αποδώσει καλύτερα από ό,τι σε πολλά σημεία αναφοράς, το μοντέλο 180B εκπαιδεύτηκε σε ένα σύνολο δεδομένων 3,5T tokens. Το Falcon LLM αποδίδει στο ίδιο επίπεδο με άλλα κορυφαία LLM ανοιχτού κώδικα.

Το Falcon 180B ανοιχτού κώδικα LLM επιτυγχάνει απόδοση κοντά σε αυτή του GPT-4. Δείτε αυτό το σεμινάριο που καλύπτει το Falcon 180B, πώς μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε, τις απαιτήσεις υλικού και πώς να το συγκρίνετε με το GPT-4:

Σταθερή Διάχυση

Σταθερή Διάχυση ένα μοντέλο κειμένου σε εικόνα για δημιουργία εικόνων και άλλες δημιουργικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης. Μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για αναβάθμιση εικόνας και ζωγραφική.

Stable Diffusion XLπου κυκλοφόρησε τον Ιούλιο του 2023, προσφέρει πολλές βελτιώσεις, όπως:

• δημιουργία περιγραφικών εικόνων από πολύ πιο σύντομα μηνύματα
• τη δυνατότητα δημιουργίας κειμένου υποστήριξης μέσα σε εικόνες
• Εργασίες ζωγραφικής και ζωγραφικής εικόνων
• αλληλεπίδραση με μια εικόνα προέλευσης για τη δημιουργία παραλλαγών

Εάν θέλετε να μάθετε πώς λειτουργούν τα μοντέλα διάχυσης – η μέθοδος πίσω από τη μαγεία – ρίξτε μια ματιά Πώς λειτουργούν τα μοντέλα διάχυσηςένα δωρεάν μάθημα από το DeepLearning.AI.

DALL-E 2

DALL-E 2 από το Open AI είναι ένα άλλο δημοφιλές μοντέλο δημιουργίας κειμένου σε εικόνα. Μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε για να δημιουργήσετε ρεαλιστικές εικόνες και έργα τέχνης από κείμενο—περιγραφή φυσικής γλώσσας.

Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τις ακόλουθες εργασίες:

• δημιουργία εικόνων από προτροπές κειμένου
• εικόνων inpainting και outpainting
• δημιουργία παραλλαγών μιας εικόνας

Μπορείτε να αποκτήσετε πρόσβαση στο DALL-E 2 μέσω του OpenAI API ή του Διεπαφή ιστού OpenAI labs.

Ψίθυρος

Ανοίξτε το AI Ψίθυρος είναι ένα μοντέλο αναγνώρισης ομιλίας που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για πολλές εφαρμογές, όπως:

• γλωσσική ταύτιση
• εργασίες αναγνώρισης ομιλίας, όπως η μεταγραφή αρχείων ήχου
• μετάφραση ομιλίας

Ακολουθεί ένας οδηγός σχετικά με τον τρόπο μετατροπής ομιλίας σε κείμενο χρησιμοποιώντας το OpenAI Whisper API:

Για να δοκιμάσετε το μοντέλο, μπορείτε να εγκαταστήσετε το whisper (openai-whisper) χρησιμοποιώντας pip και να αποκτήσετε πρόσβαση στο API μέσα από ένα σενάριο Python για να μεταγράψετε αρχεία ήχου. Επιπλέον, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε άλλα μεγάλα μοντέλα γλώσσας για να συνοψίσετε τη μεταγραφή και να δημιουργήσετε ένα αρχείο ήχου → σωλήνωση σύνοψης.

StableLM

StableLM είναι μια σουίτα LLM ανοιχτού κώδικα από το Stability AI. Οι παράμετροι 3B και 7B είναι προς το παρόν διαθέσιμες. Οι επόμενες εκδόσεις θα περιλαμβάνουν μεγαλύτερα μοντέλα με παραμέτρους 15B – 65B.

Έτσι, εάν θέλετε να πειραματιστείτε με ελαφριά, ανοιχτού κώδικα LLM στις εφαρμογές σας, μπορείτε να δοκιμάσετε το StableLM.

ΣΥΝΔΕΤΗΡΑΣ

ΣΥΝΔΕΤΗΡΑΣ σημαίνει Contrastive Language-Image Pre-training. Είναι ένα νευρωνικό δίκτυο, ένα πολυτροπικό μοντέλο, εκπαιδευμένο σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων ζευγών (κείμενο, εικόνα). Το μοντέλο αξιοποιεί δεδομένα φυσικής γλώσσας, προσπαθεί να μάθει —από τις περιγραφές φυσικής γλώσσας— τη σημασιολογία των εικόνων. Το μοντέλο CLIP είναι ικανό να προβλέψει το πιο σχετικό κείμενο που δίνεται σε μια εικόνα.

Με το CLIP, μπορείτε να εκτελέσετε ταξινόμηση εικόνων μηδενικής λήψης—χωρίς δαπανηρή προεκπαίδευση και λεπτομέρεια. Επιπλέον, μπορείτε να αξιοποιήσετε τις δυνατότητες των βάσεων δεδομένων CLIP και διανυσματικών βάσεων για να δημιουργήσετε ενδιαφέρουσες εφαρμογές σε:

• αναζήτηση κειμένου σε εικόνα και εικόνα σε εικόνα
• αντίστροφη αναζήτηση εικόνων

Τμηματοποιήστε το μοντέλο για οτιδήποτε

Η τμηματοποίηση εικόνας είναι το καθήκον της αναγνώρισης pixel που ανήκουν σε ένα συγκεκριμένο αντικείμενο μέσα σε μια εικόνα. Κυκλοφόρησε το Meta AI Τμήμα οποιουδήποτε μοντέλου (SAM) που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την τμηματοποίηση οποιασδήποτε εικόνας και την αποκοπή αντικειμένων από αυτήν.

Πηγή εικόνας: Τμήμα Οτιδήποτε

Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τις προτροπές για να καθορίσετε τι να τμηματοποιήσετε σε μια εικόνα. Η SAM υποστηρίζει επί του παρόντος τις ακόλουθες προτροπές: πλαίσια οριοθέτησης, μάσκες και σημεία προσκηνίου και φόντου. Το μοντέλο έχει επίσης εξαιρετική απόδοση γενίκευσης μηδενικής λήψης σε εικόνες που δεν είχαν προηγουμένως εμφανιστεί. Άρα δεν απαιτείται ρητή εκπαίδευση.

Δοκιμάστε το Μοντέλο SAM στο πρόγραμμα περιήγησής σας!

InternLM

InternLM είναι ένα μοντέλο γλώσσας ανοιχτού κώδικα. Μπορείτε να δοκιμάσετε το βασικό μοντέλο 7B και το μοντέλο συνομιλίας ανοιχτού κώδικα. Το μοντέλο υποστηρίζει ένα παράθυρο περιβάλλοντος 8K. Επιπλέον, το InternLM υποστηρίζει διερμηνέα κώδικα και δυνατότητες κλήσης συναρτήσεων.

Το InternLM είναι επίσης διαθέσιμο στη βιβλιοθήκη μετασχηματιστών HuggingFace. Μπορείτε να αξιοποιήσετε το ελαφρύ πλαίσιο προ-προπόνησης. Υποστηρίζει επίσης τη δημιουργία και την ανάπτυξη εφαρμογών με χρήση LMDeploy. Έτσι, μπορείτε να δημιουργήσετε εφαρμογές NLP από άκρο σε άκρο με το InternLM.

WaveGAN

WaveGAN είναι ένα μοντέλο παραγωγής ήχου. Βοηθά στη σύνθεση ακατέργαστου ήχου από δείγματα πραγματικών δεδομένων ήχου.

Μπορείτε να εκπαιδεύσετε το WaveGAN σε ένα σύνολο δεδομένων αυθαίρετων αρχείων ήχου και να συνθέσετε ήχο χωρίς εκτεταμένη προεπεξεργασία.

CycleGAN και Pix2Pix

Μέχρι στιγμής, έχουμε καλύψει τη μετατροπή ομιλίας σε κείμενο, από κείμενο σε εικόνα και άλλα μοντέλα για διάφορες εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Τι γίνεται όμως αν θέλετε να εκτελέσετε μετάφραση εικόνας σε εικόνα; Εδώ, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε CycleGAN για να μάθετε μια αντιστοίχιση από τον τομέα προέλευσης στον τομέα προορισμού για να εκτελέσετε μετάφραση εικόνας σε εικόνα.

Για παράδειγμα, δεδομένης της εικόνας μιας λίμνης κατά τη διάρκεια του χειμώνα, μπορεί να θέλετε να μεταφράσετε την ίδια εικόνα όταν η εποχή είναι καλοκαίρι. Στην εικόνα ενός αλόγου, μπορεί να θέλετε να αντικαταστήσετε το άλογο με μια ζέβρα διατηρώντας το ίδιο φόντο. Το CycleGAN είναι κατάλληλο για τέτοιες εργασίες.

Το μοντέλο pix2pix μπορεί να χρησιμοποιηθεί για μετάφραση εικόνας σε εικόνα. Οι βασικές δυνατότητες του μοντέλου περιλαμβάνουν:

• ανακατασκευή αντικειμένων από χάρτες ακμών και
• χρωματίζοντας εικόνες

Μπορείτε να βρείτε τις υλοποιήσεις PyTorch του CycleGAN και του pix2pix στο GitHub.

BioGPT

BioGPT από τη Microsoft είναι ένα μοντέλο μετασχηματιστή που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για εφαρμογές εξόρυξης βιοϊατρικών δεδομένων και δημιουργίας κειμένου. Χρησιμοποιεί τις υλοποιήσεις μοντέλων ακολουθίας σε ακολουθία που παρέχονται από fairseq.

Fairseq από την έρευνα του Facebook (τώρα Meta AI) είναι μια εργαλειοθήκη που παρέχει υλοποιήσεις μοντέλων αλληλουχίας σε ακολουθία για εργασίες όπως:

• μοντελοποίηση γλώσσας
• μετάφραση
• συνόψιση

Και τα δύο προεκπαιδευμένα μοντέλα και είναι διαθέσιμα σημεία ελέγχου μοντέλων με ακρίβεια. Μπορείτε να κατεβάσετε το μοντέλο είτε από τη διεύθυνση URL είτε από τον κόμβο HuggingFace.

Τα μοντέλα BioGPT αποτελούν επίσης μέρος της βιβλιοθήκης μετασχηματιστών HuggingFace. Έτσι, εάν εργάζεστε στον βιοϊατρικό χώρο, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το BioGPT για να δημιουργήσετε εφαρμογές για συγκεκριμένους τομείς.

Τυλίγοντας

Ελπίζω να βρήκατε μερικά χρήσιμα μοντέλα με τα οποία μπορείτε να δημιουργήσετε εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης. Αν και αυτή η λίστα δεν είναι εξαντλητική, καλύψαμε μερικά από τα πιο δημοφιλή μοντέλα που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για τη δημιουργία εφαρμογών για δημιουργία κειμένου και ήχου, μεταγραφή ομιλίας σε κείμενο, αναζήτηση εικόνων και πολλά άλλα.

Όταν δημιουργείτε εφαρμογές χρησιμοποιώντας μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, θα πρέπει να γνωρίζετε τις κοινές παγίδες, όπως λανθασμένες πληροφορίες και παραισθήσεις. Και μπορεί να αντιμετωπίσετε περιορισμούς κατά τη βελτίωση των μοντέλων, καθώς η διαδικασία μικρορύθμισης απαιτεί συχνά πόρους.

Αν λοιπόν είστε προγραμματιστής, ήρθε η ώρα να συμμετάσχετε στην επανάσταση της τεχνητής νοημοσύνης και να αρχίσετε να δημιουργείτε ενδιαφέρουσες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης! Μπορείτε να δοκιμάσετε αυτά τα μοντέλα στο Google Colab ή σε άλλα συλλογικά σημειωματάρια επιστήμης δεδομένων.