公司注册网站需要什么资料,返佣贵金属交易所网站建设,桂林app开发公司,网站建设的一些专业术语陈老老老板#x1f934; #x1f9d9;♂️本文专栏#xff1a;生活#xff08;主要讲一下自己生活相关的内容#xff09;生活就像海洋,只有意志坚强的人,才能到达彼岸。 #x1f9d9;♂️本文简述#xff1a;亚马逊云科技大语言模型的创新科技 #x1f9d9;♂️上… 陈老老老板 ♂️本文专栏生活主要讲一下自己生活相关的内容生活就像海洋,只有意志坚强的人,才能到达彼岸。 ♂️本文简述亚马逊云科技大语言模型的创新科技 ♂️上一篇文章 年度总结-你觉得什么叫生活 有任何问题都可以私聊我在文章最后也可以加我的vx。感谢支持 我认为人人都可以学好编程我愿意成为你的领路人 一.前言
近年来人工智能领域取得了巨大的突破其中亚马逊云科技大语言模型是一项备受关注的创新技术。本文将探讨亚马逊云科技大语言模型的创新应用大型语言模型Large Language Models或简写为 LLMs。这是目前炙手可热的话题采用机器学习新范式赋能业务的不断探索已经播种了几十年。但随着充足可伸缩算力的就位、海量数据的爆炸、以及机器学习技术的快速进步各行各业的客户开始对业务进行重塑。最近像 ChatGPT 这样的生成式 AI 应用引起了广泛的关注引发了诸多想象。我们正处在一个令人激动的转折点上——机器学习被大规模采用我们也相信生成式 AI 将会重塑大量客户体验和应用程序。
二.大型语言模型概述
大型语言模型指的是具有数十亿参数B的预训练语言模型**例如GPT-3, Bloom, LLaMA)**。这种模型可以用于各种自然语言处理任务如文本生成、机器翻译和自然语言理解等。
大型语言模型的这些参数是在大量文本数据上训练的。现有的大型语言模型主要采用 Transformer 模型架构并且在很大程度上扩展了模型大小、预训练数据和总计算量。他们可以更好地理解自然语言并根据给定的上下文例如 prompt生成高质量的文本。其中某些能力例如上下文学习是不可预测的只有当模型大小超过某个水平时才能观察到。
以下是 2019 年以来出现的各种大型语言模型百亿参数以上时间轴其中标黄的大模型已开源。 3.大型语言模型的发展历史
我们首先来了解下大型语言模型的发展历史和最新研究方向分析。
大型语言模型 1.0。过去五年里自从我们看到最初的Transformer模型 BERT、BLOOM、GPT、GPT-2、GPT-3 等的出现这一代的大型语言模型在 PaLM、Chinchilla 和 LLaMA 中达到了顶峰。第一代 Transformers 的共同点是它们都是在大型未加标签的文本语料库上进行预训练的。
大型语言模型 2.0。过去一年里我们看到许多经过预训练的大型语言模型正在根据标记的目标数据进行微调。第二代 Transformers 的共同点是对目标数据的微调使用带有人工反馈的强化学习RLHF或者更经典的监督式学习。第二代大型语言模型的热门例子包括InstructGPT、ChatGPT、Alpaca 和 Bard 等。
大型语言模型 3.0。过去的几个月里这个领域的热门主题是参数高效微调和对特定领域数据进行预训练这是目前提高大型语言模型计算效率和数据效率的最新方法。另外下一代大型语言模型可能以多模态和多任务学习为中心这将为大型语言模型带来更多崭新并突破想象力的众多新功能。 4.大模型最新研究方向分析
4.1Amazon Titan
2023 年 4 月亚马逊云科技宣布推出 Amazon Titan 模型。根据其以下官方网站和博客的信息如下图所示一些亚马逊云科技的客户已经预览了亚马逊全新的 Titan 基础模型。目前发布的 Amazon Titan 模型主要包括两个模型
针对总结、文本生成、分类、开放式问答和信息提取等任务的生成式大语言模型文本嵌入embeddings大语言模型能够将文本输入字词、短语甚至是大篇幅文章翻译成包含语义的数字表达jiembeddings 嵌入编码。 虽然这种大语言模型不生成文本但对个性化推荐和搜索等应用程序却大有裨益因为相对于匹配文字对比编码可以帮助模型反馈更相关、更符合情境的结果。实际上Amazon.com 的产品搜索能力就是采用了类似的文本嵌入模型能够帮助客户更好地查找所需的商品。为了持续推动使用负责任AI的最佳实践Titan 基础模型可以识别和删除客户提交给定制模型的数据中的有害内容拒绝用户输入不当内容过滤模型中包含不当内容的输出结果如仇恨言论、脏话和语言暴力。
4.2Alpaca: LLM Training LLM
2023 年 3 月 Meta 的 LLaMA 模型发布该模型对标 GPT-3。已经有许多项目建立在 LLaMA 模型的基础之上其中一个著名的项目是 Stanford 的羊驼Alpaca模型。Alpaca 基于 LLaMA 模型是有 70 亿参数指令微调的语言 Transformer。Alpaca 没有使用人工反馈的强化学习RLHF而是使用监督学习的方法其使用了 52k 的指令-输出对instruction-output pairs。 Source: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca?trkcndc-detail
研究人员没有使用人类生成的指令-输出对而是通过查询基于 GPT-3 的 text-davinci-003 模型来检索数据。因此Alpaca 本质上使用的是一种弱监督weakly supervised或以知识蒸馏knowledge-distillation-flavored为主的微调。 5.亚马逊云科技的AI创新应用 5.1Amazon CodeWhisperer
AWS 2023/4月已正式推出Amazon CodeWhisperer,是亚马逊的用几十亿行开源代码训练出来的 AI 工具它可以根据你的代码注释和现有代码实时生成代码建议。其中CodeWhisperer个人套餐所有开发人员均可免费使用。
Amazon CodeWhisperer目前支持多种语言(Python, Java, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Rust, PHP, Ruby, Kotlin, C, C, Shell scripting, SQL, and Scala)并同时支持多种IDE(JetBrains IDEs,Visual Studio (VS) Code,AWS Cloud9,AWS Lambda console)
目前市面上上有很多AI编程助手比如GitHub Copilot,tabnine等相比前面的一些AI编程助手Amazon CodeWhisperer有哪些不同之处呢,具体有如下区别
Amazon CodeWhisperer对个人免费而GitHub Copilot要收费而tabnine免费版只提供较为基础的补全功能Amazon CodeWhisperer的模型训练不仅基于开源库比如GitHub也加入了Amazon和AWS自己的代码库,用户在编写AWS SDK相关的API或者使用AWS服务的时候更加准确更侧重于提高AWS开发体验;而Copilot使用GitHub开源代码库进行广域的训练,支持更普适的场景。Amazon CodeWhisperer在安全方面做了强化能辅助定位代码安全的问题帮助用户及时发现代码漏洞提供当前代码建议的来源。可以让开发人员知道codewhisperer基于哪些可信的代码,这样开发人员写代码的时候能做进一步的参考和鉴别避免AI一本正经的提供错误的建议的情况这样我们的代码更加可靠可信。
5.2安装CodeWhisperer
在IDEA中打开配置窗⼝选择Plugins搜索AWS Toolkit点击Install点击OK按钮如下图 安装完之后重启IDEA
注意如果搜不到该插件请将IDEA升级⾄较新版本亲测是IDEA 2022以上版本是可以安装的。 弹出的窗⼝中选择Use a personal email to sign up and sign in with AWS Builder ID点击Connect按钮如下图 在弹出的窗⼝中选择Open and Copy Code如下图 此时会在浏览器中打开⼀个⻚⾯按ctrl-v粘贴code值点击“Next“如下图 输⼊邮箱地址点击Next如下图 输⼊名字点击“Next”CodeWhisperer会向邮箱中发送⼀个验证码如下图 复制验证码粘贴到输入框点击Verify按钮如下图 设置密码点击Create AWS Builder ID如下图 出现如下提示后即表示注册AWS builder ID成功如下图 返回IDEA在AWS Toolkit视图中的Developer Tools中可以打开或关闭代码⽣成功能如下图 点击tab键即可完成代码生成如下图 我们运行代码看下生成的代码是不是符合我们的预期 可以看到确实是通过冒泡排序进行打印。完美
注释写的越精确⽣成的代码质量越好。当然CodeWhisperer⽣成的代码并不总是正确或最优需要视情况进⾏修改或优化。
趁热打铁我们再看一个案例通过详细的注释让他更明确的理解我们的需求 我这里在D盘准备了一个2.mp4通过运行代码可以发现 成功的复制了我们的文件。
6.Amazon CodeWhisperer 实测体验总结
6.1 CodeWhisperer 可以帮助我成为一个更好的开发者吗?
通过以上测试我觉得它可以帮助我成为一个更好的开发者。
首先它可以为我节省大量的时间和精力让我能够专注于改进、重构和测试。
其次它通过承担一些同质化的繁重工作让我有机会成为一个更好的程序开发人员。
比如上面的测试的例子是 Amazon 工具经过 Amazon 开源代码训练能够表现出色的例子。
当然在大多数开发人员需要花费很多时间的地方比如编写领域相关的逻辑时我又多测试了一下让我们看看 CodeWhisperer 会不会也有帮助。
比如从 Python 文档中的数据类示例开始。
dataclass
class InventoryItem:Class for keeping track of an item in inventory.name: strunit_price: floatquantity_on_hand: int 0def total_cost(self) - float:return self.unit_price * self.quantity_on_hand其实我想知道 CodeWhisperer 是否可以向这个类添加一个方法。让我们看看如果添加注释 Function that return this item costs more than $10会发生什么
dataclass
class InventoryItem:Class for keeping track of an item in inventory.name: strunit_price: floatquantity_on_hand: int 0def total_cost(self) - float:return self.unit_price * self.quantity_on_hand# Function that returns whether this item costs more than $10def expensive(self) - bool:return self.unit_price 10结果是非常酷的。值得注意的是CodeWhisperer 给函数起了一个直观的名字并包含了对 self 的引用。
接着让我们尝试用 CodeWhisperer 来做测试看是否会触及它的极限。
# Function to test InventoryItem class
def test_inventory_item():Test InventoryItem class:return:item InventoryItem(Widget, 10, 5)assert item.name Widgetassert item.unit_price 10assert item.quantity_on_hand 5assert item.total_cost() 50assert not item.expensive()
在上面的代码中我输入了注释CW 自动完成了剩下的工作。 测试似乎是一个极好的证明 CW 可以节省时间的例子。我不需要浪费时间去想测试的值也不用输入所有的成员变量和方法。
总的来说可以帮助我成为一个更好的开发者但是任何辅助工具都有利有弊。
8.总结
亚马逊云科技大语言模型给各种领域带来了创新和广泛应用。在实际应用中我们应根据需求和优势进行选择并充分评估其性能、功能支持、扩展性以及社区支持和文档资料等因素。随着技术的不断进步和发展这些技术将为我们带来更多创新和应用的可能性。
