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Prompt提示是一种在人工智能领域特别是在自然语言处理和聊天机器人中常用的技术。它是一种输入用于激发人工智能模型生成相应的输出。在聊天机器人中用户输入的问题或请求就是提示而聊天机器人则根据这些提示来生成相应的回复。
例如当用户向聊天机器人提问“今天的天气如何”时这个问题就是一个提示。聊天机器人会根据这个提示查询相关的天气信息并生成一个回答“今天天气晴朗气温在15到28摄氏度之间。”在这个过程中提示起到了引导和激发聊天机器人生成回答的作用。
在自然语言处理中提示也可以用于激发生成式模型生成文本。例如在文本生成任务中研究人员可以给定一个主题或情境作为提示然后让生成式模型根据这个提示生成相应的文本。通过这种方式研究人员可以更好地控制生成式模型的输出使其更符合预期的结果。
总之Prompt提示是一种在人工智能领域常用的技术它用于激发人工智能模型生成相应的输出。在聊天机器人和自然语言处理等应用中通过使用提示可以更好地控制模型的输出提高其性能和效果。
Agent Function Calling
Agent Function Calling 是一种编程范式其中Agent是一个可以在某个环境下自主行动以实现某些目标的实体而Function Calling是编程中的一种基本操作用于调用函数以执行特定的任务。
在这种范式中Agent 通过调用函数来实现其目标。这些函数可以是 Agent 自身的内部函数也可以是外部库或模块中的函数。通过这种方式Agent 可以根据其所处的环境和接收到的输入来决定采取何种行动。
这种编程范式在许多领域都有应用例如在游戏开发、机器人技术、自动化和人工智能等领域。通过使用 Agent Function Calling开发人员可以创建出具有高度自主性和灵活性的实体这些实体可以在复杂的环境中自主行动以实现其目标。
Plugins和GPTs
Plugins插件和GPTs生成式预训练模型是两种不同的技术但在实际应用中可以相互结合共同发挥作用。
Plugins插件是一种软件组件它可以为一个已有的软件应用程序增加新的功能或扩展其原有功能。插件通常由第三方开发可以用来实现各种特定的功能如数据分析、图像处理、自然语言处理等。插件的使用可以大大增强软件应用程序的功能提高其灵活性和可扩展性。
GPTs生成式预训练模型是一种人工智能技术它通过大规模的无监督预训练和有监督微调可以学习和理解自然语言中的语法、语义和上下文信息从而实现各种自然语言处理任务如文本生成、机器翻译、情感分析等。GPTs的出现极大地推动了自然语言处理领域的发展为许多实际应用提供了强大的技术支持。
在实际应用中Plugins和GPTs可以相互结合实现更强大的功能。例如在自然语言处理领域可以通过插件的方式将GPTs模型集成到各种软件应用程序中为其提供强大的自然语言处理能力。同时GPTs模型也可以通过插件的方式扩展其原有的功能实现更复杂的应用场景。
AI编程技术
AI编程技术是指利用人工智能AI方法和算法进行软件开发和编程的技术。AI编程技术可以大大提高编程的效率和质量帮助程序员更快速地完成开发任务同时提高软件的性能和可维护性。
以下是一些常见的AI编程技术
代码生成利用AI技术自动生成代码可以减少人工编写代码的工作量降低错误率和提高代码质量。例如通过使用生成式预训练模型如GPTs可以根据自然语言描述自动生成代码。代码补全在程序员编写代码时AI技术可以自动补全代码提供代码建议和优化从而提高编程效率。例如一些IDE插件和代码编辑器利用AI技术实现代码补全功能。代码审查AI技术可以用于自动审查代码检测代码中的潜在问题和错误并提供修复建议。这有助于提高代码质量和降低软件维护成本。例如一些静态代码分析工具使用AI技术进行代码审查。智能编程助手AI技术可以用于构建智能编程助手帮助程序员解答疑问、提供编程知识和调试建议。例如一些聊天机器人可以利用AI技术为程序员提供实时的编程帮助。自动化测试AI技术可以用于自动化测试编写测试用例并执行从而提高软件质量和降低测试成本。例如一些测试工具利用AI技术实现自动化测试。软件优化AI技术可以用于软件优化自动调整和优化软件的架构、设计和性能。例如一些AI驱动的性能优化工具可以根据软件的运行情况自动调整系统参数提高性能。机器翻译AI技术可以用于机器翻译自动将一种编程语言翻译成另一种编程语言。这可以帮助程序员更轻松地理解和修改代码提高编程效率。例如一些在线翻译工具利用AI技术实现编程语言的翻译。代码纠错AI技术可以用于自动识别和纠正代码中的错误从而提高代码质量和降低维护成本。例如一些代码纠错工具利用AI技术识别代码中的错误并提供修复建议。
总之AI编程技术可以在多个方面提高编程的效率和质量帮助程序员更快速地完成开发任务同时提高软件的性能和可维护性。随着AI技术的不断发展和应用未来AI编程技术将在软件开发领域发挥越来越重要的作用。
RAG和Embeddings
RAGRetrieval-Augmented Generation和Embeddings是两种不同的技术但它们在自然语言处理和人工智能领域中有相互关联的应用。
RAG是一种基于检索增强生成的方法它结合了检索Retrieval和生成Generation两个阶段的优点。在RAG中首先使用检索阶段从大量文本数据中找到与输入相关的信息然后使用生成阶段将这些信息整合和转换成所需的输出。通过这种方式RAG可以更有效地利用已有的知识信息提高生成结果的准确性和质量。
Embeddings是一种将离散的、高维的数据映射到低维连续向量空间的技术。在自然语言处理领域中embeddings通常用于将单词、短语或句子等语言单位映射为低维稠密向量。这样的向量可以捕获语义信息使我们能够对它们执行数学运算例如计算向量之间的余弦相似度来衡量它们在语义上的相似性。
RAG和Embeddings之间有密切的关系。在RAG中检索阶段通常使用Embeddings来表示文本数据这样可以更好地捕获文本的语义信息提高检索的准确性。同时在生成阶段也可以使用Embeddings来表示生成的文本从而提高生成结果的质量。
总之RAG和Embeddings在自然语言处理和人工智能领域中都有重要的应用它们可以相互结合共同发挥作用提高模型的性能和效果。
Assistants API
Assistants API 是 OpenAI 提供的一种工具它允许开发者在自己的应用程序中构建 AI 助手。助手具有指令并可以利用模型、工具和知识来响应用户的查询。目前Assistants API 支持三种类型的工具代码解释器Code Interpreter、检索Retrieval和函数调用Function Calling。
通过 Assistants API开发者可以创建具有自定义指令和选择的模型的助手。当用户开始对话时创建一个线程将消息添加至线程中然后在线程上运行助手以触发响应。这一过程会自动调用相关工具。
Assistants API 可以在各种场景中发挥作用例如在应用程序中构建个人数学导师、代码解释器、信息检索和函数调用等功能。在未来OpenAI 计划发布更多由 OpenAI 构建的 tools并允许开发者在其平台上提供自己的工具。
开发者可以使用 OpenAI 官方提供的 Python 和 Node.js SDK 来调用 Assistants API。
Semantic Kernel
Semantic Kernel 是一个计算机科学和人工智能领域术语涉及知识表示和语义计算。Semantic Kernel 的概念主要用于描述在知识表示和语义计算中用于处理语义关系和语义内容的抽象表示方法。
Semantic Kernel 可以被看作是一种语义核心用于存储、组织和管理知识表示中的语义信息。它通常包括一组用于表示实体、属性、关系和约束的符号表示方法以及一组用于处理这些符号表示的方法和算法。
Semantic Kernel 的设计旨在提高知识表示和语义计算的效率和准确性以便更好地支持人工智能和语义 Web 等应用场景。通过使用 Semantic Kernel开发人员可以更轻松地构建和部署知识表示和语义计算的应用程序同时提高这些应用程序的性能和可扩展性。
总之Semantic Kernel 是一个用于处理语义关系和语义内容的抽象表示方法它在知识表示和语义计算领域中起着关键的作用。
LangChain
LangChain 是一个用于在应用程序中使用大型语言模型LLM的编程框架。它旨在简化开发人员使用 LLM 的过程并使其更易于构建和部署基于自然语言处理的应用程序。LangChain 支持 Python、TypeScript 和多种 JavaScript 环境如 Node.js、浏览器、Cloudflare Workers、Vercel/Next.js、Deno 和 Supabase Edge Functions。
LangChain 最初是一个开源项目由 Harrison Chase 创建。随着在 GitHub 上获得大量关注该项目迅速转变为一家初创公司。Harrison Chase曾是哈佛大学的学生如今已成为硅谷一家热门初创公司的 CEO。
LangChain 的主要应用是在 LLM尤其是 ChatGPT之上构建基于聊天的应用程序。它提供了其他功能来增强聊天体验例如流式传输即逐个返回 LLM 输出的单词而不是一次返回所有内容。然而LangChain 也指出其他类型的接口也在迅速发展未来可能会有比聊天应用更好的体验。
总之LangChain 是一个用于简化 LLM 应用程序开发的编程框架目前主要应用于构建基于聊天的应用程序。随着 AI 技术的发展LangChain 有望在未来支持更多类型的接口和场景。
模型微调
模型微调是指使用较小的数据集对预训练模型进行精细调整以适应特定任务或应用场景的过程。通常首先对大规模的预训练模型进行训练然后在小规模的标注数据集上进行微调以提高模型的性能。
OpenAI 的 LoRA 技术也被用于降低模型微调的成本。这是一种在大模型基础上增加的可拆卸插件可以有效地降低多方面的算力挑战如训练时间长、占用大量高性能内存资源等。微软的研究人员提出的 LoRA 技术可以降低这些挑战提高模型的性能。
模型微调在 AI 大模型领域中被广泛应用。iMedical AIGC项目一个由东华软件开发的医院大脑V2.0产品就正在进行大模型微调与测试验证阶段。此外OpenAI 发布的 GPT-4 Turbo 也进行了模型微调进一步提升了模型的性能。目前各大手机厂商也在努力将 AI 大模型微调到手机端以提升手机的智能化程度。
多模态微调
多模态微调是一种模型微调的方法它针对的是包含多种类型数据如文本、图像、声音等的任务。多模态微调的主要目的是让模型能够更好地理解和处理不同类型的数据从而提高模型在多模态任务上的性能。
在进行多模态微调时通常需要使用到多模态预训练模型。这种模型在训练过程中就已经接触过多种类型的数据因此它能够更好地理解不同类型的数据之间的关联。在微调阶段这些预训练模型会被进一步调整以适应特定的多模态任务。
例如微软亚洲研究院提出的 MPT 模型就是一种多模态预训练模型它可以对文本、图像和声音进行联合处理从而在各种多模态任务中取得了很好的效果。在微调阶段MPT 模型可以通过进一步的训练来适应特定的任务从而提高其在特定任务上的性能。
多模态微调在许多应用场景中都非常有用例如智能客服、语音识别、图像描述生成等。通过使用多模态微调模型可以更好地理解和处理多种类型的数据从而在这些应用场景中取得更好的效果。
