Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能(AI)生態(tài)領(lǐng)域相關(guān)的技術(shù) - Gen AI ，即“生成式 AI” 技術(shù)。

隨著 AI 技術(shù)的不斷發(fā)展，Gen AI 的力量超越了單純的技術(shù)奇跡，更是一種具有變革性的動態(tài)力量，深刻地塑造了人類與機器互動和創(chuàng)造內(nèi)容的方式。我們可以想象一下，僅憑一個簡單的提示，我們就能夠產(chǎn)生豐富多彩的故事、驚艷的圖像，甚至是完整而細(xì)致的藍(lán)圖。這種能力并非來自于魔法，盡管它給人帶來的震撼和驚嘆有時讓我們誤以為如此。實際上，這是人工智能的進(jìn)一步演進(jìn)——它以前所未有的方式改變著我們的創(chuàng)造力和想象力。

通過 Gen AI ，我們能夠突破人類創(chuàng)作的限制，創(chuàng)造出超越我們自身想象力的作品。這種技術(shù)賦予了我們一種新的能力，讓我們能夠以更快、更高效的方式創(chuàng)造內(nèi)容。不再需要漫長的思考和努力，我們可以輕松地借助人工智能的力量，從一個簡短的提示中迸發(fā)出創(chuàng)意的火花。

一、什么是 Gen(生成式) AI 技術(shù) ?

Gen AI (生成式人工智能)技術(shù)是一類人工智能技術(shù)，旨在使計算機系統(tǒng)能夠生成新的、原創(chuàng)的內(nèi)容，如圖像、音頻、文本等。Gen AI 技術(shù)通過學(xué)習(xí)和理解現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集，然后使用這些學(xué)習(xí)到的知識生成新的內(nèi)容，模擬人類的創(chuàng)造力和想象力。

Gen AI 技術(shù)使用了深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)來實現(xiàn)。其中，生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)是最常見和強大的生成式人工智能模型之一。GANs 由生成器和判別器兩個互相競爭的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。生成器負(fù)責(zé)生成新的內(nèi)容，而判別器負(fù)責(zé)判斷生成的內(nèi)容是真實還是偽造的。通過不斷的迭代訓(xùn)練，生成器和判別器之間形成了一種博弈關(guān)系，最終生成器可以生成與真實數(shù)據(jù)相似的內(nèi)容。

Gen AI 在多個領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，包括圖像生成、音樂生成、文本生成、語音合成等，為創(chuàng)造性工作提供了新的工具和可能性，也在藝術(shù)、設(shè)計、娛樂等領(lǐng)域展示了巨大的潛力。同時，Gen AI 技術(shù)也面臨著一些挑戰(zhàn)，如，生成的內(nèi)容的質(zhì)量和可控性等方面的問題。不過，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和改進(jìn)，Gen AI 將繼續(xù)在各個領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

二、什么是 Gen(生成式)AI 框架 ?

Gen AI 框架是現(xiàn)代 AI 技術(shù)中的重要支柱，為機器創(chuàng)造多樣化且與上下文相關(guān)的內(nèi)容提供了基礎(chǔ)設(shè)施。這些框架扮演著指導(dǎo)性的角色，為 LLM(語言模型)、GAN(生成對抗網(wǎng)絡(luò))、VAE(變分自編碼器)等 AI 模型提供指引，使它們能夠理解龐大數(shù)據(jù)集中的模式和規(guī)律。通過利用這些框架，組織可以充分利用無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，對人工智能系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練。

這種訓(xùn)練基礎(chǔ)為各種任務(wù)打下了堅實的基礎(chǔ)，從自然語言處理(NLP)到圖像生成，機器能夠理解并解釋各種提示和輸入。在 NLP 領(lǐng)域，Gen AI 框架能夠幫助機器理解自然語言的含義、語法結(jié)構(gòu)和上下文關(guān)系。這使得機器能夠生成準(zhǔn)確、連貫且有邏輯的文本，從而實現(xiàn)更高級的自然語言處理任務(wù)，如文本摘要、機器翻譯和對話系統(tǒng)。

在圖像生成方面，Gen AI 框架充當(dāng)了關(guān)鍵的角色，其能夠利用海量的圖像數(shù)據(jù)集，學(xué)習(xí)并捕捉到圖像的特征、紋理和風(fēng)格。這使得機器能夠生成逼真、多樣化的圖像，甚至能夠模仿不同的藝術(shù)風(fēng)格和視覺效果。這種能力為藝術(shù)創(chuàng)作、設(shè)計和圖像處理等領(lǐng)域提供了巨大的潛力，讓機器能夠成為創(chuàng)意的合作伙伴和工具。

Gen AI 框架的強大之處在于其能夠利用無監(jiān)督和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法。即意味著機器可以從大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，而無需依賴人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)集?；诖朔N學(xué)習(xí)方式，使得機器能夠更好地理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)性，從而更好地生成與上下文相關(guān)的內(nèi)容。特別是在數(shù)據(jù)稀缺或標(biāo)記困難的情況下具有重要意義。

然而，Gen AI 框架也面臨一些挑戰(zhàn)和限制。例如，生成的內(nèi)容可能存在偏差、不準(zhǔn)確性或缺乏創(chuàng)造性。此外，對于生成的結(jié)果，我們需要進(jìn)行嚴(yán)格的監(jiān)控和審核，以確保符合倫理標(biāo)準(zhǔn)和社會價值觀。因此，在應(yīng)用 Gen AI 框架時，我們需要權(quán)衡技術(shù)的潛力與風(fēng)險，并制定適當(dāng)?shù)囊?guī)范和指導(dǎo)方針。

三、常見的 Gen(生成式)AI 框架解析

No 1: LangChain

LangChain 是 Harrison Chase 提出的一項創(chuàng)新性軟件開發(fā)框架，專為 Gen AI 專業(yè)人士量身定制。該框架旨在重塑日常任務(wù)和項目的模式，并為開發(fā)人員提供強大的工具和資源。LangChain 的主要目標(biāo)是簡化應(yīng)用程序的創(chuàng)建流程，并通過充分利用大型語言模型(LLM)來提升人工智能系統(tǒng)的能力。

LangChain 基于開源精神，使用 MIT 許可證，這意味著它是一個開放的框架，任何人都可以自由地使用以及進(jìn)行修改。這種開源的特性使 LangChain 能夠吸引更多的人才和貢獻(xiàn)者，推動框架的不斷發(fā)展和改進(jìn)。

在 LangChain 中，引入了一種標(biāo)準(zhǔn)化接口，其中包括代理、內(nèi)存和鏈。這些接口的引入旨在提供一種統(tǒng)一的方式來處理不同組件之間的交互和通信。代理模塊使得系統(tǒng)能夠代表用戶執(zhí)行特定任務(wù)，內(nèi)存模塊用于存儲和訪問數(shù)據(jù)，而鏈模塊則用于管理數(shù)據(jù)流和處理過程。

通過 LangChain，開發(fā)人員可以更高效地構(gòu)建應(yīng)用程序，并且能夠充分利用大型語言模型的強大能力。這些大型語言模型具有深厚的語義理解和生成能力，能夠處理各種自然語言任務(wù)，如文本生成、對話系統(tǒng)和智能助手。LangChain 的引入使得開發(fā)人員能夠更輕松地集成和使用這些模型，從而提升 AI 系統(tǒng)的性能和表現(xiàn)。

LangChain 的代理占據(jù)了中心舞臺，使 LLM 能夠做出明智的決策，為創(chuàng)建動態(tài)聊天機器人、游戲和一系列應(yīng)用程序鋪平了道路。事實證明，內(nèi)存功能非常寶貴，可以在 LLM 調(diào)用之間保持狀態(tài)。此功能成為聊天機器人等應(yīng)用程序的基石，可維持連貫的對話或存儲先前查詢的結(jié)果。鏈超越了單一的 LLM 調(diào)用，促進(jìn)了序列的編排——這對于制作摘要工具、問答系統(tǒng)和需要多方面交互的各種應(yīng)用程序來說是一個福音。

LangChain 在數(shù)據(jù)增強生成方面的實力增加了另一層多功能性，使 Gen AI 專業(yè)人員能夠根據(jù)外部數(shù)據(jù)生成文本。從創(chuàng)建引人注目的新聞文章到精心制作產(chǎn)品描述，該框架增強了內(nèi)容生成功能。

LangChain 展示了其在各種應(yīng)用中的能力，包括用于客戶服務(wù)和教育的聊天機器人、用于娛樂和研究的游戲、以及用于商業(yè)和教育的摘要工具和問答系統(tǒng)。它涵蓋了內(nèi)容生成、翻譯、代碼生成、數(shù)據(jù)分析和醫(yī)療診斷等各種應(yīng)用。在 Gen AI 專業(yè)人士的工具包中，LangChain 在不斷發(fā)展的生成人工智能領(lǐng)域推動創(chuàng)新和效率。

GitHub地址：https://github.com/langchain-ai/langchain

No 2 : LlamaIndex

除了 LangChain 之外，LlamaIndex 也是 Gen AI 專業(yè)人士工具庫中不可或缺的開源框架。作為一種創(chuàng)新的庫，它為自定義數(shù)據(jù)和像 GPT-4 這樣的 LLM 提供了無縫的橋梁，從而顯著增強了 Gen AI 專業(yè)人士的日常工作和項目。LlamaIndex 在與數(shù)據(jù)和 LLM 的復(fù)雜工作流程上進(jìn)行簡化，為數(shù)據(jù)攝入、結(jié)構(gòu)化、檢索和集成提供了不可或缺的支持。

首先，LlamaIndex 擅長從各種來源(如 API、數(shù)據(jù)庫、PDF 或外部應(yīng)用程序)"攝取"數(shù)據(jù)，充當(dāng)勤勉的數(shù)據(jù)收集者。然后，它進(jìn)入"結(jié)構(gòu)化"階段，以一種 LLMs 輕松理解的方式組織數(shù)據(jù)。這些經(jīng)過組織的數(shù)據(jù)成為"檢索"階段的基礎(chǔ)，LlamaIndex 在需要時幫助找到和獲取正確的數(shù)據(jù)。最后，它簡化了"集成"過程，允許將數(shù)據(jù)與各種應(yīng)用程序框架無縫合并。

從框架設(shè)計角度來看，LlamaIndex 由三個主要組件組成：用于收集的“數(shù)據(jù)連接器”、用于組織的“數(shù)據(jù)索引”以及作為翻譯器的“引擎”(LLMs)。這種設(shè)計模式賦予了 GenAI 專業(yè)人員在增強生成檢索(RAG)方面的能力，將 LLM 的能力與定制數(shù)據(jù)相結(jié)合。模塊化構(gòu)造，如查詢引擎、聊天引擎和代理，將交互提升到對話級別，實現(xiàn)動態(tài)決策。無論是創(chuàng)建問答系統(tǒng)、聊天機器人還是智能代理，LlamaIndex 都是 Gen AI 專業(yè)人員的不可或缺的盟友，為 RAG 的冒險提供了堅實的基礎(chǔ)，并通過 LLMs 和定制數(shù)據(jù)為應(yīng)用程序提供了強大的動力。

GitHub地址：https://github.com/run-llama

No 3 : MeshTensorflow

MeshTensorFlow 作為另一種引人注目的框架，為 Gen AI 專業(yè)人士提供了解決分布式深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)訓(xùn)練策略中固有挑戰(zhàn)的解決方案。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)并行方法在批次分割中存在一些限制，例如，對非常大模型的內(nèi)存限制、高延遲和小批量大小的低效性等。而 MeshTensorFlow 通過引入一種新的范式轉(zhuǎn)變，提供了一種語言來指定更廣泛的分布式張量計算類別，從而超越了數(shù)據(jù)并行的限制。

MeshTensorFlow 的出現(xiàn)為 Gen AI 專業(yè)人士帶來了重要的突破，通過引入一種新的方式來處理分布式張量計算，解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)并行方法的局限性。傳統(tǒng)方法中，數(shù)據(jù)并行面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括內(nèi)存限制、延遲和小批量大小的低效性。然而，MeshTensorFlow 通過提供一種更廣泛的分布式張量計算類別的語言，改變了這種局面。

使用 MeshTensorFlow，Gen AI 專業(yè)人士可以更高效地處理分布式深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。它不僅克服了內(nèi)存限制，支持處理非常大的模型。同時，通過優(yōu)化延遲和小批量大小，它提高了訓(xùn)練過程的效率。這種新的范式轉(zhuǎn)變?yōu)? Gen AI 專業(yè)人士提供了更多的靈活性和性能優(yōu)勢。

GitHub地址：https://github.com/tensorflow/mesh

No 4 : Jarvis

來自 Microsoft 的 JARVIS 平臺是一項領(lǐng)先的人工智能創(chuàng)新，為 GenAI 專業(yè)人士提供了前所未有的工具框架，以便增強大家的項目開發(fā)。JARVIS 與 ChatGPT 和 t5-base 等人工智能模型合作，實現(xiàn)了統(tǒng)一而高級的結(jié)果。作為一個任務(wù)控制器，JARVIS 優(yōu)化了工作流程，充分發(fā)揮了各種開源大型語言模型(LLMs)在圖像、視頻、音頻等方面的潛力。

JARVIS 平臺的出現(xiàn)對于 Gen AI 專業(yè)人士來說具有重要意義，為我們提供了無與倫比的工具，幫助他們更好地完成各種任務(wù)。通過與 ChatGPT 和 t5-base 等人工智能模型的合作，JARVIS 能夠提供統(tǒng)一且高質(zhì)量的結(jié)果，從而提升了工作效率和質(zhì)量。

作為任務(wù)控制器，JARVIS 通過優(yōu)化工作流程來最大限度地發(fā)揮各種開源大型語言模型在圖像、視頻、音頻等領(lǐng)域的潛力。它能夠有效地管理和整合這些模型，使得 Gen AI 專業(yè)人士能夠更好地利用它們的能力和特性。這種整合和優(yōu)化的方法使得 JARVIS 平臺成為一個強大而靈活的工具，為 Gen AI 專業(yè)人士提供了更多的創(chuàng)新和應(yīng)用的機會。

JARVIS 平臺是一個整合了多模態(tài)人工智能的創(chuàng)新工具，將 GPT-4 的能力擴展到文本和圖像處理領(lǐng)域。通過連接到互聯(lián)網(wǎng)，可以訪問包括 t5-base、stable-diffusion 1.5、Facebook 的 bart-large-cnn 以及英特爾在內(nèi)的 dpt-large 等多達(dá) 20 個強大的模型網(wǎng)絡(luò)。JARVIS 使用戶能夠提交復(fù)雜的多任務(wù)查詢，指導(dǎo)不同的模型無縫協(xié)作，執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)。例如，生成外星入侵的圖像并撰寫相關(guān)詩歌成為一種流暢的過程，其中 ChatGPT 規(guī)劃任務(wù)、選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ筒?zhí)行，展示了 JARVIS 高效和協(xié)作的潛力。

基于 JARVIS 的開創(chuàng)性能力，為 Gen AI 專業(yè)人士提供了獨特的工具，徹底改變了人們與 AI 的互動方式。通過整合多個模型和多模態(tài)處理，JARVIS 擴展了 GPT-4 的能力，使其可以同時處理文本和圖像，從而使得我們可以在一個平臺上進(jìn)行復(fù)雜的任務(wù)，并指導(dǎo)不同的模型進(jìn)行協(xié)作，提供更高水平的結(jié)果。

然而，需要注意的是，JARVIS 的資源需求也必須加以考慮。通常而言，往往至少需要 16GB 的 VRAM 和約 300GB 的存儲空間來存儲各種模型。由于資源要求較高，JARVIS 無法在普通個人電腦上本地運行。盡管存在這些限制，JARVIS 標(biāo)志著 AI 發(fā)展的重大飛躍，徹底改變了 AI 能力和協(xié)作的格局，為 Gen AI 專業(yè)人士提供了重塑與人工智能技術(shù)互動方式的潛力，成為人工智能演進(jìn)中的重要工具。

GitHub地址：https://github.com/microsoft/JARVIS

No 5 : Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 是一項變革性創(chuàng)新，專為 Gen AI 專業(yè)人士的日常工作和項目提供了一個復(fù)雜的工具包框架，旨在簡化決策過程。該框架具備開創(chuàng)性的模型評估功能，開發(fā)人員可以使用它來評估、比較和選擇最適合特定需求的基礎(chǔ)模型(FMs)。目前，該功能正在預(yù)覽階段，并引入了包括自動和人工基準(zhǔn)選項在內(nèi)的評估工具，為用戶提供了更多選擇和靈活性。

Amazon Bedrock 的出現(xiàn)對 Gen AI 專業(yè)人士具有重要意義，為他們提供了一個強大的工具包，幫助簡化決策過程，并在項目中提供支持。通過其先進(jìn)的模型評估功能，開發(fā)人員能夠?qū)Σ煌幕A(chǔ)模型進(jìn)行評估和比較，從而選擇最適合其特定需求的模型。這種功能的引入在預(yù)覽階段，同時提供了自動和人工基準(zhǔn)選項，為用戶提供了多樣化的評估工具。

模型評估在每個發(fā)展階段都扮演著至關(guān)重要的角色，而 Amazon Bedrock 的模型評估功能將這一過程提升到了新的高度。Gen AI 專業(yè)人士現(xiàn)在可以在該平臺的游樂場環(huán)境中嘗試不同的模型，從而促進(jìn)迭代過程的效率。自動模型評估的引入簡化了將自定義或策劃數(shù)據(jù)集與預(yù)定義指標(biāo)相結(jié)合的復(fù)雜性，消除了設(shè)計和執(zhí)行自定義模型評估基準(zhǔn)的繁瑣過程。這對于內(nèi)容摘要、問答、文本分類和生成等任務(wù)非常有利。

Amazon Bedrock 為主觀指標(biāo)(如友好度和風(fēng)格)提供了人工評估工作流程，為開發(fā)人員提供了定義自定義指標(biāo)并利用其數(shù)據(jù)集的直觀方式。用戶可以選擇內(nèi)部團(tuán)隊或 AWS 管理團(tuán)隊進(jìn)行人工評估，從而增加了靈活性。此外，該平臺在預(yù)覽階段的透明定價也增強了其吸引力。評估的模型推理費用僅限于模型推理本身，并不收取額外的人工或自動評估費用。Gen AI 專業(yè)人士發(fā)現(xiàn) Amazon Bedrock 是模型選擇中的強大盟友，標(biāo)志著決策過程的重大飛躍。

GitHub地址：https://github.com/aws/amazon-bedrock

綜上所述，上述常見的 Gen AI 框架清晰地展示了 Gen AI 領(lǐng)域的迅速發(fā)展及技術(shù)演變。我們正處于一個多變的 Gen AI 景觀中，而這些框架成為了創(chuàng)新的引領(lǐng)者。技術(shù)和創(chuàng)造力在這些框架中融合，推動我們向未來邁進(jìn)。

Reference ：https://www.analyticsvidhya.com/