一文读懂常用的 “生成式 AI 框架”( 三 ) _AI

文章插图
MeshTensorFlow 的出现为 Gen AI 专业人士带来了重要的突破，通过引入一种新的方式来处理分布式张量计算，解决了传统数据并行方法的局限性。传统方法中，数据并行面临着诸多挑战，包括内存限制、延迟和小批量大小的低效性。然而，MeshTensorFlow 通过提供一种更广泛的分布式张量计算类别的语言，改变了这种局面。
使用 MeshTensorFlow，Gen AI 专业人士可以更高效地处理分布式深度神经网络的训练。它不仅克服了内存限制，支持处理非常大的模型。同时，通过优化延迟和小批量大小，它提高了训练过程的效率。这种新的范式转变为 Gen AI 专业人士提供了更多的灵活性和性能优势。

文章插图
GitHub地址：https://github.com/tensorflow/mesh
No 4 : Jarvis来自 Microsoft 的 JARVIS 平台是一项领先的人工智能创新，为 GenAI 专业人士提供了前所未有的工具框架，以便增强大家的项目开发。JARVIS 与 ChatGPT 和 t5-base 等人工智能模型合作，实现了统一而高级的结果。作为一个任务控制器，JARVIS 优化了工作流程，充分发挥了各种开源大型语言模型(LLMs)在图像、视频、音频等方面的潜力。

文章插图
JARVIS 平台的出现对于 Gen AI 专业人士来说具有重要意义，为我们提供了无与伦比的工具，帮助他们更好地完成各种任务。通过与 ChatGPT 和 t5-base 等人工智能模型的合作，JARVIS 能够提供统一且高质量的结果，从而提升了工作效率和质量。
作为任务控制器，JARVIS 通过优化工作流程来最大限度地发挥各种开源大型语言模型在图像、视频、音频等领域的潜力。它能够有效地管理和整合这些模型，使得 Gen AI 专业人士能够更好地利用它们的能力和特性。这种整合和优化的方法使得 JARVIS 平台成为一个强大而灵活的工具，为 Gen AI 专业人士提供了更多的创新和应用的机会。
JARVIS 平台是一个整合了多模态人工智能的创新工具，将 GPT-4 的能力扩展到文本和图像处理领域。通过连接到互联网，可以访问包括 t5-base、stable-diffusion 1.5、Facebook 的 bart-large-cnn 以及英特尔在内的 dpt-large 等多达 20 个强大的模型网络。JARVIS 使用户能够提交复杂的多任务查询，指导不同的模型无缝协作，执行复杂的任务。例如，生成外星入侵的图像并撰写相关诗歌成为一种流畅的过程，其中 ChatGPT 规划任务、选择适当的模型并执行，展示了 JARVIS 高效和协作的潜力。
基于 JARVIS 的开创性能力，为 Gen AI 专业人士提供了独特的工具，彻底改变了人们与 AI 的互动方式。通过整合多个模型和多模态处理， JARVIS 扩展了 GPT-4 的能力，使其可以同时处理文本和图像，从而使得我们可以在一个平台上进行复杂的任务，并指导不同的模型进行协作，提供更高水平的结果。
然而，需要注意的是，JARVIS 的资源需求也必须加以考虑。通常而言，往往至少需要 16GB 的 VRAM 和约 300GB 的存储空间来存储各种模型。由于资源要求较高，JARVIS 无法在普通个人电脑上本地运行。尽管存在这些限制，JARVIS 标志着 AI 发展的重大飞跃，彻底改变了 AI 能力和协作的格局，为 Gen AI 专业人士提供了重塑与人工智能技术互动方式的潜力，成为人工智能演进中的重要工具。

文章插图
GitHub地址：https://github.com/microsoft/JARVIS
No 5 : Amazon BedrockAmazon Bedrock 是一项变革性创新，专为 Gen AI 专业人士的日常工作和项目提供了一个复杂的工具包框架，旨在简化决策过程。该框架具备开创性的模型评估功能，开发人员可以使用它来评估、比较和选择最适合特定需求的基础模型(FMs) 。目前，该功能正在预览阶段，并引入了包括自动和人工基准选项在内的评估工具，为用户提供了更多选择和灵活性。
Amazon Bedrock 的出现对 Gen AI 专业人士具有重要意义，为他们提供了一个强大的工具包，帮助简化决策过程，并在项目中提供支持。通过其先进的模型评估功能，开发人员能够对不同的基础模型进行评估和比较，从而选择最适合其特定需求的模型。这种功能的引入在预览阶段，同时提供了自动和人工基准选项，为用户提供了多样化的评估工具。