- Claude 2 \ Anthropic
- Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.
Ich denke, 2023 war das Jahr der KI, genauer gesagt, das Jahr der generativen KI. Man kann wohl sagen, dass OpenAI Chat-GPT den Startschuss dafür gegeben hat.
Es gibt ständig neue Nachrichten und dazu noch unzählige YouTube-Videos.
Ich wollte diese täglich zusammenfassen und teilen, aber das ist nicht so einfach, daher werde ich es monatlich tun.
Ich starte das KI-Monatsmagazin „Mr. Know-All“.
[Mr. Know-All Ausgabe 1 – Juli 2023]
Claude 2 – ein leistungsstarkes neues LLM ist da. Entwickelt von Anthropic, einem Unternehmen, das von ehemaligen OpenAI-Mitarbeitern gegründet wurde. Es könnte eine großartige Alternative zu OpenAI werden.
Es wird erläutert, wie man mit dem Embedding-Dienst in Azure aus unstrukturierten Dokumenten sinnvolle Informationen extrahiert. Da MS in OpenAI investiert hat, sollte man auch Azure, das KI-Dienste anbietet, im Auge behalten.
LangChain & FastAPI – Privater, benutzerdefinierter Chatbot mit JWT-Authentifizierung
Es ist auf Deutsch. Man kann sich das GitHub-Repository ansehen.
Was ist Chaining? | Langchain
Chaining – ein zentrales Konzept von LangChain. Wie der Name schon sagt, handelt es sich um eine Kette. Eine LLM-Kette.
Es gibt drei Arten von Ketten – einfache sequenzielle, Mehrfachaufnahme und Mehrfachausgabe.
Ich sollte mir den PDF-Vorschaubereich ansehen.
Chatten Sie mit Ihren Daten mithilfe von LlamaIndex und OpenAI GPT-3 Collab Python Demo
LlamaIndex wird verwendet, um persönliche Daten einzubetten.
LlamaIndex ist ein „Datenframework“, das Ihnen hilft, LLM-Anwendungen zu erstellen. Man sollte LlamaIndex nicht nur als einfache Indexierungsbibliothek betrachten, sondern es sich einmal genauer ansehen.
Es ist etwa 2 Stunden lang. Unten ist eine Zusammenfassung mit der OpenAI-API und einer Übersetzung mit DeepL.
Dr. Shanapacky moderiert eine Diskussion über generative KI, eine der wichtigsten Plattformänderungen seit Mitte der 90er Jahre. Es wird diskutiert, wie man die nächste Generation von Salesforce für Shopify mit generativer KI, asiatischen Erfahrungen, Architektur und der Verwendung von Machine Learning mit Echtzeit- und historischen Daten aufbaut. Darüber hinaus werden Themen wie Datenengineering, Vektor-Such-Einbettungen, Prompt-Engineering und -Tests, Prompt-Suche und -Inferenz sowie die Maximierung der Leistung in Vektoren behandelt. Außerdem wird die Bedeutung von Feedback-Schleifen diskutiert, um KI zu ermöglichen, sich an verändernde Sprache und Konzepte anzupassen und zu lernen, sowie die Notwendigkeit menschlicher Aufsicht, um Halluzinationen zu erkennen und zu verhindern.
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