GenAI 2
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Dieses Repository widmet sich der Erforschung der Fähigkeiten und des Potenzials großer Sprachmodelle (LLMs) durch verschiedene Projekte und Code -Snippets. Hier erforsche ich eine Reihe von LLM-basierten Projekten, die sich mit unterschiedlichen Herausforderungen auseinandersetzen und unterschiedliche Anwendungsfälle präsentieren. Egal, ob es sich um eine Textgenerierung, die Übersetzung, die Beantwortung von Fragen oder etwas völlig Neues handelt, das meine Neugier entzündet.
Im Computer Vision sind Objekterkennung und Segmentierung wichtige Aufgaben. Sie erfordern jedoch häufig eine manuelle Annotation von Begrenzungsboxen oder Segmentierungsmasken, die zeitaufwändig und teuer sein können.
Also?
Vergessen Sie manuelle Bildbearbeitung! Die jüngsten Fortschritte in KI -Modellen erschließen völlig neue Möglichkeiten zur Interaktion mit Bildern und Videos mit nur Textbefehlen.
Dieser aufregende Ansatz nutzt die Stärken von drei Schlüsselmodellen:
1. Grounding DINO: Identifies objects within the image based on your text description.
2. Meta's SAM: Segments the identified objects, creating precise masks.
3. Stable Diffusion: Modifies the image based on your further text instructions, seamlessly integrating the new elements.
Dieses mächtige Trio eröffnet eine Welt voller Möglichkeiten:
• Faster Design Prototyping: Visualize ideas instantly, enabling quicker feedback and iteration cycles.
• Inclusive Content Creation: Easily translate and localize images for broader audiences.
• Streamlined Editing: Edit images and videos efficiently with text prompts, ideal for both individual creators and large-scale content management.
• Seamless Object Manipulation: Effortlessly identify and replace objects within an image, offering endless creative possibilities.
- Creating an AI chatbot involves more than just using a model API and adding context with our data. We should also consider the various intents users might have and how to manage them.
Warum brauchst du es?
let's say that we have defined 5 intent categories: "Order Status", "Product Information", "Payments", "Returns" and "Feedback”.
For each category, there should be a distinct step where the LLM-powered chatbot, figures out the user's intent. It does this by placing the user's question into the right category. After identifying the intent, the chatbot can then take the next appropriate actions for that particular category.
Having separate steps for the prompts and intent handlers is useful because each of your intents might need to do different actions. For example: “Returns” might need to be handled by an external service/API that a handler action should call, and the handler for “Product information” might just call an LLM and a context doc to answer with text response. Also, adding too many instructions in one prompt can also influence the performance.
Identifying these intents accurately allows the chatbot to respond better, call an external API or route the query to the correct personnel for further assistance.
In diesem erstaunlichen Artikel wird die Absichtserkennung im Detail erläutert.
Queryverse, eine Webanwendung, die unser persönliches Wissenszentrum ist, wird von den hochmodernen Funktionen von Google Gemini Pro, Langchain, Vector DB und Streamlit betrieben.
Was kann Queryverse tun?
Queryverse bietet drei unterschiedliche Anwendungen, die jeweils den Popwer von großsprachigen Modellen (LLMs) nutzen, um aussagekräftige Interaktionen zu betreiben:
* Q&A: Unleash your curiosity! Ask QueryVerse anything, across diverse topics, and receive informative, comprehensive answers. Its knowledge base is vast and continuously expanding, ensuring you stay informed and empowered.
* Vision: See beyond the pixels! Upload an image and QueryVerse will analyze it, providing insights and details, answering your questions with remarkable accuracy. Imagine understanding complex visuals with just a click!
* Chatbot: Dive deep into your documents! Upload documents and ask QueryVerse questions directly related to their content. Its contextual understanding allows it to answer with precision, streamlining our information retrieval process.
Technische Kraft für leistungsstarke Interaktionen:
Im Zentrum von Queryverse liegt eine anspruchsvolle Mischung aus Technologien:
* Google Gemini Pro: This powerhouse LLM delivers exceptional natural language processing, enabling QueryVerse to understand our questions and respond coherently.
* Langchain: This framework seamlessly combines different AI models, allowing QueryVerse to leverage the strengths of various specialists for comprehensive problem-solving.
* Vector DB: This efficient database stores and retrieves information with impressive speed, ensuring QueryVerse delivers answers rapidly.
* Streamlit: This user-friendly platform creates a clean and intuitive web interface, making QueryVerse accessible and enjoyable to use.
Geschäftlicher Wert: Eine Welt der Möglichkeiten:
LLMs transzendieren nur Funktionen und bieten einen greifbaren Wert über verschiedene Bereiche hinweg:
Customer Service: Enhance customer experiences by providing instant, 24/7 support through LLM's Q&A and Chatbot features.
Education: Foster deeper learning by empowering us with a personalized knowledge assistant.
Content Creation: Streamline research and content generation by leveraging LLM's ability to process information and answer questions creatively.
Data Analysis: Extract insights from unstructured data efficiently with LLM's Vision and Chatbot capabilities.
Upgrade: Versvoyage - 2.0 Die Anwendung wurde aktualisiert und läuft nun auf dem Umarmungsraum. Sie können jetzt ein Modell Ihrer Wahl von mehreren Anbietern auswählen und eine poetische Zeit genießen.
HF Space: https://lnkd.in/gzem273s
Wenn wir zu diesem besonderen Valentinstag Liebe und Verbindung feiern, bin ich begeistert, mein neuestes Projekt zu enthüllen: Versvoyage? , eine AI-betriebene Poesie-Anwendung, die die Essenz unserer herzlichen Gefühle in faszinierenden Versen erfasst.
Versvoyage ist nicht nur eine andere Anwendung. Es ist eine poetische Reise, die darauf wartet, erkundet zu werden. Es ist der Höhepunkt der hochmodernen Technologie, darunter: AWS Bedrock: Bietet eine felsige Grundlage für den reibungslosen Betrieb der App. LLAMA-2 & JURASIC-2: Diese mächtigen Sprachmodelle fungieren als Ihre Wortschmiede und basteln Gedichte, die die einzigartige Melodie Ihrer Liebe widerspiegeln. Boto3: Gewährleistet nahtlose Interaktionen mit AWS -Diensten und hält die KI -Liebe zum Fließen. Python & Streamlit: Erstellen Sie die benutzerfreundliche Schnittstelle der App und machen Sie poetischen Ausdruck so einfach wie das Klicken auf eine Schaltfläche.
? So fügt Versevoyage einen zusätzlichen Hauch von Magie hinzu: 1️⃣ Personalisierte Gedichte: Liebe ausdrücken, Freundschaft feiern oder Leben schätzen, Versevoyage bastelt personalisierte Gedichte, die die Essenz der Emotionen festhalten. 2️⃣ Ai-gefertigte Kreationen: Angetrieben von Llama2 und dem Jurrasic-Modell ist der Versevoyages Poesie-Generation-Engine ein Beweis für die Wunder der künstlichen Intelligenz. 3️⃣ Seamless Experience: Mit der intuitiven Oberfläche von Streamlit bietet Versvoyage eine nahtlose Benutzererfahrung, mit der Benutzer mühelos die Welt der Poesie erforschen und genießen können. 4️⃣ Cloud-betriebene Leistung: Mit AWS-Bedrock im Kern sorgt Versvoyage gewährleistet Zuverlässigkeit und Leistung, sodass wir uns ohne Unterbrechungen konzentrieren können.
