GenAI 2
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Este repositorio se dedica a explorar las capacidades y el potencial de los modelos de idiomas grandes (LLM) a través de varios proyectos y fragmentos de código. Aquí exploro una gama de proyectos basados en LLM que abordan diferentes desafíos y muestran casos de uso distintos. Ya sea generación de texto, traducción, respuesta a preguntas o algo completamente nuevo, que enciende mi curiosidad.
En la visión por computadora, el reconocimiento de objetos y la segmentación son tareas cruciales. Sin embargo, a menudo requieren la anotación manual de cajas delimitadoras o máscaras de segmentación, lo que puede llevar mucho tiempo y costosa.
¿Entonces?
¡Olvida la edición de imágenes manuales! Los avances recientes en los modelos de IA desbloquean formas completamente nuevas de interactuar con imágenes y videos utilizando solo comandos de texto.
Este enfoque emocionante aprovecha las fortalezas de tres modelos clave:
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.
Este poderoso trío abre un mundo de posibilidades:
• 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.
¿Por qué lo necesitas?
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.
Este increíble artículo analiza la detección de intenciones en detalle.
Queryverse, una aplicación web diseñada para ser nuestro centro de conocimiento personal, impulsado por las capacidades de vanguardia de Google Gemini Pro, Langchain, Vector DB y Streamlit.
¿Qué puede hacer Queryverse?
Queryverse ofrece tres aplicaciones distintas, cada una aprovechando el popwer de los modelos de idiomas grandes (LLM) para participar en interacciones significativas:
* 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.
Poder técnico para interacciones poderosas:
En el corazón de Queryverse se encuentra una sofisticada mezcla de tecnologías:
* 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.
Valor comercial: un mundo de posibilidades:
LLMS trasciende la mera funcionalidad, que ofrece un valor tangible en varios dominios:
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.
Actualización: Versevoyage - 2.0 La aplicación se ha actualizado y ahora se está ejecutando en el espacio de la cara abrazada. Ahora puede seleccionar un modelo de su elección de varios proveedores y disfrutar de un momento poético.
Espacio HF: https://lnkd.in/gzem273s
Mientras celebramos el amor y la conexión en este día especial de San Valentín, estoy encantado de presentar mi último proyecto: ¿Verssevoyage? , una aplicación de poesía con IA diseñada para capturar la esencia de nuestras emociones sinceras en los versos cautivadores.
Versevoyage no es solo otra aplicación; Es un viaje poético esperando ser explorado. Es la culminación de la tecnología de vanguardia, que incluye: AWS Bedrock: proporciona una base sólida para la operación suave de la aplicación. Llama-2 y Jurassic-2: Estos poderosos modelos de idiomas actúan como susmithmits, elaborando poemas que hacen eco de la melodía única de su amor. Boto3: asegura interacciones perfectas con los servicios de AWS, manteniendo el amor de IA fluyendo. Python & Streamlit: crea la interfaz fácil de usar de la aplicación, haciendo que la expresión poética sea tan simple como hacer clic en un botón.
? Así es como Verssevoyage agrega un toque extra de magia: 1️⃣ Poemas personalizados: expresar amor, celebrar la amistad o apreciar la vida, versevia elaborea poemas personalizados que capturan la esencia de las emociones. 2minte creaciones creadas: impulsado por Llama2 y el modelo jurrasico, el motor de generación de poesía de Versevoyage es un testimonio de las maravillas de la inteligencia artificial. 3️⃣ Experiencia perfecta: con la interfaz intuitiva de Streamlit, Versevoyage ofrece una experiencia de usuario perfecta que permite a los usuarios explorar y disfrutar sin esfuerzo el mundo de la poesía. 4minte⃣ rendimiento con alimentación de la nube: con AWS-Bedrock en su núcleo, el versebente garantiza la confiabilidad y el rendimiento, por lo que podemos centrarnos sin ninguna interrupción.
