Aayush Mittal, มิตตาล

GPU infrastructure serving open AI models through inference APIs

โมเดลและแพลตฟอร์ม AI 12 ธันวาคม 2024

อินเฟอร์เรนซ์ API ที่ดีที่สุดสำหรับ Open LLMs เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแอป AI ของคุณ

ลองนึกภาพดูว่าคุณได้สร้างแอป AI ที่มีแนวคิดที่น่าเหลือเชื่อ แต่มันล้มเหลวในการส่งมอบเนื่องจากการทำงานของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เหมือนกับการจัดคอนเสิร์ตด้วยเครื่องเล่นคาสเซ็ตต์ โอกาสมีอยู่ แต่ประสิทธิภาพก็ไม่เพียงพอนี่คือจุดที่อินเฟอร์เรนซ์ API สำหรับ Open LLMs เข้ามาเป็นบริการที่เหมือนบัตรผ่านพิเศษสำหรับนักพัฒนา โดยให้คุณรวมโมเดล AI ที่ทันสมัยเข้ากับแอปของคุณโดยไม่ต้องกังวลเรื่องเซิร์ฟเวอร์ การตั้งค่าฮาร์ดแวร์ หรือปัญหาการทำงาน แต่ API ใดที่คุณควรใช้ การเลือกอาจรู้สึกท่วมท้น โดยแต่ละตัวมีคำมั่นสัญญาเรื่องความเร็ว สเกลได้ และราคาประหยัดในบทความนี้ เราจะตัดผ่านความสับสน...

โมเดลและแพลตฟอร์ม AI 10 ธันวาคม 2024

โพรโทคอล Model Context ของ Claude: คู่มือสำหรับนักพัฒนา

โพรโทคอล Model Context ของ Anthropic เป็นโพรโทคอลโอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างแอปพลิเคชัน AI และแหล่งข้อมูล เช่น ฐานข้อมูล API และเครื่องมือระดับองค์กร โดยการนำมาใช้โครงสร้างแบบไคลเอ็นต์-เซิร์ฟเวอร์ โพรโทคอล Model Context จึงสามารถมาตรฐาน化วิธีการที่โมเดล AI ติดต่อกับแหล่งข้อมูลภายนอกได้ ทำให้ไม่ต้องมีการรวมเข้ากันแบบกำหนดเองสำหรับแหล่งข้อมูลใหม่ๆส่วนประกอบหลักของ MCP: โฮสต์: แอปพลิเคชัน AI ที่เริ่มต้นการเชื่อมต่อ (เช่น...

โมเดลและแพลตฟอร์ม AI 25 พฤศจิกายน 2024

รูปแบบการออกแบบใน Python สำหรับวิศวกร AI และ LLM: คู่มือปฏิบัติ

ในฐานะวิศวกร AI การสร้างโค้ดที่สะอาด มีประสิทธิภาพ และสามารถบำรุงรักษาได้ถือเป็นสิ่งสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อสร้างระบบที่ซับซ้อนรูปแบบการออกแบบ เป็นวิธีแก้ปัญหาที่สามารถใช้ซ้ำสำหรับปัญหาทั่วไปในด้านการออกแบบซอฟต์แวร์ สำหรับวิศวกร AI และ LLM รูปแบบการออกแบบช่วยสร้างระบบที่แข็งแกร่ง มีความสามารถในการปรับขนาด และสามารถบำรุงรักษาได้ โดยจัดการกระบวนการทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในบทความนี้จะขอแนะนำรูปแบบการออกแบบใน Python โดยเน้นความเกี่ยวข้องกับ AI และ LLM พร้อมด้วยตัวอย่างการใช้งานจริงและโค้ด Python讓เรามาสำรวจรูปแบบการออกแบบที่มีประโยชน์อย่างยิ่งในบริบทของ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง โดยมีตัวอย่างจาก...

โมเดลและแพลตฟอร์ม AI 20 พฤศจิกายน 2024

ระบบตัวแทนอัตโนมัติด้วย AgentOps: ความสามารถในการสังเกตเห็นได้ การติดตาม และอื่น ๆ สำหรับการใช้งาน AI

การเติบโตของตัวแทนอัตโนมัติที่สร้างโดยโมเดลพื้นฐาน (FMs) เช่น โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอน การใช้งานตัวแทนที่สามารถทำงานตั้งแต่การสนับสนุนลูกค้าไปจนถึงการวิศวกรรมซอฟต์แวร์ โดยการนำทางกระบวนการทำงานที่ซับซ้อนซึ่งรวมถึงการให้เหตุผล การใช้เครื่องมือ และหน่วยความจำอย่างไรก็ตาม เมื่อระบบเหล่านี้เติบโตในด้านความสามารถและความซับซ้อน ปัญหาเกี่ยวกับความสามารถในการสังเกตเห็นได้ ความน่าเชื่อถือ และการปฏิบัติตามกฎระเบียบก็เกิดขึ้นนี่คือจุดที่ AgentOps เข้ามาเป็นแนวคิดที่สร้างแบบจำลองจาก DevOps และ MLOps แต่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการจัดการชีวิตของตัวแทนอัตโนมัติที่สร้างโดย FMอะไรคือ AgentOps?AgentOps หมายถึงกระบวนการ ทools และเฟรมเวิร์กที่จำเป็นต่อการออกแบบ การใช้งาน...

โมเดลและแพลตฟอร์ม AI 14 พฤศจิกายน 2024

LLM-as-a-Judge: วิธีการประเมินแบบปรับขนาดสำหรับการประเมินผลลัพธ์ของโมเดลภาษาโดยใช้โมเดลภาษา

เฟรมเวิร์ก LLM-as-a-Judge เป็นวิธีการอัตโนมัติแบบปรับขนาดที่เป็นทางเลือกสำหรับการประเมินของมนุษย์ ซึ่งมักจะมีค่าใช้จ่ายสูง ช้า และจำกัดโดยปริมาณการตอบสนองที่สามารถประเมินได้ โดยใช้ LLM เพื่อประเมินผลลัพธ์ของ LLM อีกตัวหนึ่ง ทีมสามารถติดตามความแม่นยำ ความเกี่ยวข้อง โทน และการปฏิบัติตามแนวทางที่เฉพาะเจาะจงได้อย่างมีประสิทธิภาพและสามารถทำซ้ำได้การประเมินข้อความที่สร้างขึ้นจะสร้างความท้าทายที่ไม่เหมือนใครซึ่งไปไกลกว่ามาตรการความแม่นยำแบบดั้งเดิม ข้อความที่สร้างขึ้นจากคำสั่งเดียวสามารถให้คำตอบที่ถูกต้องหลายคำตอบที่แตกต่างกันในด้านรูปแบบ โทน หรือการเขียน ทำให้ยากต่อการประเมินคุณภาพโดยใช้มาตรการเชิงปริมาณแบบง่ายที่นี่ วิธีการ LLM-as-a-Judge มีความโดดเด่น: มันช่วยให้สามารถประเมินได้อย่างละเอียดในคุณสมบัติที่ซับซ้อน เช่น โทน ความเป็นประโยชน์...

โมเดลและแพลตฟอร์ม AI 6 พฤศจิกายน 2024

ไมโครซอฟท์ AutoGen: วิธีการทำงาน AI ที่มีประสิทธิภาพด้วยการทำงานอัตโนมัติขั้นสูง

ไมโครซอฟท์เปิดตัว AutoGen ในเดือนกันยายน 2023 เป็นเฟรมเวิร์ก Python ที่เปิด源สำหรับการสร้างเอเย่นต์ AI ที่สามารถทำงานร่วมกันในหลายๆ ด้าน AutoGen ได้รับความนิยมอย่างมากในหมู่นักวิจัย ผู้พัฒนา และองค์กรต่างๆ โดยมีผู้ร่วมให้ข้อมูลมากกว่า 290 คนบน GitHub และมีการดาวน์โหลดมากกว่า 900,000 ครั้งจนถึงเดือนพฤษภาคม 2024 โดยสร้างความสำเร็จนี้ ไมโครซอฟท์เปิดตัว AutoGen Studio...

โมเดลและแพลตฟอร์ม AI 28 ตุลาคม 2024

แพลตฟอร์มการอนุมานของ Microsoft นำโมเดลภาษาขนาดใหญ่ 1 บิตมาใช้กับอุปกรณ์ระดับลोकัล

ในวันที่ 17 ตุลาคม 2024 Microsoft ได้ประกาศ BitNet.cpp ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการอนุมานที่ออกแบบมาเพื่อรันโมเดลภาษาขนาดใหญ่ 1 บิต (LLMs) BitNet.cpp เป็นความก้าวหน้าที่สำคัญในด้าน Gen AI โดยทำให้สามารถใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ 1 บิตได้อย่างมีประสิทธิภาพบน CPU มาตรฐานโดยไม่ต้องใช้ GPU ที่มีราคาแพง การพัฒนานี้ทำให้สามารถเข้าถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้กว้างขึ้น และเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการใช้งาน AI...

โมเดลและแพลตฟอร์ม AI 19 กันยายน 2024

Enterprise LLM APIs: Top Choices for Powering LLM Applications in 2026

การแข่งขันเพื่อครองตลาด AI ขององค์กรกำลังเร่งตัวขึ้น โดยมีข่าวสำคัญหลายรายการเมื่อเร็วๆ นี้OpenAI’s ChatGPT มีผู้ใช้งานรายสัปดาห์มากกว่า 200 ล้านคน ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 100 ล้านคนเมื่อหนึ่งปีที่แล้ว การเติบโตที่น่าประทับใจนี้แสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นของการใช้เครื่องมือ AI ในสภาพแวดล้อมองค์กรสำหรับงานต่างๆ เช่น การสนับสนุนลูกค้า การสร้างเนื้อหา และการวิเคราะห์ธุรกิจในขณะเดียวกัน Anthropic ได้เปิดตัว Claude Enterprise ซึ่งออกแบบมาเพื่อแข่งขันกับ ChatGPT Enterprise...

โมเดลและแพลตฟอร์ม AI 17 กันยายน 2024

AlphaProteo: การผสมผสานระหว่าง Google DeepMind และการออกแบบโปรตีน

ในด้านชีววิทยาโมเลกุลที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา หนึ่งในงานที่ท้าทายที่สุดคือการออกแบบโปรตีนที่สามารถจับกับเป้าหมายที่เฉพาะเจาะจง เช่น โปรตีนของไวรัส ตัวชี้วัดของมะเร็ง หรือส่วนประกอบของระบบภูมิคุ้มกัน โปรตีนเหล่านี้เป็นเครื่องมือที่สำคัญในการค้นพบยา การรักษาโรค การวินิจฉัย และชีววิทยา การสร้างโปรตีนเหล่านี้ด้วยวิธีการแบบดั้งเดิมเป็นงานที่ใช้เวลานานและต้องมีการทดลองหลายครั้ง แต่การก้าวหน้าล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เร่งกระบวนการนี้ขึ้นในเดือนกันยายน 2024 Neuralink ได้ฝังชิปสมองเข้าไปในผู้เข้าร่วมการทดลองครั้งที่สอง โดยผลักดันขอบเขตของสิ่งที่อินเทอร์เฟซระหว่างสมองและคอมพิวเตอร์สามารถทำได้ ชิปนี้ทำให้บุคคลสามารถควบคุมอุปกรณ์ได้โดยใช้ความคิดเท่านั้นในเวลาเดียวกัน AlphaProteo ของ DeepMind ได้ปรากฏตัวขึ้นเป็นเครื่องมือ AI ที่ก้าวหน้าในการออกแบบโปรตีนใหม่ๆ เพื่อแก้ไขปัญหาที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของชีววิทยา...

โมเดลและแพลตฟอร์ม AI 13 กันยายน 2024

TensorRT-LLM: คู่มือการใช้งานแบบครอบคลุมสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลภาษาขนาดใหญ่สำหรับการทำงานที่มีประสิทธิภาพสูงสุด

เมื่อความต้องการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การรับประกันความเร็ว ประสิทธิภาพ และความสามารถในการปรับขนาดที่ดีได้กลายเป็นสิ่งสำคัญมากกว่าที่เคย NVIDIA’s TensorRT-LLM เข้ามาแก้ไขปัญหานี้โดยให้เครื่องมือและ tối ưu hóaที่มีประสิทธิภาพซึ่งออกแบบมาเฉพาะสำหรับการทำงานของ LLM TensorRT-LLM เสนอการปรับปรุงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ เช่น การปรับขนาด การรวมเคอร์เนล การจัดกลุ่มแบบเรียลไทม์ และการสนับสนุน GPU หลายตัว ซึ่งช่วยให้สามารถบรรลุความเร็วในการทำงานได้เร็วขึ้น 8 เท่าเมื่อเทียบกับวิธีการแบบดั้งเดิมที่ใช้ CPUคู่มือการใช้งานแบบครอบคลุมนี้จะสำรวจทุกด้านของ...

Reflection 70B, large language models, AI self-correction, Reflection-Tuning, open-source AI, HyperWrite

โมเดลและแพลตฟอร์ม AI 11 กันยายน 2024

Reflection 70B : โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบเปิดที่มีการคิดและการแก้ไขข้อผิดพลาดด้วยตนเอง

Reflection 70B เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบเปิดที่พัฒนาโดย HyperWrite โมเดลใหม่นี้นำเสนอแนวทางใหม่ในการรับรู้ของ AI ที่สามารถเปลี่ยนแปลงวิธีการที่เราสื่อสารและพึ่งพาระบบ AI ในหลายๆ ด้าน ตั้งแต่การประมวลผลภาษาไปจนถึงการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยใช้ Reflection-Tuning เทคนิคที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่ช่วยให้โมเดลสามารถประเมินและแก้ไขข้อผิดพลาดของตนเองได้แบบเรียลไทม์ Reflection 70B ได้ขึ้นมาเป็นอันดับต้นๆ โดยการเอาชนะโมเดลที่เป็นของเอกชนอย่าง GPT-4 และ Claude 3.5 Sonnet ในหลายๆ บรรทัดฐาน รวมถึง MMLU,...

Master CUDA: For Machine Learning Engineers

เครื่องมือ AI 101 3 กันยายน 2024

คูДА สำหรับวิศวกร Machine Learning

div]:bg-bg-300 [&_pre]:-mr-4 md:[&_pre]:-mr-9″> พลังการคำนวณได้กลายเป็นปัจจัยสำคัญในการขยายขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ใน Machine Learning เมื่อมデルและข้อมูลขยายตัวเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว การคำนวณแบบดั้งเดิมโดยใช้ CPU มักไม่เพียงพอที่จะตอบสนองความต้องการของงาน Machine Learning ในปัจจุบัน นี่คือจุดที่ CUDA (Compute Unified Device Architecture) เข้ามาเป็นหนึ่งในวิธีการเพิ่มความเร็วของการทำงาน Machine Learning CUDA ซึ่งพัฒนาโดย NVIDIA เป็นแพลตฟอร์มการคำนวณแบบขนานและแบบจำลองการเขียนโปรแกรมที่ใช้พลังการคำนวณที่มากของ...

โมเดลและแพลตฟอร์ม AI 2 กันยายน 2024

การเรียก API LLM แบบ Asynchronous ใน Python: คู่มือที่ครอบคลุม

ในฐานะนักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เรามักพบว่าตัวเองต้องการโต้ตอบกับโมเดลที่ทรงพลังเหล่านี้ผ่าน API อย่างไรก็ตาม เมื่อแอปพลิเคชันของเรามีความซับซ้อนและขนาดใหญ่ขึ้น ความต้องการสำหรับการโต้ตอบ API ที่มีประสิทธิภาพและทำงานได้ดีจึงกลายเป็นสิ่งจำเป็น นี่คือที่ที่การเขียนโปรแกรมแบบ Asynchronous ส่องแสง โดยทำให้เราสามารถเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดและลดความล่าช้าเมื่อทำงานกับ API LLMในคู่มือที่ครอบคลุมนี้ เราจะสำรวจโลกของการเรียก API LLM แบบ Asynchronous ใน Python เราจะครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่พื้นฐานของการเขียนโปรแกรมแบบ Asynchronous ไปจนถึงเทคนิคขั้นสูงสำหรับการจัดการ 워์กโฟลว์ที่ซับซ้อน เมื่อถึงจุดสิ้นสุดของบทความนี้...

โมเดลและแพลตฟอร์ม AI 30 สิงหาคม 2024

การทำความเข้าใจโมเดลการแพร่กระจาย: การสำรวจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับ AI ที่สร้างสรรค์

โมเดลการแพร่กระจายได้ปรากฏขึ้นเป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพในการสร้างสรรค์ AI โดยสร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในด้านการสร้างภาพ เสียง และวิดีโอ ในบทความทางเทคนิคที่ลึกซึ้งนี้ เราจะสำรวจว่าโมเดลการแพร่กระจายทำงานอย่างไร นวัตกรรมหลักๆ และเหตุใดจึงประสบความสำเร็จ เราจะครอบคลุมพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ ขั้นตอนการฝึกอบรม อัลกอริทึมการ lấy mẫu และการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีใหม่ที่น่าตื่นเต้นนี้การแนะนำโมเดลการแพร่กระจายโมเดลการแพร่กระจาย เป็นชั้นหนึ่งของโมเดลที่สร้างสรรค์ ซึ่งเรียนรู้เพื่อขจัดเสียงรบกวนข้อมูลโดยการย้อนกลับกระบวนการแพร่กระจาย ความคิดหลักคือการเริ่มต้นด้วยเสียงรบกวนบริสุทธิ์และปรับปรุงคุณภาพเป็นระยะจนกลายเป็นตัวอย่างที่มีคุณภาพสูงจากการกระจายเป้าหมายแนวทางนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากเทอร์โมไดนามิกส์ที่ไม่สมดุล – โดยเฉพาะกระบวนการย้อนกลับของการแพร่กระจายเพื่อฟื้นฟูโครงสร้าง ในบริบทของการเรียนรู้ของเครื่อง เราสามารถมองว่าเป็นการเรียนรู้เพื่อย้อนกลับการเพิ่มเสียงรบกวนให้กับข้อมูลข้อได้เปรียบหลักๆ ของโมเดลการแพร่กระจาย ได้แก่: คุณภาพของภาพที่ดีที่สุด ซึ่งเหนือกว่า...

โมเดลและแพลตฟอร์ม AI 28 สิงหาคม 2024

Jamba: โมเดลภาษาไฮบริด Transformer-Mamba ของ AI21 Labs

โมเดลภาษาได้พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว โดยมีสถาปัตยกรรม Transformer นำหน้าในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม เมื่อโมเดลมีขนาดใหญ่ขึ้น ปัญหาในการจัดการบริบทที่ยาว ความสามารถในการใช้หน่วยความจำ และการประมวลผลได้กลายเป็นเรื่องที่ชัดเจนขึ้นAI21 Labs ได้แนะนำวิธีแก้ปัญหาใหม่ด้วย Jamba โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่รวมจุดแข็งของสถาปัตยกรรม Transformer และ Mamba ในเฟรมเวิร์กไฮบริด โมเดลนี้มีรายละเอียดเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม ประสิทธิภาพ และการประยุกต์ใช้งานภาพรวมของ JambaJamba เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ไฮบริดที่พัฒนาโดย AI21 Labs...

Unite.AI

Aayush Mittal, มิตตาล Aayush Mittal มิตตาล

บทความล่าสุด