Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能(AI)生態領域相關的技術 - Gen AI ，即“生成式 AI” 技術。

隨著 AI 技術的不斷發展，Gen AI 的力量超越了單純的技術奇跡，更是一種具有變革性的動態力量，深刻地塑造了人類與機器互動和創造內容的方式。我們可以想象一下，僅憑一個簡單的提示，我們就能夠產生豐富多彩的故事、驚艷的圖像，甚至是完整而細致的藍圖。這種能力并非來自于魔法，盡管它給人帶來的震撼和驚嘆有時讓我們誤以為如此。實際上，這是人工智能的進一步演進——它以前所未有的方式改變著我們的創造力和想象力。

通過 Gen AI ，我們能夠突破人類創作的限制，創造出超越我們自身想象力的作品。這種技術賦予了我們一種新的能力，讓我們能夠以更快、更高效的方式創造內容。不再需要漫長的思考和努力，我們可以輕松地借助人工智能的力量，從一個簡短的提示中迸發出創意的火花。

一、什么是 Gen(生成式) AI 技術 ?

Gen AI (生成式人工智能)技術是一類人工智能技術，旨在使計算機系統能夠生成新的、原創的內容，如圖像、音頻、文本等。Gen AI 技術通過學習和理解現有的數據集，然后使用這些學習到的知識生成新的內容，模擬人類的創造力和想象力。

Gen AI 技術使用了深度學習和神經網絡等技術來實現。其中，生成對抗網絡(GANs)是最常見和強大的生成式人工智能模型之一。GANs 由生成器和判別器兩個互相競爭的神經網絡組成。生成器負責生成新的內容，而判別器負責判斷生成的內容是真實還是偽造的。通過不斷的迭代訓練，生成器和判別器之間形成了一種博弈關系，最終生成器可以生成與真實數據相似的內容。

Gen AI 在多個領域有廣泛的應用，包括圖像生成、音樂生成、文本生成、語音合成等，為創造性工作提供了新的工具和可能性，也在藝術、設計、娛樂等領域展示了巨大的潛力。同時，Gen AI 技術也面臨著一些挑戰，如，生成的內容的質量和可控性等方面的問題。不過，隨著技術的不斷發展和改進，Gen AI 將繼續在各個領域發揮重要作用。

二、什么是 Gen(生成式)AI 框架 ?

Gen AI 框架是現代 AI 技術中的重要支柱，為機器創造多樣化且與上下文相關的內容提供了基礎設施。這些框架扮演著指導性的角色，為 LLM(語言模型)、GAN(生成對抗網絡)、VAE(變分自編碼器)等 AI 模型提供指引，使它們能夠理解龐大數據集中的模式和規律。通過利用這些框架，組織可以充分利用無監督學習和半監督學習的方法，對人工智能系統進行訓練。

這種訓練基礎為各種任務打下了堅實的基礎，從自然語言處理(NLP)到圖像生成，機器能夠理解并解釋各種提示和輸入。在 NLP 領域，Gen AI 框架能夠幫助機器理解自然語言的含義、語法結構和上下文關系。這使得機器能夠生成準確、連貫且有邏輯的文本，從而實現更高級的自然語言處理任務，如文本摘要、機器翻譯和對話系統。

在圖像生成方面，Gen AI 框架充當了關鍵的角色，其能夠利用海量的圖像數據集，學習并捕捉到圖像的特征、紋理和風格。這使得機器能夠生成逼真、多樣化的圖像，甚至能夠模仿不同的藝術風格和視覺效果。這種能力為藝術創作、設計和圖像處理等領域提供了巨大的潛力，讓機器能夠成為創意的合作伙伴和工具。

Gen AI 框架的強大之處在于其能夠利用無監督和半監督學習的方法。即意味著機器可以從大量未標記的數據中進行學習，而無需依賴人工標注的數據集。基于此種學習方式，使得機器能夠更好地理解數據的內在結構和關聯性，從而更好地生成與上下文相關的內容。特別是在數據稀缺或標記困難的情況下具有重要意義。

然而，Gen AI 框架也面臨一些挑戰和限制。例如，生成的內容可能存在偏差、不準確性或缺乏創造性。此外，對于生成的結果，我們需要進行嚴格的監控和審核，以確保符合倫理標準和社會價值觀。因此，在應用 Gen AI 框架時，我們需要權衡技術的潛力與風險，并制定適當的規范和指導方針。

三、常見的 Gen(生成式)AI 框架解析

No 1: LangChain

LangChain 是 Harrison Chase 提出的一項創新性軟件開發框架，專為 Gen AI 專業人士量身定制。該框架旨在重塑日常任務和項目的模式，并為開發人員提供強大的工具和資源。LangChain 的主要目標是簡化應用程序的創建流程，并通過充分利用大型語言模型(LLM)來提升人工智能系統的能力。

LangChain 基于開源精神，使用 MIT 許可證，這意味著它是一個開放的框架，任何人都可以自由地使用以及進行修改。這種開源的特性使 LangChain 能夠吸引更多的人才和貢獻者，推動框架的不斷發展和改進。

在 LangChain 中，引入了一種標準化接口，其中包括代理、內存和鏈。這些接口的引入旨在提供一種統一的方式來處理不同組件之間的交互和通信。代理模塊使得系統能夠代表用戶執行特定任務，內存模塊用于存儲和訪問數據，而鏈模塊則用于管理數據流和處理過程。

通過 LangChain，開發人員可以更高效地構建應用程序，并且能夠充分利用大型語言模型的強大能力。這些大型語言模型具有深厚的語義理解和生成能力，能夠處理各種自然語言任務，如文本生成、對話系統和智能助手。LangChain 的引入使得開發人員能夠更輕松地集成和使用這些模型，從而提升 AI 系統的性能和表現。

LangChain 的代理占據了中心舞臺，使 LLM 能夠做出明智的決策，為創建動態聊天機器人、游戲和一系列應用程序鋪平了道路。事實證明，內存功能非常寶貴，可以在 LLM 調用之間保持狀態。此功能成為聊天機器人等應用程序的基石，可維持連貫的對話或存儲先前查詢的結果。鏈超越了單一的 LLM 調用，促進了序列的編排——這對于制作摘要工具、問答系統和需要多方面交互的各種應用程序來說是一個福音。

LangChain 在數據增強生成方面的實力增加了另一層多功能性，使 Gen AI 專業人員能夠根據外部數據生成文本。從創建引人注目的新聞文章到精心制作產品描述，該框架增強了內容生成功能。

LangChain 展示了其在各種應用中的能力，包括用于客戶服務和教育的聊天機器人、用于娛樂和研究的游戲、以及用于商業和教育的摘要工具和問答系統。它涵蓋了內容生成、翻譯、代碼生成、數據分析和醫療診斷等各種應用。在 Gen AI 專業人士的工具包中，LangChain 在不斷發展的生成人工智能領域推動創新和效率。

GitHub地址：https://github.com/langchain-ai/langchain

No 2 : LlamaIndex

除了 LangChain 之外，LlamaIndex 也是 Gen AI 專業人士工具庫中不可或缺的開源框架。作為一種創新的庫，它為自定義數據和像 GPT-4 這樣的 LLM 提供了無縫的橋梁，從而顯著增強了 Gen AI 專業人士的日常工作和項目。LlamaIndex 在與數據和 LLM 的復雜工作流程上進行簡化，為數據攝入、結構化、檢索和集成提供了不可或缺的支持。

首先，LlamaIndex 擅長從各種來源(如 API、數據庫、PDF 或外部應用程序)"攝取"數據，充當勤勉的數據收集者。然后，它進入"結構化"階段，以一種 LLMs 輕松理解的方式組織數據。這些經過組織的數據成為"檢索"階段的基礎，LlamaIndex 在需要時幫助找到和獲取正確的數據。最后，它簡化了"集成"過程，允許將數據與各種應用程序框架無縫合并。

從框架設計角度來看，LlamaIndex 由三個主要組件組成：用于收集的“數據連接器”、用于組織的“數據索引”以及作為翻譯器的“引擎”(LLMs)。這種設計模式賦予了 GenAI 專業人員在增強生成檢索(RAG)方面的能力，將 LLM 的能力與定制數據相結合。模塊化構造，如查詢引擎、聊天引擎和代理，將交互提升到對話級別，實現動態決策。無論是創建問答系統、聊天機器人還是智能代理，LlamaIndex 都是 Gen AI 專業人員的不可或缺的盟友，為 RAG 的冒險提供了堅實的基礎，并通過 LLMs 和定制數據為應用程序提供了強大的動力。

GitHub地址：https://github.com/run-llama

No 3 : MeshTensorflow

MeshTensorFlow 作為另一種引人注目的框架，為 Gen AI 專業人士提供了解決分布式深度神經網絡(DNN)訓練策略中固有挑戰的解決方案。傳統的數據并行方法在批次分割中存在一些限制，例如，對非常大模型的內存限制、高延遲和小批量大小的低效性等。而 MeshTensorFlow 通過引入一種新的范式轉變，提供了一種語言來指定更廣泛的分布式張量計算類別，從而超越了數據并行的限制。

MeshTensorFlow 的出現為 Gen AI 專業人士帶來了重要的突破，通過引入一種新的方式來處理分布式張量計算，解決了傳統數據并行方法的局限性。傳統方法中，數據并行面臨著諸多挑戰，包括內存限制、延遲和小批量大小的低效性。然而，MeshTensorFlow 通過提供一種更廣泛的分布式張量計算類別的語言，改變了這種局面。

使用 MeshTensorFlow，Gen AI 專業人士可以更高效地處理分布式深度神經網絡的訓練。它不僅克服了內存限制，支持處理非常大的模型。同時，通過優化延遲和小批量大小，它提高了訓練過程的效率。這種新的范式轉變為 Gen AI 專業人士提供了更多的靈活性和性能優勢。

GitHub地址：https://github.com/tensorflow/mesh

No 4 : Jarvis

來自 Microsoft 的 JARVIS 平臺是一項領先的人工智能創新，為 GenAI 專業人士提供了前所未有的工具框架，以便增強大家的項目開發。JARVIS 與 ChatGPT 和 t5-base 等人工智能模型合作，實現了統一而高級的結果。作為一個任務控制器，JARVIS 優化了工作流程，充分發揮了各種開源大型語言模型(LLMs)在圖像、視頻、音頻等方面的潛力。

JARVIS 平臺的出現對于 Gen AI 專業人士來說具有重要意義，為我們提供了無與倫比的工具，幫助他們更好地完成各種任務。通過與 ChatGPT 和 t5-base 等人工智能模型的合作，JARVIS 能夠提供統一且高質量的結果，從而提升了工作效率和質量。

作為任務控制器，JARVIS 通過優化工作流程來最大限度地發揮各種開源大型語言模型在圖像、視頻、音頻等領域的潛力。它能夠有效地管理和整合這些模型，使得 Gen AI 專業人士能夠更好地利用它們的能力和特性。這種整合和優化的方法使得 JARVIS 平臺成為一個強大而靈活的工具，為 Gen AI 專業人士提供了更多的創新和應用的機會。

JARVIS 平臺是一個整合了多模態人工智能的創新工具，將 GPT-4 的能力擴展到文本和圖像處理領域。通過連接到互聯網，可以訪問包括 t5-base、stable-diffusion 1.5、Facebook 的 bart-large-cnn 以及英特爾在內的 dpt-large 等多達 20 個強大的模型網絡。JARVIS 使用戶能夠提交復雜的多任務查詢，指導不同的模型無縫協作，執行復雜的任務。例如，生成外星入侵的圖像并撰寫相關詩歌成為一種流暢的過程，其中 ChatGPT 規劃任務、選擇適當的模型并執行，展示了 JARVIS 高效和協作的潛力。

基于 JARVIS 的開創性能力，為 Gen AI 專業人士提供了獨特的工具，徹底改變了人們與 AI 的互動方式。通過整合多個模型和多模態處理，JARVIS 擴展了 GPT-4 的能力，使其可以同時處理文本和圖像，從而使得我們可以在一個平臺上進行復雜的任務，并指導不同的模型進行協作，提供更高水平的結果。

然而，需要注意的是，JARVIS 的資源需求也必須加以考慮。通常而言，往往至少需要 16GB 的 VRAM 和約 300GB 的存儲空間來存儲各種模型。由于資源要求較高，JARVIS 無法在普通個人電腦上本地運行。盡管存在這些限制，JARVIS 標志著 AI 發展的重大飛躍，徹底改變了 AI 能力和協作的格局，為 Gen AI 專業人士提供了重塑與人工智能技術互動方式的潛力，成為人工智能演進中的重要工具。

GitHub地址：https://github.com/microsoft/JARVIS

No 5 : Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 是一項變革性創新，專為 Gen AI 專業人士的日常工作和項目提供了一個復雜的工具包框架，旨在簡化決策過程。該框架具備開創性的模型評估功能，開發人員可以使用它來評估、比較和選擇最適合特定需求的基礎模型(FMs)。目前，該功能正在預覽階段，并引入了包括自動和人工基準選項在內的評估工具，為用戶提供了更多選擇和靈活性。

Amazon Bedrock 的出現對 Gen AI 專業人士具有重要意義，為他們提供了一個強大的工具包，幫助簡化決策過程，并在項目中提供支持。通過其先進的模型評估功能，開發人員能夠對不同的基礎模型進行評估和比較，從而選擇最適合其特定需求的模型。這種功能的引入在預覽階段，同時提供了自動和人工基準選項，為用戶提供了多樣化的評估工具。

模型評估在每個發展階段都扮演著至關重要的角色，而 Amazon Bedrock 的模型評估功能將這一過程提升到了新的高度。Gen AI 專業人士現在可以在該平臺的游樂場環境中嘗試不同的模型，從而促進迭代過程的效率。自動模型評估的引入簡化了將自定義或策劃數據集與預定義指標相結合的復雜性，消除了設計和執行自定義模型評估基準的繁瑣過程。這對于內容摘要、問答、文本分類和生成等任務非常有利。

Amazon Bedrock 為主觀指標(如友好度和風格)提供了人工評估工作流程，為開發人員提供了定義自定義指標并利用其數據集的直觀方式。用戶可以選擇內部團隊或 AWS 管理團隊進行人工評估，從而增加了靈活性。此外，該平臺在預覽階段的透明定價也增強了其吸引力。評估的模型推理費用僅限于模型推理本身，并不收取額外的人工或自動評估費用。Gen AI 專業人士發現 Amazon Bedrock 是模型選擇中的強大盟友，標志著決策過程的重大飛躍。

GitHub地址：https://github.com/aws/amazon-bedrock

綜上所述，上述常見的 Gen AI 框架清晰地展示了 Gen AI 領域的迅速發展及技術演變。我們正處于一個多變的 Gen AI 景觀中，而這些框架成為了創新的引領者。技術和創造力在這些框架中融合，推動我們向未來邁進。

Reference ：https://www.analyticsvidhya.com/