13 populära AI-modeller för att bygga generativa AI-applikationer

Är du intresserad av att skapa egna applikationer med generativ AI? Här följer en översikt över AI-modeller som kan hjälpa dig att komma igång.

AI-modeller utgörs av neurala nätverksstrukturer som presterar anmärkningsvärt bra inom specifika områden. Dessa inkluderar konvolutionella neurala nätverk för bildigenkänning och segmentering, storskaliga förtränade språkmodeller, diffusionsmodeller för generering av bilder samt andra typer av modeller.

Nyligen har AI-modeller för generativa AI-applikationer, som omfattar bild, tal, text och mer, vunnit stor popularitet. Denna utveckling drivs av både framsteg inom forskning och tillgången till kraftfulla datorresurser.

Här följer en kort sammanfattning av de framstående AI-modellerna som kommer att diskuteras närmare nedan:

Modell Nyckelfunktioner
GPT-4 En stor språkmodell som kan användas för att utveckla LLM-baserade applikationer.
Lama Mångsidig för NLP-applikationer, inklusive chatbots och kodningsassistenter.
Falk Öppen källkod språkmodell, lämplig för att bygga LLM-drivna applikationer.
Stabil diffusion Text-till-bild generering, bildförbättring, och utvidgning.
DALL-E 2 Generering av bilder från text.
Viska Taligenkänning, språköversättning och språkdetektion.
StableLM Lättviktsmodell för stora språk med öppen källkod.
KLÄMMA Användbar för en mängd olika NLP-uppgifter som frågor, sammanfattning och textgenerering.
InternLM En stor språkmodell med öppen källkod för LLM-drivna applikationer.
Segmentera Anything Model Zero-shot generalisering för olika bildsegmenteringsuppgifter.
WaveGAN Ljudgenerering.
CycleGAN och pix2pix Bild-till-bild översättning.
BioGPT Biomedicinsk textgenerering och datautvinning.

Du kan skapa en mängd generativa AI-applikationer, från AI-konst till personliga kodningsassistenter, baserat på dina egna intressen. Här presenterar vi några intressanta AI-modeller som du kan utforska, tillsammans med deras centrala funktioner.

Låt oss börja!

GPT-4

Från att planera kommande resor till att utforma anpassade brev som matchar arbetsbeskrivningar har ChatGPT blivit en del av våra vardagliga aktiviteter. GPT-4, dess efterföljare, är en ännu mer kraftfull stor språkmodell.

Detta är OpenAI:s mest avancerade AI-system, som utmärker sig genom bättre resonemangsförmåga och prestanda jämfört med ChatGPT.

Här är en teknisk beskrivning av hur GPT-4 fungerar och hur du kan använda den för att utveckla egna applikationer.

Du kan använda ChatGPT genom ett gratis OpenAI-konto. För att få tillgång till GPT-4 krävs dock ett ChatGPT Plus-abonnemang.

Här är några exempel på applikationer du kan utveckla med dessa stora språkmodeller:

  • Anpassade chatbots
  • Förbättrade CRM-plattformar
  • Frågesvar på anpassade data
  • Andra uppgifter som textgenerering och sammanfattning

Låt oss nu titta på några stora språkmodeller med öppen källkod.

Lama

Meta AI lanserade Lama, en grundläggande stor språkmodell med 65 miljarder parametrar, i februari 2023. Därefter kom LLama 2 med betydande förbättringar jämfört med den tidigare versionen. Här är några av de resurser som du kan använda:

  • Llama Chat: En finjusterad version av Llama 2.
  • Code Llama: Bygger på Llama 2, tränad på över 500 miljarder kodtokens och stöder kodgenerering i de flesta populära programmeringsspråk.

Du kan ladda ner och använda Llama-modellerna genom att begära tillgång. Här är en guide som visar hur du använder LLama 2 i dina Python-applikationer:

Falk

Falk är ytterligare en språkmodell med öppen källkod, utvecklad av Technology Innovation Institute (UAE). Samtliga modeller i Falcon LLM-serien är öppen källkod och tillgängliga för allmänheten, vilket gör dem användbara för att bygga LLM-baserade applikationer.

För närvarande finns det fyra modellstorlekar: 1.3B, 7.5B, 40B och 180B. För att överträffa flera benchmarks tränades 180B-modellen på en datamängd med 3,5 biljoner tokens. Falcon LLM presterar på samma nivå som andra ledande öppna källkods LLM.

Falcon 180B, en LLM med öppen källkod, uppnår prestanda nära den för GPT-4. Här är en genomgång som behandlar Falcon 180B, hur man använder den, hårdvarukraven och hur den jämför sig med GPT-4:

Stabil diffusion

Stabil diffusion är en text-till-bild modell för bildgenerering och andra kreativa AI-applikationer. Den kan även användas för bildförbättring och utvidgning.

Stable Diffusion XL, som släpptes i juli 2023, erbjuder flera förbättringar, inklusive:

  • Generera detaljerade bilder från korta beskrivningar.
  • Möjligheten att generera text i bilder.
  • Bildförbättrings- och utvidgningsuppgifter.
  • Interagera med en källbild för att generera varianter.

Om du vill lära dig hur diffusionsmodeller fungerar – metoden bakom magin – kan du ta del av Hur diffusionsmodeller fungerar, en gratis kurs från DeepLearning.AI.

DALL-E 2

DALL-E 2 från OpenAI är en annan populär modell för text-till-bild generering. Den kan användas för att skapa realistiska bilder och konst från textbeskrivningar i naturligt språk.

Modellen kan användas för följande uppgifter:

  • Bildgenerering från textbeskrivningar.
  • Bildförbättring och utvidgning.
  • Generera variationer av en bild.

Du kan få tillgång till DALL-E 2 via OpenAI API eller OpenAI labs webbgränssnitt.

Viska

OpenAI’s Viska är en taligenkänningsmodell som kan användas för en rad applikationer, inklusive:

  • Språkidentifiering.
  • Taligenkänningsuppgifter som transkription av ljudfiler.
  • Talöversättning.

Här är en guide som visar hur man omvandlar tal till text med OpenAI Whisper API:

För att testa modellen kan du installera whisper (openai-whisper) med pip och använda API:et från ett Python-skript för att transkribera ljudfiler. Du kan sedan använda andra stora språkmodeller för att sammanfatta transkriptionen och skapa en ljudfil till sammanfattningspipeline.

StableLM

StableLM är en serie av LLM med öppen källkod från Stability AI. Parametrarna 3B och 7B är tillgängliga i nuläget. Kommande versioner kommer att inkludera större modeller med 15B – 65B parametrar.

Så om du vill experimentera med lättviktiga LLM med öppen källkod i dina applikationer, kan du testa StableLM.

KLÄMMA

KLÄMMA står för Contrastive Language-Image Pre-training. Det är ett neuralt nätverk, en multimodal modell, tränad på en omfattande datamängd av (text, bild) par. Modellen använder naturliga språkdata och försöker lära sig bildernas semantik från naturliga språkbeskrivningar. CLIP-modellen kan förutsäga den mest relevanta texten för en given bild.

Med CLIP kan du utföra nollbildsklassificering utan kostsam förträning och finjustering. Dessutom kan du använda funktionerna i CLIP och vektordatabaser för att skapa intressanta applikationer inom:

  • Text-till-bild och bild-till-bild sökning.
  • Omvänd bildsökning.

Segmentera Anything Model

Bildsegmentering handlar om att identifiera pixlar som tillhör ett specifikt objekt i en bild. Meta AI har lanserat Segment Anything Model (SAM), som kan användas för att segmentera valfri bild och klippa ut objekt från dem.

Bildkälla: Segmentera vad som helst

Du kan använda beskrivningar för att ange vad som ska segmenteras i en bild. SAM stöder följande beskrivningar: avgränsningsrutor, masker samt förgrunds- och bakgrundspunkter. Modellen uppvisar även utmärkta zero-shot generaliseringsförmågor på tidigare osynliga bilder, vilket gör att ingen explicit träning krävs.

Testa SAM-modellen i din webbläsare!

InternLM

InternLM är en språkmodell med öppen källkod. Du kan testa 7B basmodellen och chattmodellen med öppen källkod. Modellen stöder ett sammanhangsfönster på 8K. Dessutom stöder InternLM kodtolkare och funktionsanrop.

InternLM finns även tillgängligt i HuggingFace-transformatorbiblioteket. Du kan använda det lätta ramverket för förträning. Modellen stöder också utveckling och distribution av applikationer med hjälp av LMDeploy. På så sätt kan du skapa generativa NLP-applikationer från start till slut med InternLM.

WaveGAN

WaveGAN är en modell för ljudgenerering. Den hjälper till att syntetisera råljud från prover av riktiga ljuddata.

Du kan träna WaveGAN på en datamängd med godtyckliga ljudfiler och syntetisera ljud utan omfattande förbehandling.

CycleGAN och Pix2Pix

Hittills har vi gått igenom tal-till-text, text-till-bild och andra modeller för olika typer av naturlig språkbehandling. Men vad händer om du vill utföra bild-till-bild översättning? Här kan du använda CycleGAN för att lära in en mappning från källdomänen till måldomänen för att utföra bild-till-bild översättning.

Om du till exempel har en bild av en sjöstrand på vintern kanske du vill översätta samma bild till sommaren. I bilden av en häst kanske du vill byta ut hästen mot en zebra samtidigt som du behåller samma bakgrund. CycleGAN är lämplig för sådana uppgifter.

Modellen pix2pix kan användas för bild-till-bild översättning och har bland annat följande nyckelfunktioner:

  • Rekonstruera objekt från kantkartor.
  • Färglägga bilder.

Du hittar PyTorch-implementeringarna av CycleGAN och pix2pix på GitHub.

BioGPT

BioGPT från Microsoft är en transformatormodell som kan användas för biomedicinsk datautvinning och textgenerering. Den använder implementeringar av sekvens-till-sekvens-modeller som tillhandahålls av fairseq.

Fairseq från Facebook Research (numera Meta AI) är en verktygslåda som tillhandahåller implementeringar av sekvens-till-sekvens-modeller för uppgifter som:

  • Språkmodellering.
  • Översättning.
  • Sammanfattning.

Både förtränade modeller och finjusterade modellkontrollpunkter är tillgängliga. Du kan ladda ner modellen antingen från webbadressen eller från HuggingFace-hubben.

BioGPT-modellerna är även en del av HuggingFace-transformatorbiblioteket. Om du är verksam inom det biomedicinska området kan du använda BioGPT för att utveckla domänspecifika applikationer.

Sammanfattning

Förhoppningsvis har du hittat några användbara modeller för att utveckla generativa AI-applikationer. Även om listan inte är uttömmande har vi berört några av de populäraste modellerna du kan använda för att skapa applikationer för text- och ljudgenerering, tal-till-text-transkription, bildsökning och mycket mer.

När du utvecklar applikationer med hjälp av stora språkmodeller är det viktigt att vara medveten om vanliga fallgropar, som felaktig information och hallucinationer. Du kan även stöta på begränsningar när du finjusterar modeller eftersom finjusteringsprocessen ofta är resurskrävande.

Så om du är utvecklare är det dags att haka på AI-revolutionen och börja utveckla intressanta AI-applikationer! Du kan testa dessa modeller i Google Colab eller andra samarbetande anteckningsböcker för datavetenskap.