Сообщение Логана Маркевича

Похоже, у Эрин были тяжелые несколько дней с covid, но, похоже, ему надоели другие обзоры, в которых говорится о «деталях» или «разрешении»!

Приятно слышать, как он называет чушь по поводу «фальшивых подробностей»

Хороший обзор, хотя я съеживаюсь каждый раз, когда слышу, что AMT называют «лентой».

Я большой поклонник AMT из-за их, как правило, низкого уровня искажений, и мой энтузиазм по отношению к ним резко возрос, когда я начал использовать более крупные среднечастотные динамики AMT от 2 кГц до 6 кГц и меньшие высокочастотные динамики AMT выше 6 кГц с применением DSP EQ, в мои активные DIY-массивы.

Кроме того, в июне мы посетили места нашего рождения, друзей и родственников в Алабаме. В Мобиле, откуда я родом, у нас все было хорошо, но после нашего визита в северную/центральную Алабаму (где живет Эрин) мы с доктором Хорном заразились COVID, что подтверждено тестами. Фу. Мы оба получили вакцины и две ревакцинации уже давно, когда они стали доступны, поэтому нашей реакции было недостаточно, чтобы положить нас в больницу, и мы быстро выздоровели.

Последняя правка: 9 июля 2023 г.

Этот профиль частотной характеристики очень похож на многие картриджи MC, которые высоко ценятся за свою «детальность»

Обычно я предпочитаю использовать регулятор высоких частот

Я не думаю, что мы еще видели какую-либо акустическую систему Мартина Логана, которую можно было бы порекомендовать.

Усиленные высокие частоты по оси не всегда плохи. Иногда это происходит потому, что динамики рассчитаны на прямое звучание, поэтому ось конструкции смещена от центра на 30 градусов. Таким образом, высокие частоты, расположенные непосредственно по оси, в основном рассеиваются за счет отражений + поглощения воздуха, и из-за сужения направленности ось конструкции становится довольно плоской.

Тем не менее, я давно заметил, что когда компания-производитель акустических систем рекламирует «экзотический» твитер, часто высокие частоты завышаются. И в результате продавцы или более тусклые рецензенты будут рассуждать о врожденных качествах высоких частот экзотики, даже не задумываясь о том, что на самом деле они слышат несовпадающие уровни.

В любом случае я всегда повышаю высокие частоты.

Вот здесь я мог бы просто усилить бас.

Мне не нужна и не нужна сверхплоская характеристика, особенно для моих уровней прослушивания, вероятно, 70-80 дБ.

Я надеялся, что это будет «лучше*» Линтонов и Кефа R3.

*Линейный, хорошая горизонтальная дисперсия, низкий уровень шипения. ну да ладно

ЮСК

Я читал, что Джин на Audioholic сказал в комментариях к обзору XT F100, что они отправили XT B100 обратно, чтобы починить кроссовер, прежде чем они проверят их из-за проблем с высокими частотами. Мне любопытно, будет ли ML обновлять динамик текущего владельца B100 какими-либо обновлениями.

Модель ламы Meta, Индекс ламы и многое другое. Ламы назвали вещи для разработчиков

Изображение автора

Кто-нибудь, напомните мне, почему мы говорим о Ламе?

Редактировать: Эта история была обновлена 28 июля 2023 года, чтобы отразить, что Индекс Ламы был первым, кто использовал это название до Меты.

Следить за темпами новых исследований, новостей, продуктов и проектов с открытым исходным кодом в области генеративного ИИ может быть довольно утомительно. Каждый день появляется что-то новое, что привлекает внимание тех, кто работает в сфере генеративного ИИ.

В этом посте мы рассмотрим некоторые из многих проектов генеративного ИИ, связанных с ламами, откуда взялось их название и многое другое.

Вы, как всегда, читаете мой личный блог, как вы уже догадались, это мои личные взгляды. Давайте погрузимся!

Модель фундамента LLaMA

Давайте для начала разберемся, почему Мета решила назвать его Ламой? Это потому, что у их модели ML толстая шерсть или странно длинная шея? К сожалению, настоящая причина — скучная аббревиатура «Большая языковая модель мета-ИИ».

Сделав небольшой шаг назад, выпуск Меты Ламы на самом деле, на мой взгляд, очень позитивный момент. Я думаю, что их приверженность открытой науке достойна восхищения, и я рад это видеть. Для тех, кто не знает, я являюсь советником НАСА, поддерживающим там инициативу открытой науки, которую сейчас поддерживают более 10 правительственных агентств США, поэтому во многих контекстах эта тема глубоко соответствует моему мировоззрению.

Быстрое прерывание: мой брат Чендлер работает над проектом, в котором он создает индивидуальные журнальные столики с искусственным интеллектом в твердом переплете для людей на основе той темы, которую они хотят, это чертовски круто! Посмотрите это, чтобы поддержать его:

Так что же сделало Ламу такой захватывающей?

Во многом первоначальный ажиотаж по поводу Llama был затруднен некоммерческой лицензией, которая не позволяла компаниям создавать продукты с ее использованием. Так продолжалось до тех пор, пока веса (мозг модели глубокого обучения) не оказались в сети. Еще один аспект, который, похоже, взволновал разработчиков, — это разные размеры модели. Для многих возможность точной настройки модели меньшего размера имеет решающее значение для их сценария использования, а наличие большой модели с 75 миллиардами параметров, вероятно, будет стоить слишком дорого для использования на практике:

Мы обучили LLaMA 65B и LLaMA 33B на 1,4 триллионах токенов. Наша самая маленькая модель LLaMA 7B обучена на триллионе токенов.

В более широком смысле, мое впечатление от ажиотажа вокруг Llama заключалось в том, что разработчики были счастливы, что Meta использовала подход с открытым исходным кодом для разработки больших языковых моделей, но текущие версии не сильно помогли, учитывая лицензирование и инфраструктуру, необходимую для запуска моделируйте самостоятельно.

Встречайте Llama 2, следующее поколение модели большого языка Meta с открытым исходным кодом

С момента первого выпуска разработчики ждали, когда Meta выпустит следующую версию. К удивлению многих, 18 июля 2023 года вышла вторая версия Llama с неожиданным партнером: Microsoft.

Llama 2 решает две основные проблемы, с которыми не справлялась оригинальная модель Llama:

И то, и другое, как правило, является победой для экосистемы разработчиков. Я скажу, что исторически Meta имела рискованную репутацию и была объектом частых атак на конфиденциальность и других недостатков. Но есть также много действительно умных людей, которые усердно работают над тем, чтобы эти модели работали, поэтому я желаю им всем удачи!

Так почему же другие люди используют слово «лама»?

Редактировать: Этот раздел был обновлен, чтобы отразить, что Llama Index был первым, кто использовал имя Llama, вот цитата основателя Llama Index Джерри Лю:

Мы с несколькими друзьями обсуждали приставки с милыми животными. «Лама» звучала красиво, потому что в ее названии было LLM, и оно напоминало образ милого, дружелюбного животного (позже мы узнали, что альпаки на самом деле гораздо дружелюбнее лам, но это не имеет значения)

Я могу только представить, какую проверку и маркетинг + повышение SEO индекс Ламы получил от Меты, установившей флаг Ламы в экосистеме искусственного интеллекта. Я ожидаю, что эти два первых последователя создадут совершенно новую экосистему инструментов, основанную на этом бренде.

Мое общее впечатление таково, что подобно тому, как GPT (генеративный предварительно обученный преобразователь) стал популярным термином в сфере искусственного интеллекта, Llama заполняет столь необходимый пробел, чтобы дать людям некоторую возможность выбора имен, при этом давая понять, что вы находитесь в генеративное пространство ИИ.

В один момент я вспомнил кристаллизованную Ламу как термин, и это была встреча Hugging Faces AI в Сан-Франциско, где у них была настоящая Лама в подарок:

Вообще говоря, схема наименования «Лама» проходит мимо моего контрольного списка вирусных продуктов просто потому, что в ней есть доступные смайлы, что является критическим аспектом в современном продуктовом пространстве.

Что такое Индекс Ламы?

Помимо модели фундамента «Лама», «Индекс Ламы», вероятно, является вторым по популярности проектом «Ллама». Он разработан как платформа данных для больших языковых моделей, которая позволяет вам легко подключать различные хранилища данных (например, базу данных, вашу электронную почту и т. д.) к большой языковой модели. Это невероятно полезно при создании проекта, поскольку означает, что вам не нужно создавать что-то с нуля, чтобы самостоятельно подключиться ко всем этим источникам.

Индекс Llama также связан с другими инструментами, такими как LangChain, которые служат скорее уровнем приложения, чем уровнем данных. Некоторые мысли о LangChain я высказал в другом посте:

Индекс Llama на самом деле выполняет многие функции, аналогичные Langchain, с поддержкой агентов, чат-ботов, источников данных и других инструментов, упрощающих работу с большими языковыми моделями.

Для встраивания существует множество полезных инструментов, позволяющих изменять размер пакета вложений, переключать поставщика векторной базы данных и многое другое.

импортировать chromadb из llama_index.vector_stores импортировать ChromaVectorStore из llama_index импортировать StorageContextchroma_client = chromadb. PersistentClient()chroma_collection = chroma_client.create_collection(«быстрый старт»)vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collection)storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)

Приведенный выше код представляет собой простой пример использования провайдера ChromaDB прямо внутри Llama Index. Это полезно, поскольку вы можете протестировать несколько поставщиков (при условии, что они поддерживают используемый вами формат внедрения), не беспокоясь о написании кода для них всех.

Я работаю над более подробной статьей об индексе лам, поэтому оставлю остальную часть на потом!

Лама Лама Лама

В общем, просто с точки зрения именования, я рад, что Llama, кажется, помогает оттолкнуть людей от названия всего GPT. Хотя я думаю, что GPT имеет дополнительное преимущество по сравнению с ChatGPT, немного ошеломляет то, что он используется так часто.

Я надеюсь, что этот пост был полезен и позволил получить немного больше информации о том, почему все говорят о ламах. Мне будет интересно посмотреть, как подход Meta к выпуску больших языковых моделей изменится со временем по мере обострения конкуренции. 🦙

Сообщение Логана Маркевича

Инженер-программист-основатель в LlamaIndex

Хотите знать, как можно использовать новейшие программы LLM? Один из лучших вариантов, которые я когда-либо видел, — это индекс Llama Index/GPT Index: https://lnkd.in/gks_m2BM.

Используя Llama Index, вы можете индексировать и запрашивать большие объемы данных с помощью встраивания, а затем отправлять наиболее релевантную информацию в LLM для генерации обоснованного ответа на поиск! Определенно рекомендую это проверить. Я потратил немного времени, внося свой вклад в кодовую базу и сообщество, и этот инструмент просто фантастический.

Я также создал несколько быстрых отправных точек с помощью flask,streamlit и docker, чтобы каждый мог быстро настроить и развернуть экспериментальную концепцию! https://lnkd.in/gPBEzf-p

#openai #llamaindex #gptindex #gpt3 #chatgpt #docker #python

GitHub — jerryjliu/gpt_index: Индекс GPT (LlamaIndex) — это проект, состоящий из набора структур данных, предназначенных для упрощения использования больших внешних баз знаний с LLM.

github.com

Чтобы просмотреть или добавить комментарий, войдите