Generative-Ai

写在最后面 受权申明：本篇文章受权流动官网亚马逊云科技文章转发、改写权，包含不限于在 亚马逊云科技开发者社区, 知乎，自媒体平台，第三方开发者媒体等亚马逊云科技官网渠道流动链接：https://devpress.csdn.net/awstech/656049279820e81a16d9533b.ht... 本博客将围绕方向一进行创作。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供寰球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏、培训视频、流动与比赛等。帮忙中国开发者对接世界最前沿技术，观点，和我的项目，并将中国优良开发者或技术举荐给寰球云社区。如果你还没有关注/珍藏，看到这里请肯定不要匆匆划过，点这里让它成为你的技术宝库！ 2023年，生成式人工智能（AI）屡次成为热点话题。如果想在轻松乏味的环境中摸索这一畛域，并且想要亲手构建一些游戏，那么 PartyRock 是一个很好的抉择！ 这个平台提供了一个独特的试验空间，能够自在地进行尝试，学习生成式 AI 的关键技术和提醒工程的精华，无需编程根底就能开始 AI 创作之旅。 PartyRock 激励用户之间的互动和合作，除了能够在这里轻松构建迷你应用程序，还能够与敌人们分享创作的 app。能够从他人共享的应用程序开始，通过调整和优化，将其变成本人独特的作品，减少了创作的乐趣。 当初拜访 https://partyrock.aws/?trk=cndc-detail 即可疾速体验 PartyRock，并且限时收费哦！ 能够输出对想要构建的应用程序的形容，而后应用 PartyRock 的生成式人工智能 LLM 为咱们做好构建筹备，并且反对二次编辑欠缺 app。 PartyRock 不仅提供了一个构建利用的弱小平台，而且还为用户带来了前所未有的灵活性和翻新可能性。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能够在这个平台上施展创意，构建属于本人的独特应用程序。 快来 PartyRock 构建你的第一个应用程序吧！ 欢送体验我的 app【CybersecuritySimulator网络安全威逼的情景模仿】 对于 PartyRock 生成 app 相干想法的分享在摸索 PartyRock 平台中 app 生成的过程，理解到了 LLM（大型语言模型）的利用+其设计的 prompt 提醒词，在实现 app 逻辑方面的独特价值。 长处先说长处：PartyRock 借助 LLM 大模型，让咱们可能利用其先进的自然语言解决能力，来更快、更高效地解析和生成用户敌对的界面和性能。 LLM 的一个显著劣势在于，其对语言的深度了解和生成能力，这使得在开发过程中可能轻松地构建出合乎用户直觉的对话和指令。 此外，LLM 的多样性和适应性使得 PartyRock 可能在多种不同的利用场景中发挥作用，从而提供了极大的灵活性和扩展性。 局限但这也是 PartyRock 的局限所在，LLM 在解决更为简单的逻辑或特定技术需要时，可能不够准确或深刻。 例如在构建加解密 app 的过程中，发现他对于解密性能就利用的不太好。在解密性能的利用中，这种局限性变得尤为显著。因为加解密过程通常波及简单的算法和密钥治理，LLM 可能无奈充沛了解和实现这些专业化的要求。 推理在实现相似的特定性能时，特地是波及高度技术性和精确性要求的场景中，如果提醒工程设计的不够精准，LLM 的利用成果大概率会不尽人意。 将来瞻望从我看来，LLM 作为一种弱小的工具，它在利用程序开发中的价值不容小觑。 ...

引如果你也有如下问题，那么接下来的文字会一一为你解答 一套数据集，如何微调不同类型的开源大模型？—— Bedrock如何只有产品说明书，如何构建一个智能问答机器人？—— Q哪里还有收费的 GPU 算力——在线 Jupyter 平台？—— SageMaker亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供寰球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏、培训视频、流动与比赛等。帮忙中国开发者对接世界最前沿技术，观点，和我的项目，并将中国优良开发者或技术举荐给寰球云社区。如果你还没有关注/珍藏，看到这里请肯定不要匆匆划过，点这里让它成为你的技术宝库！发布会亚马逊云科技 re:lnvent 发布会，在 2023 年11月底于拉斯维加圆满召开，介绍了一些云产品的降级，以及自研芯片的降级、性能晋升。当然往年的重头戏就是 AI，此次降级了Bedrock服务提供了更多功能，并推出了企业级 AI 助手——Q)，对于 ML 研究者，降级后的 SageMaker 提供了和 Jupyter 统一的机器学习（ML）环境。 AI 云服务此次发布会，我最关注的亚马逊的 AI 服务，我发现它在这下面做了十分多的差异化性能，相较于 openAI，微软、Google 等 AI 云服务公司，亚马逊云的 AI，这些性能是独居特色的的： 爱护用户隐衷、不会用用户的数据来训练反对定制化得模型数据对 fine tunning 优化，不须要太多专业知识就能微调大模型模型价格便宜，微调之后的模型老本有所晋升，但仍然比 GPT3 便宜。 在以后 AI 淘金潮中，亚马逊保持做最好的——“铲子”面向开发者如何让一般 IT 人员也能上手 AI 产品作者我作为后端研发，天天 CURD 做业务。对于 AI 大模型，只会用用聊天机器人，用文字描述生成图片。至于如何训练、调试大模型我是丈二和尚——摸不着头脑，大家都在聊，AI 赋能产品，作为一名一般 IT 人员，以后只能“玩玩”它，至于产品赋还把握不住。以后工夫点，凡是一个升高 AI 应用门槛的工具开源，那都是 10k Star 级别的热度，例如： lang-chain, hinese-LLaMA-Alpaca, LLaMA-Factory 所以，作为普通人，是十分违心接触 AI 的，但目前开源 AI 产品对于普通人来讲，还是有十分高的应用门槛。当初就有很多云服务商就开始做人与 AI 算法产品之间的连接工作。 BedrockBedrock – Amazon 提供一个简略的入口，让大家可能疾速构建起生成式人工智能应用程序。它的能力有这几个方向： ...