Trong thế giới trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, Llama 2 đã nổi lên như nhà vô địch trị vì trong số các nguồn mở Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Mô hình này đã được tinh chỉnh để trò chuyện, tự hào với 70 tỷ thông số đáng kinh ngạc và hiện đang được khai thác để tạo ra các tác nhân đàm thoại trong LangChain. Bài viết này cung cấp cái nhìn tổng quan về cách xây dựng một Llama 2 Tác nhân đàm thoại LangChain, một quá trình đang cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với AI.
lạc đà không bướu 2 đã được phát hành ra công chúng dưới dạng mô hình nguồn mở và nó đã vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh ở nhiều điểm chuẩn khác nhau. Không giống như các mô hình khác đã thất bại trong lĩnh vực AI đàm thoạiLạt ma 2 đã chứng tỏ khí phách của mình như một tác nhân đàm thoại. Nó đã được thử nghiệm với các mô hình AI mở khác như GPT, Avengers 003 và Jeep D4, tất cả đều là tác nhân đàm thoại và đã có chỗ đứng riêng.
Tương lai của sự tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn được nhìn thấy trong các tác nhân đàm thoại. Các tác nhân này có thể linh hoạt truy cập thông tin bên ngoài và sử dụng các công cụ như trình thông dịch python. lạc đà không bướu 2 đã không chỉ vượt qua bài kiểm tra với tư cách là tác nhân đàm thoại mà còn có thể được điều chỉnh để trở nên xuất sắc trong vai trò này.
Xây dựng một con lạc đà 2 Đại lý đàm thoại LangChain
Lạc đà La Mã lớn nhất 2 mô hình, mô hình tham số 70B, đã được thiết kế để phù hợp với một GPU a100 duy nhất, yêu cầu bộ nhớ GPU tối thiểu 35 gigabyte. Để truy cập các mô hình này, người dùng cần đăng ký và truy cập trên trang chính thức Meta Llama trang web hoặc Ôm mặt. Sau khi được cấp quyền truy cập, mô hình có thể được tải xuống và khởi chạy bằng thư viện Hugging Face Transformers. Trong hướng dẫn đầy đủ dưới đây James Briggs sẽ đưa bạn qua quá trình xây dựng tác nhân đàm thoại nguồn mở của riêng bạn.
Các bài viết khác về chủ đề LangChain và Llama 2 bạn có thể quan tâm đến:
Bước tiếp theo trong quy trình là chuyển mô hình sang LangChain để tạo tác nhân đàm thoại. Tác nhân này có bộ nhớ đàm thoại và có thể sử dụng các công cụ, phản hồi ở định dạng Json với các giá trị đầu vào hành động và hành động. Mô hình có thể thực hiện các phép tính và tạo ra phản hồi dựa trên những tính toán đó.
Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là mô hình này yêu cầu một lượng bộ nhớ GPU đáng kể để chạy và có thể bị chậm, đặc biệt là khi chạy trên một GPU duy nhất có lượng tử hóa. Bất chấp những hạn chế này, Llama 2 được xem là bước phát triển đầy hứa hẹn trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn.
LangChain là gì?
LangChain là một cơ sở hạ tầng vô hình, rộng lớn được thiết kế đặc biệt để hỗ trợ phát triển các ứng dụng và hệ thống sử dụng các mô hình ngôn ngữ. Nó thể hiện một cấu trúc phân lớp độc đáo, bao gồm một tập hợp các mô-đun cốt lõi, mỗi mô-đun có một vai trò riêng biệt trong hệ sinh thái mô hình ngôn ngữ. Chức năng của các mô-đun này bao gồm từ mô hình hóa, lưu trữ và lập chỉ mục dữ liệu ngôn ngữ, tạo chuỗi ngôn ngữ, cho phép tương tác giữa người và máy tính, đến thực hiện các phản hồi liên quan đến nhiệm vụ và gọi lại đầu ra.
Các mô-đun riêng lẻ này được trang bị các giao diện tiêu chuẩn có thể tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể của người dùng, do đó mang lại sự linh hoạt và khả năng thích ứng cao. Ngoài ra, LangChain còn cung cấp khả năng tích hợp bên ngoài liền mạch và thực hiện triển khai từ đầu đến cuối, sẵn sàng triển khai ngay lập tức, đơn giản hóa đáng kể trải nghiệm người dùng.
Như một minh chứng cho tính linh hoạt của nó, LangChain có thể được tích hợp vào vô số ứng dụng và trường hợp sử dụng, trong đó nó có thể được sử dụng để thực hiện nhiều nhiệm vụ như chạy Tác nhân tự trị. Nó có thể đóng một vai trò quan trọng trong Mô phỏng tác nhân, tạo ra các chương trình tự quản lý có thể tương tác liền mạch với các hệ thống xung quanh.
Trợ lý cá nhân AI
Hơn nữa, LangChain có thể được sử dụng để thiết kế Trợ lý cá nhân có thể hiểu và hỗ trợ người dùng cuối một cách hiệu quả. Với khả năng trả lời các truy vấn động, LangChain có thể là công cụ hình thành các hệ thống Trả lời Câu hỏi sáng tạo, từ đó cho phép tương tác giữa người và máy tính một cách trơn tru. Nó có thể hỗ trợ các chatbot hiện đại, cho phép chúng hiểu và đáp ứng đầy đủ nhu cầu của người dùng.
Khả năng hiểu và phân tích dữ liệu dạng bảng của LangChain khiến nó trở thành lựa chọn tuyệt vời để truy vấn khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc, đặc biệt đối với các doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào hiểu biết về dữ liệu. Hơn nữa, nó có thể diễn giải và phân tích mã lập trình, tạo điều kiện cho việc hiểu mã hiệu quả. Khả năng kết nối và tương tác với Giao diện lập trình ứng dụng (API) cho phép nó lấy và thao tác dữ liệu từ nhiều dịch vụ web khác nhau.
Trích xuất và tóm tắt nội dung văn bản quan trọng là một ứng dụng chính khác của LangChain, nơi nó tận dụng khả năng hiểu ngôn ngữ của mình. Ngoài ra, nó còn phục vụ như một công cụ tuyệt vời cho mục đích Đánh giá, nơi nó có thể đánh giá và phân tích hiệu suất của các hệ thống khác bằng cách sử dụng bộ số liệu toàn diện của nó.
Về bản chất, LangChain mang đến một khuôn khổ toàn diện, linh hoạt và có khả năng thích ứng để phát triển các ứng dụng trong lĩnh vực mô hình hóa ngôn ngữ không ngừng phát triển, thiết lập các tiêu chuẩn mới trong lĩnh vực ứng dụng hiểu ngôn ngữ.
Khi kết hợp với Llama 2 mô hình, một sự phát triển đột phá trong thế giới AI, cung cấp một cách mới để tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn mà bạn có thể vượt qua ranh giới của các tác nhân AI đàm thoại. Bằng cách làm theo các bước được nêu trong hướng dẫn này, người dùng có thể khai thác sức mạnh của Llama 2 để tạo tác nhân đàm thoại LangChain của riêng họ. Bất chấp những thách thức, những lợi ích tiềm tàng của công nghệ này khiến nó trở thành một triển vọng thú vị cho tương lai của AI.
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
