Month: August 2024

“ChatGPT太卷了，我也想做聊天机器人！” 别担心，Poe平台让你轻松成为“机器人大亨”！ Poe是什么？简单来说，它是一个聊天机器人平台，提供了各种各样的机器人供用户使用。更重要的是，Poe还提供了一套工具，让你可以创建并部署自己的聊天机器人，无需从头开始构建复杂的架构。 第一步：复读机入门 俗话说，万事开头难。Poe平台深谙此道，特意准备了“复读机”入门教程。别小看复读机，它可是检验你是否成功搭建开发环境的关键！ Poe平台推荐使用fastapi_poe和modal进行部署。按照教程，运行modal deploy echobot.py，一个活灵活现的复读机就诞生了！ 第二步：进阶玩法，PromptBot 掌握了基础，接下来就该学习进阶玩法了！PromptBot是一个基于Prompt的聊天机器人，它利用Poe平台承担推理成本，让你无需担心高昂的费用。 Poe平台提供了一个使用Claude-3-Haiku模型的例子，这个机器人可以生成优美的俳句。运行modal deploy prompt_bot.py，并根据教程同步机器人设置，你的俳句生成器就上线了！ 第三步：OpenAI API加持，WrapperBot 想要使用自己的模型？没问题！WrapperBot可以让你轻松调用OpenAI API，实现更个性化的功能。 你需要准备自己的OpenAI API密钥，然后运行modal deploy wrapper_bot.py，一个基于OpenAI模型的聊天机器人就诞生了！ 第四步：花式炫技，CatBot和ImageResponseBot Poe平台支持Markdown语法，让你的机器人不仅能说会道，还能“图文并茂”！ CatBot利用Markdown展示可爱的猫咪图片，运行modal deploy catbot.py即可体验。ImageResponseBot则更进一步，可以根据你的指令生成相应的图片，运行modal deploy image_response_bot.py，开启你的“AI画师”之旅！ 第五步：文件交互，VideoBot和PDFCounterBot 想要实现更复杂的功能？Poe平台支持文件上传和下载，让你的机器人如虎添翼！ [...]

想象一下，你是一位经验丰富的侦探，正试图破解一桩复杂的案件。你面对着堆积如山的线索：目击证词、法医报告、嫌疑人背景等等。你该如何着手？你会依靠直觉，还是逐一分析每个细节？ 现在，假设你有一位能力超群的助手，他可以帮你整理线索、分析数据，甚至预测嫌疑人的下一步行动。这位助手，就是我们今天要探讨的主角——AI智能体。 在流程挖掘领域，我们也面临着类似的挑战。企业每天都在产生海量的事件数据，这些数据就像散落在案发现场的线索，蕴藏着关于业务流程效率和问题的宝贵信息。传统的流程挖掘技术，就像一位经验丰富的侦探，可以帮助我们从这些数据中发现规律、识别瓶颈。然而，面对日益复杂的流程和海量的事件数据，传统的流程挖掘技术也显得力不从心。 近年来，大型语言模型（LLM）的快速发展为流程挖掘带来了新的可能性。LLM就像那位能力超群的助手，可以理解自然语言、生成代码，甚至进行推理和决策。将LLM应用于流程挖掘，可以帮助我们更深入地理解流程、更快地识别问题、更有效地优化流程。 流程挖掘的AI智能体时代 早期的研究尝试直接将流程挖掘任务交给LLM处理，例如将流程挖掘的结果转换为文本，让LLM进行分析和解读。这种方法在处理简单的流程挖掘任务时取得了一定的效果，但对于需要多步骤推理和复杂分析的任务，LLM的表现却不尽如人意。 为了解决这个问题，研究人员提出了基于AI智能体工作流（AgWf）的流程挖掘方法。AgWf将复杂的流程挖掘任务分解成多个简单的子任务，每个子任务由专门的AI智能体负责处理。 举个例子，假设我们要分析一个事件日志，找出其中是否存在不公平现象。传统的流程挖掘方法可能会尝试直接从整个事件日志中寻找不公平的证据，而AgWf则会将这个任务分解成以下几个子任务： 每个子任务都可以由专门的AI智能体负责处理。例如，第一个子任务可以使用自然语言处理技术从事件日志中提取与受保护群体相关的信息；第二个子任务可以使用统计分析技术比较不同群体的行为；第三个子任务可以使用机器学习技术识别造成差异的原因。 AgWf：流程挖掘的“瑞士军刀” AgWf就像一把“瑞士军刀”，可以根据不同的流程挖掘任务灵活地组合不同的AI智能体和工具。 在AgWf中，常见的AI智能体类型包括： 除了AI智能体，AgWf还可以集成各种流程挖掘工具和技术，例如流程发现、一致性检查、预测分析等等。通过将AI智能体和传统工具相结合，AgWf可以充分发挥两者的优势，实现更高效、更智能的流程挖掘。 未来展望：AgWf的挑战与机遇 AgWf为流程挖掘带来了新的可能性，但也面临着一些挑战： 尽管面临着挑战，但AgWf的未来充满希望。随着LLM技术的不断发展和AgWf研究的不断深入，AgWf将为流程挖掘带来一场效率革命，帮助我们更好地理解和优化业务流程，提升企业的效率和竞争力。 参考文献 [1] Abuelsaad, T., et al. (2024). Agent-e: From autonomous web navigation to foundational [...]

在深度学习的世界中，时间序列预测是一项极具挑战性的任务，尤其是当我们面对长序列数据时。传统的模型在处理长序列时往往显得力不从心，尤其是在速度和内存使用方面。为了应对这一挑战，研究人员们提出了各种创新的解决方案。其中，Informer模型作为一种基于Transformer的架构，脱颖而出，成为了长序列时间序列预测领域的一颗新星。 Transformer的局限性 首先，让我们审视一下传统Transformer在时间序列预测中存在的几个主要问题。Transformer模型中的自注意力机制在处理输入序列时，其时间和空间复杂度为$O(L^2)$，其中$L$为序列的长度。这意味着，序列越长，计算的复杂度就越高。此外，多个编码器和解码器堆叠时，内存占用也急剧增加，导致模型无法有效处理长序列。而在预测长时间序列时，Transformer的逐步推理过程就像RNN一样缓慢，并且在动态解码中还可能出现错误传递的问题。 因此，如何在保留Transformer优势的同时，克服这些局限性，成为了Informer模型设计的核心问题。 Informer的创新设计 Informer的设计灵感源于对Transformer模型的深刻理解与改进，其主要贡献可以归结为以下三点：ProbSparse自注意力机制、自注意力蒸馏和生成式解码器。 1. ProbSparse自注意力机制 在传统的自注意力机制中，每个Query都需要与所有的Key进行计算，这导致了计算量的急剧增加。为了解决这一问题，Informer引入了ProbSparse自注意力机制。该机制通过概率的角度来选择最重要的Query，从而降低计算复杂度。 具体而言，Informer首先在Key中随机采样一定数量的元素，然后计算Query与这些Key的点积，形成得分矩阵。接下来，选择得分最高的Query进行后续计算。通过这种方式，Informer显著降低了计算复杂度，达到$O(L \log L)$，实现了高效的计算。 2. 自注意力蒸馏 为了进一步提高模型的效率，Informer采用了自注意力蒸馏技术。该技术通过在相邻的注意力块之间加入卷积池化操作，将输入序列的长度缩小为原来的二分之一。这一过程不仅降低了计算量，还能有效保留序列的主要特征。 3. 生成式解码器 传统的解码器通常是逐步生成输出，而Informer则采用了生成式解码器的设计。通过提供一个起始标记，Informer能够一次性生成所有预测结果。这种设计大幅度提高了预测的速度和准确性，避免了逐步推理带来的延迟。 应用场景与实验结果 Informer的设计使其在多个实际应用中表现出色，包括股票预测、机器人动作预测和疫情数据预测等。通过在多个公开数据集上进行实验，Informer展现出了超越传统模型的预测能力和效率。实验结果表明，Informer在长序列预测中显著提高了预测的准确性，并且在速度上也表现优异。 源码解析与实施 对于想要深入了解Informer模型的研究人员，阅读其源码是不可或缺的一步。Informer的实现代码可以在GitHub上找到，项目结构清晰，主要包括数据加载、模型训练及评估等模块。通过对代码的逐行分析，研究人员可以更好地理解Informer的工作原理，并在自己的项目中进行实施和改进。 环境搭建 在进行源码实验之前，需要搭建合适的开发环境。使用Anaconda和PyTorch进行环境配置，可以确保模型的顺利运行。通过安装必要的依赖和库，用户可以很快启动Informer的实验。 数据输入与处理 Informer支持多种类型的数据输入，包括CSV文件格式。用户可以根据自己的需求修改数据处理部分，以适配不同的数据集。通过合理的预处理，确保数据的标准化和特征提取，能够大幅提升模型的性能。 模型训练与评估 在模型训练阶段，用户需要设置合适的超参数，如批量大小、学习率和训练轮数等。通过监控训练过程中的损失函数变化，研究人员可以判断模型的学习效果，并进行必要的调整。 总结 Informer模型的提出，不仅仅是Transformer在长序列预测中的一次简单改进，而是对时间序列预测问题的深刻反思与创新。通过引入ProbSparse自注意力机制、自注意力蒸馏和生成式解码器，Informer在处理长序列任务时展现出了前所未有的速度和准确性。这使得它在多个领域中具备了广泛的应用前景。 [...]

在人工智能飞速发展的今天,大语言模型(LLM)已经成为各大科技公司竞相追逐的焦点。然而,即便是最先进的LLM,在回答问题时仍然存在”幻觉”问题 – 即生成缺乏事实依据或与事实不符的答案。为了解决这个棘手的问题,检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation,简称RAG)技术应运而生,并迅速成为学术界和产业界关注的热点。 近日,社交媒体巨头Meta宣布推出”Meta全面RAG基准测试:KDD Cup 2024″挑战赛,旨在为RAG系统提供一个全面而严格的评估平台。这项备受瞩目的比赛不仅吸引了全球AI研究人员和工程师的目光,更被视为推动RAG技术创新和进步的重要里程碑。让我们一起深入了解这场AI界的”世界杯”赛事。 RAG技术:为LLM插上”知识之翼” 在介绍比赛详情之前,我们有必要先了解一下RAG技术的核心原理。顾名思义,RAG是一种将信息检索与文本生成相结合的方法。当用户提出问题时,RAG系统首先会从外部资源(如网页、知识图谱等)中检索相关信息,然后利用这些信息作为上下文,指导LLM生成更加准确、可靠的答案。 这种方法就像是为LLM插上了一对”知识之翼”,使其能够获取最新、最相关的信息,从而大大降低”幻觉”的风险。比如,当我们询问”谁是现任美国总统?”时,传统LLM可能会根据训练数据给出过时或错误的答案。而RAG系统则会先检索最新的新闻报道或官方网站,确保回答的准确性和时效性。 CRAG:全面评估RAG系统的新基准 Meta此次推出的挑战赛围绕着一个全新的基准测试 – 全面RAG基准(Comprehensive RAG Benchmark,简称CRAG)展开。CRAG的设计理念可以用四个关键词概括:真实性、丰富性、可靠性和可访问性。 挑战赛任务:层层递进的三大挑战 CRAG挑战赛共设置了三个任务,难度逐步提升,旨在全方位评估参赛者开发的RAG系统。 这三个任务的设计体现了Meta对RAG技术发展的深刻洞察。从单一数据源到多源异构数据,从小规模信息到大规模噪声环境,参赛者需要不断优化和改进他们的解决方案,以应对日益复杂的挑战。这种层层递进的任务设置,不仅能全面评估RAG系统的各项能力,还能激发参赛者在实际应用场景中的创新思考。 评估标准:严格而全面 为了确保评估的公平性和有效性,CRAG采用了一套严格而全面的评分机制。答案质量被分为四个等级: 最终得分采用宏观平均法,根据问题类型和实体热度进行加权(具体权重未公开)。这种评分方式不仅考虑了答案的准确性,还重视系统在处理不同类型和难度问题时的表现,从而更全面地反映RAG系统的整体性能。 值得注意的是,CRAG采用了自动评估(auto-eval)和人工评估(human-eval)相结合的方式。自动评估用于初步筛选出前十名队伍,而人工评估则决定各任务的前三名。这种双重评估机制既保证了效率,又确保了最终结果的准确性和公正性。 参赛规则:鼓励创新,确保公平 为了鼓励参赛者充分发挥创意,同时确保比赛的公平性,CRAG制定了一系列细致的参赛规则: 这些规则不仅为参赛者提供了明确的指导,也体现了组织者对公平竞争和技术创新的重视。通过这些规定,CRAG挑战赛为所有参赛者创造了一个公平、开放yet受控的竞争环境,有利于激发真正有价值的技术突破。 奖项设置:丰厚奖金激励创新 为了激励参赛者全力以赴,CRAG挑战赛设置了总额高达31,500美元的奖金池。每个任务的奖金分配如下: 这种奖金设置不仅奖励了整体表现最优秀的团队,还特别鼓励了在处理特定类型复杂问题上有突出表现的参赛者。这样的奖励机制有助于推动RAG技术在不同应用场景中的全面进步。 比赛时间线:紧凑而充实 [...]