Откройте WebUI, Ollama, GPT-4o, RAG, Используйте инструменты, Осваивайте агента, Создавая Свой Собственный искусственный интеллект

• Приветствие и представление ведущего Бенца.  

• Обещание делиться новостями и информацией об ИИ.  

• Анонс тем: сравнение LLM, таблица лидеров, открытый веб-интерфейс.  

• GPT-4 или Mini от OpenAI как экономичный LLM.  

• Стоимость: 15 центов за миллион входных токенов и 60 центов за миллион выходных.  

• Преимущества: низкая стоимость и низкая задержка.  

• Подходит для приложений с низкой стоимостью и низкой задержкой.  

• Поддержка мультимодальных входных данных.  

• Контекстное окно 128 токенов, вывод до 16000 токенов.  

• GPT-4 или Mini занимает первое место в нескольких категориях.  

• GPT-4 или Mini выигрывает у других моделей, таких как Gemini Flash и Claude Haiku.  

• Возможность использования в приложениях с низкой стоимостью.  

• Новая модель от Grok и Glaive на основе архитектуры Llama Three от Meta.  

• Высокая производительность для вызова функций.  

• Доступна для загрузки и использования.  

• Сравнение производительности Lemma Three с другими моделями.  

• Важность выбора модели для различных аспектов приложения.  

• Основная тема заметки о выпуске: способность модели рассуждать.  

• Инструмент проводит независимый анализ моделей ИИ от разных поставщиков API.  

• Сравнение моделей по качеству, скорости и цене.  

• Возможность увидеть рейтинг моделей по этим параметрам.  

• Качество модели включает рассуждения и выполнение инструкций.  

• GPT-4 - топовая модель по качеству, но компромисс с производительностью.  

• GPT-4 опустился на 6-е место по скорости среди моделей.  

• GPT-4 - самая дорогая модель.  

• LAMA 3 с открытым исходным кодом - самый дешевый вариант.  

• Возможность перекрестного сравнения качества и скорости.  

• Сравнение моделей по общим возможностям, рассуждениям и знаниям.  

• GPT-4 остается одной из самых сильных моделей.  

• Cloud Sonnet 3.5 и Gemini 1.5 Pro - жизнеспособные варианты.  

• Качество зависит от способности общаться в чате и рассуждать.  

• Оптимальная область - верхний правый квадрант.  

• GPT-4 и Gemini 1.5 Flash - хорошие варианты.  

• Двухмерная диаграмма по качеству и цене.  

• GPT-4 Mini и GPT-1.5 Flash - оптимальные модели.  

• Gemini 1.5 Flash и GPT-4 Mini имеют схожую стоимость и качество.  

• Сравнение скорости вывода и цены.  

• Graph - самый быстрый и дешевый поставщик.  

• Возможность выбора конкретной модели и просмотра ее характеристик.  

• Возможность сравнения моделей по контекстному окну.  

• Gemini поддерживает до миллиона токенов, что делает его предпочтительным.  

• GPT-4 Mini - хороший вариант для создания приложений общего назначения.  

• Преобразование текста в речь и речь в текст.  

• Whisper - модель от OpenAI для преобразования речи в текст.  

• Сравнение моделей по скорости и цене.  

• Искусственный анализ позволяет сравнивать модели по качеству, скорости, цене и контекстному окну.  

• Рекомендуется использовать двухмерные модели для выбора наиболее подходящего варианта.  

• Таблица лидеров измеряет способность языковых моделей правильно вызывать функции.  

• Работа выполнена учеными из университета Беркли.  

• Модель LMS не вызывает функции сама по себе, но оценивается по способности правильно писать вызовы функций.  

• Модели оцениваются по способности правильно писать вызовы функций на Python.  

• Оценивается, может ли модель правильно вызвать функции параллельно.  

• Сравнение моделей по девяти аспектам в таблице лидеров.  

• Тестовый набор данных содержит около 2000 точек данных.  

• Данные разделены на категории Python и не-Python.  

• Оценивается способность модели правильно вызывать функции и использовать синтаксис SQL и REST API.  

• Оценивается способность модели общаться в чате и использовать REST API.  

• Оценивается способность модели создавать правильный синтаксис SQL-запросов и запросов на Java и JavaScript.  

• Оценивается способность модели создавать правильное абстрактное синтаксическое дерево.  

• Оценивается выполнение функций моделью.  

• Таблица лидеров включает модели, такие как Cloud 3.5 Sonnet и GPT-4.  

• Cloud 3.5 Sonnet выигрывает по общему показателю.  

• GPT-4 занимает второе место, но уступает по среднему показателю производительности.  

• Модель Gorilla и Meta LAMA 370000000000 включены в таблицу лидеров.  

• Модель Meta LAMA 370000000000 ненадежна для выполнения вызовов функций.  

• Проприетарные модели обычно лучше справляются с вызовами функций.  

• Для коммерческих целей рекомендуется использовать проприетарные модели.  

• Модели с большим количеством ошибок помещаются в большие ячейки.  

• Модель gbt four плохо справляется с определением релевантности задачи.  

• При простом вызове функции модель работает хорошо.  

• Модель gbt four имеет серьезные ошибки в передаче функций.  

• Модель должна извлекать аргументы для передачи в функцию.  

• Пользователь описывает, что нужно модели, и предоставляет функциональный документ.  

• Пользователь предоставляет запрос на получение информации о погоде.  

• Модель принимает запрос и генерирует код для выполнения.  

• Модель генерирует код для запроса данных о погоде.  

• Модель генерирует код для вызова функции.  

• Модель проверяет правильность вызова функции.  

• Результаты модели проверяются на тестовом наборе данных.  

• Таблица лидеров позволяет выбрать подходящую модель.  

• Модель проверяется на соответствие требованиям.  

• Пример использования модели для работы с covid.  

• Интерфейс позволяет управлять моделями и выполнять поиск.  

• Интерфейс позволяет создавать изображения и использовать функции.  

• Инструмент рекомендуется для небольших команд.  

• Рекомендуется использовать метод docker.  

• Установка docker и запуск сервера o llama.  

• Вход в систему и регистрация для использования интерфейса.  

• Администратор имеет доступ к рабочему пространству и может просматривать все по крупицам.  

• Новая кнопка для чата и настройки для конкретного сеанса чата.  

• Возможность настройки системного запроса для данного сеанса.  

• Настройка пиратского стиля для конкретного чата.  

• Возможность загрузки моделей и взаимодействия с ними.  

• Профиль и игровая площадка в режиме бета-тестирования.  

• Панель администратора для управления темами, интерфейсом, персонализацией и звуком.  

• Возможность взаимодействия с веб-интерфейсом с помощью голоса.  

• Сохранение истории чата и управление учетной записью.  

• Добавление моделей из OpenAI API.  

• Возможность размещения собственных моделей в частном облаке.  

• Белый список моделей для пользователей.  

• Подключение к OpenAI API и управление моделями Llama.  

• Создание моделей и использование шаблонов для приложений.  

• Извлечение контента и использование веб-поиска для контекста.  

• Использование DuckDuckGo для веб-поиска.  

• Настройка количества результатов поиска и обход SSL.  

• Возможность расшифровки видео с YouTube для использования в приложениях.  

• Подсказка для создания заголовка чата.  

• Оставление текущего интерфейса без изменений.  

• Возможность использования модели преобразования речи в текст.  

• Включение автоматического 1011 для экономии времени.  

• Использование API-ключа OpenAI и модели DaO E Three.  

• Изменение количества шагов для модели DaO E Three.  

• Концепция конвейеров и их использование.  

• Возможность соединения множества точек и узлов.  

• Применение конвейеров в Open Web UI.  

• Добавление нового пользователя и настройка его роли.  

• Процесс регистрации нового пользователя.  

• Предоставление доступа администратору.  

• Добавление моделей в белый список для всех пользователей.  

• Обновление пользовательского интерфейса.  

• Использование модели GPT-4 Mini.  

• Соединение OpenAI и ChatGPT.  

• Тестирование ChatGPT с помощью интерфейса администратора.  

• Использование OpenAI API на локальном сервере.  

• Запуск приложения Frag через портал администратора.  

• Загрузка документов и использование хэштегов.  

• Группировка документов по тегам.  

• Выбор модели для использования Rare.  

• Предоставление документов через кнопку загрузки.  

• Необходимость делать это каждый раз для использования Rare.  

• Обсуждение различий между слияниями и поглощениями.  

• Использование документа для объяснения.  

• Выбор документа для использования в качестве контекста для приложения Rack.  

• Четыре фактора маркетингового комплекса: продукт, цена, место, продвижение.  

• Обработка документов с помощью Open Web UI.  

• Минимальные возможности Open Web UI, но полезные для начала работы.  

• Тестирование Rack на портале администратора.  

• Обновление интерфейса для отображения новых документов.  

• Извлечение контекста для маркетинговой стратегии.  

• Включение веб-поиска через настройки панели администратора.  

• Пример поиска в Интернете для получения информации о премьер-министре Великобритании.  

• Настройка веб-поиска для использования Rack.  

• Использование GPT-3.5 для извлечения информации из Интернета.  

• Пример с квантовой запутанностью и действием на расстоянии.  

• Понимание концепции квантовой механики и её применения.  

• Настройка приложения для генерации изображений.  

• Создание фрагмента подсказки для создания изображения.  

• Преобразование изображения в текст с помощью Open Web UI.  

• Для использования API нужно использовать gbt.  

• Для создания вкладки "зеленый какаду" нужно использовать фрагмент текста.  

• Переход от одного заполнителя к другому осуществляется с помощью "по типу" и "табуляции".  

• В качестве носителя информации используется фотография, а атрибутом - зеленая чашка.  

• Пользовательский интерфейс позволяет добавлять информацию и переходить от одного заполнителя к другому.  

• Для завершения процесса нужно нажать Enter.  

• Для преобразования текста в изображение нужно нажать на кнопку.  

• Программа отправляет команду на сервер AI API для преобразования текста в изображение.  

• Качество изображения пока не очень хорошее из-за возможных проблем с размером изображения.  

• Для использования инструмента нужно перейти на вкладку "Инструменты".  

• Инструменты позволяют использовать API или выполнять вычисления.  

• Пример использования инструмента: создание функции "погода для сидения" для определения текущей погоды в городе.  

• Для создания модели нужно выбрать базовую модель и дать ей описание.  

• Модель может вести себя определенным образом, например, как дружелюбный человек или старший специалист.  

• Инструменты можно выбрать и прикрепить документы для использования моделью.  

• Модель нужно внести в белый список для доступности пользователям.  

• Пример использования модели: запрос погоды в Сан-Франциско с помощью инструмента "Погода в городе".  

• Если функция, вызывающая функцию, верна, инструмент сообщает только о том, хороша ли погода.  

• Модель может работать некорректно при использовании инструмента.  

• Для тестирования нужно выйти из системы и войти снова.  

• После повторного входа модель работает корректно.  

• Функция инструмента или вызов функции иногда дают сбои.  

• Конфигурация не является причиной сбоев, так как инструмент работал правильно при правильной настройке.  

• Гипотеза: модель недостаточно сильна для вызова функций, возможно, из-за использования GPT-4.  

• Open Web UI - ценный инструмент с открытым исходным кодом для использования ИИ в качестве помощника или агента.  

• Интерфейс прост в использовании, можно подключить через OpenAI API или Llama.  

• Инструмент позволяет сравнивать и оценивать модели для использования функций.  

• Представлена таблица лидеров для сравнения моделей.  

• Open Web UI похож на ChatGPT, но с открытым исходным кодом, может работать на ноутбуке или сервере.  

• Инструмент полезен для веб-поиска и использования агента в компании.  

• Автор благодарит зрителей за участие и предлагает подписаться на канал.