本文将介绍首个用于自然语言任务的全二值量化BERT模型——BiBERT，具有高达56.3倍和31.2倍的FLOPs和模型尺寸的节省。

Redis 教程: 使用 Redis Search 的 Text to Image AI 助手 最近几个月，文本到图像和矢量数据库模型市场都取得了显着增长。这两项技术本身就非常强大，将它们结合起来可以使它们发挥更大的作用！在本教程中，我将教您如何构建一个简单的应用程序，以支持为文本到图像模型查找相似提示和图像的过程。我们鼓励您加入 lablab.ai 的社区，并在学习过程中详细了解如何使用 Redis我们的黑客马拉松人工智能！Redi搜索它是 Redis 数据库模块，可以从 Redis 数据库查询和索引数据。这是一个非常强大的工具，可以以多种不同的方式使用。在本教程中，我们将使用它来索引数据并使用向量相似性搜索查找相似的提示/图像。

本文旨在帮助阐述与大规模语言模型（LM）相关的风险情况。为了促进负责任创新方面的进步，需要深入了解这些模型带来的潜在风险。本文详细分析了众多的已知和预期风险，参考了来自计算机科学、语言学和社会科学的多学科文献。

今天生成的数据中有很大一部分是非结构化的。非结构化数据包括社交媒体评论、浏览历史记录和客户反馈。您是否发现自己处于需要分析大量文本数据的情况，却不知道如何继续？Python 中的自然语言处理可以提供帮助。

AI21 实验室 Streamlit 教程：如何构建一个应用程序来根据描述猜测一项运动 AI21 Labs 提供了许多用于构建 AI/NLP 驱动的应用程序的工具。您可以通过官方 API/SDK 访问他们的模型！如果您不知道如何使用 AI21 API 或想了解更多有关 AI21 的信息，我们将为您提供帮助！Streamlit 是用于创建自定义 Web 应用程序的开源 Python。借助这项技术，您可以在短时间内构建您的应用程序原型。我们的想法今天我想展示如何使用 AI21 Labs 和 Streamlit 的模型构建一个简单的应用程序，该应用程序将根据运动的描述返回所描述运动的名称。这个任务看起来并不难，AI21 和 Streamlit 的出色解决方案让我们更轻松！我们只需要一个描述输入和一个确认按钮。让我们开始编码吧！

AI21 实验室教程：如何创建上下文答案应用程序 AI21 Studio 是一个功能强大的多功能平台，旨在帮助开发人员利用尖端语言模型（特别是 Jurassic-2）的功能来构建范围广泛的 AI 驱动应用程序。凭借其用户友好的 API 和专用端点，使开发人员能够轻松处理各种自然语言处理任务，例如文本生成、摘要、释义等。该平台提供可定制的解决方案，允许用户微调他们自己的模型以满足他们的特定要求。在本教程中，我们将探索 AI21 Studio 的主要功能，学习如何开始使用其 API，并查看其应用程序的真实示例。