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谷歌近来开源了一款SemanticKernel(语义内核)产品,这是一种轻量级软件开发工具包(SDK),准许开发人员将AI技术集成到她们的应用程序中。SK(SemanticKernel)让传统的编程语言,如c#和Python,与最新的小型语言模型(LLM)AI提示相结合,具有提示模板、链接和规划功能。
4月6日,谷歌设计和人工智能的总工裁JohnMaeda展示了语义内核的最新进展,为Python提供了支持:
但是深入探讨语义内核(谷歌简写为SK)背后的看法、主要概念以及开发人员对他的使用方式linux开发培训,总结她们的对话,一起瞧瞧谷歌SK的非常之处。
图片来自谷歌
开发人员须要学习哪些样的技能
能够使用这种“提示”?
JohnMaeda表示“传统来说,计算机科学教育仍然有一板一眼的规则,从结构良好的句型中获取结构化的输出,但实际上,假若拥有更灵活的思维方法,可以帮助她们更好的驾驭这个新的软件世界。”
在开发者的工作过程中,使用SK提示的关键技能是选择正确的词组、短语、符号和格式,引导模型生成高质量的文本。除此之外,开发人员还须要精通“提示链接”(使用生成的文本作为下一个提示的基础)、“提示优化”(针对特定任务或领域调整和优化提示)和“提示测试”(测试结果的有效性)。
正如Maeda所说,SK基本上是一个低代码的工具unix内核,可以让开发人员“制作复杂的大语言模型(LLM)AI提示链,这种提示既可配置又可测试。”未来人们可以借助开发人员设计的提示符,这种提示符具有高可靠性和高效率的特性,但是革新在于,开发人员将才能与AI合作,创建比往年任何时侯都更可靠、更高效的系统。
SK的主要概念
SK中有几个新概念步入我们的视野,主要是“技能”、“记忆”和“连接器”这三个要点。“技能”被定义成作为单一功能提供给“记忆”的专业知识领域,或则作为与该技能相关的一组功能。“记忆”提供了进一步的上下文,联接器也就能容许联接到外部数据和操作。
“技能”描述为SK的核心预制构件,它们既可以简单,也可以复杂,由开发者自己定义。
JohnMaeda表示“记忆”极大地提升了“技能”的能力,准许将“技能”的能力与历史的数据联系上去,这种数据可以在任何时侯保存和访问,而“连接器”是可订制的资源,支持外部的数据访问。他补充道,联接器还有助于解决大语言模型(LLM)的一个主要问题——因为预先训练的缘由,联接器基本上是及时冻结的,不会出现一些突发的紧急情况。
怎么高效地与机器对话
开发软件和编撰代码的工作过程实则是与机器对话,而SK的概念传递了一种让人类更有效地与机器对话的方式,而JohnMaeda提及高效的使用SK并“与机器对话”需要经过以下过程:
首先,开发人员逐步采用Schillace定理(谷歌副首席技术官SamSchillace总结下来了9条使用LLM创建软件的原则)的思维过程,在未来的工程系统中,我们须要同时使用机器(决定论)和人类(非决定论)来创建和使用软件系统,以机器的模型为基础,开发人员可以使用自然语言来抒发她们的意图,而无需编撰大量的代码。其次linux下载工具,还可以选择自己喜欢的语言进行编撰unix内核,在SK支持Python和c#的编程语言,不仅c#和Python,她们也在仔细研究TypeScript,并将按照反馈添加其他语言支持。最后提及,当SK步入开发人员的工具箱时,开发人员可以立刻认识到怎样用快速高效的编码来演示一个可行的解决方案,但是在使用SK中则不会碰到估算量太大而难以编码的问题。
从复句到语义的转变
专访中,JohnMaeda提到了“语义”,他表示作为开发者的里程碑,UNIX内核用户体验的简单性仍然是SK发展过程中所追求的,而SK仍然以来的追求也是对估算生产力的推进者UNIX内核的致敬。在摸索中,SK应当还没有找到正确的答案,所以谷歌开源的方式发布它,也因而她们可以作为一个开放的社区来学习,并希望一起开发人员们建立正确的用户体验,同时促进从复句到语义的新转变。
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