Your AI powered learning assistant

БЕЗУМНО быстрый агент холодного вызова с искусственным интеллектом, встроенный в Groq

Intro

00:00:00

В последнее время Grock стал актуальной темой в области искусственного интеллекта в связи с появлением LPU, чипа нового типа, предназначенного для искусственного интеллекта и вывода больших моделей. LPU демонстрирует впечатляющие показатели скорости вывода больших моделей, что вызвало дискуссии в сообществе. Однако существует путаница в отношении того, что отличает LPU от существующих чипов и что это означает для разработчиков, создающих модели искусственного интеллекта.

CPU vs GPU vs LPU

00:01:07

Понимание различий между процессором и графическим процессором CPU, GPU и LPU - это разные процессоры с различными возможностями. Процессоры функционируют как мозг компьютера, выполняя такие задачи, как запуск программ и подключение оборудования. Хотя процессоры быстры для линейных процессов, они с трудом справляются с масштабными параллельными вычислительными задачами, такими как игры с высоким разрешением, из-за ограниченного количества ядер.

Изучение роли LPU Графические процессоры превосходно справляются с параллельными вычислениями с тысячами ядер по сравнению с процессорами с ограниченным количеством ядер. Внедрение CUDA от Nvidia расширило возможности графических процессоров за пределы игр в таких областях, как модели искусственного интеллекта с глубоким обучением и криптодобыча. Однако для вывода больших языковых моделей, где решающее значение имеет последовательное выполнение заказа, графические процессоры сталкиваются с проблемами задержки, требующими сложных механизмов управления.

What is LPU

00:08:45

Оптимизация параллельного выполнения с помощью тройных скобок LPU и CUDA Тройные скобки LPU позволяют настроить запуск ядра Cuda для оптимизации многомерных структур данных, таких как тензоры в глубоком обучении. Синхронизация устройств CUDA приостанавливает выполнение кода до завершения на графическом процессоре, затем копирует данные обратно на хост-компьютер для использования результата.

Отличие LPU от графических процессоров Графические процессоры сталкиваются с проблемами задержки при выводе большой языковой модели из-за сложных процессов оптимизации. В отличие от этого, LPU разработан специально для таких сценариев с более простой архитектурой, включающей одно ядро и разделяемую память между процессорами, что приводит к более высокому использованию ресурсов и предсказуемой производительности.

Use cases Groq unlock

00:10:27

Архитектура Groq для быстрого вывода Архитектура Groq unlock разработана специально для последовательных задач, таких как вывод большой L-модели, что делает его исключительно быстрым. Графические процессоры идеально подходят для параллельных задач во время обучения модели искусственного интеллекта благодаря их способности выполнять несколько задач одновременно. Глава lpu посвящена логическому выводу с низкой задержкой и последовательному проектированию задач, при этом каждый lpu имеет около 230 мегабайт памяти.

Варианты использования, разблокированные благодаря скорости Groq Gro ориентирован на корпоративных пользователей с массовыми настройками, предлагая облачную платформу (gr) для обычных разработчиков, которые могут арендовать вычислительные мощности. Варианты использования, открываемые благодаря высокой скорости вывода, включают голосовые приложения с искусственным интеллектом, которые требуют ответов на разговоры в режиме реального времени без проблем с задержкой. Кроме того, Gro не ограничивается языковыми моделями, но превосходит их в других последовательных задачах, таких как обработка изображений или видео.

Tutorial: Build sales agent with voice AI

00:13:42

Передача стиля изображения в реальном времени с помощью моделей GAN В видео демонстрируется использование моделей GAN для передачи стилей изображений, где каждая плитка представляет другую модель, обученную определенным стилям. При нажатии кнопки "Объединить" выбранная модель применяется к исходному изображению в режиме реального времени во всех восьми моделях одновременно. Потенциальные области применения обработки изображений и видео в реальном времени с использованием искусственного интеллекта открывают различные варианты использования, ориентированные на потребителя, стимулируя творческий подход и инновации.

Создание голосового агента по исходящим продажам с искусственным интеллектом в режиме реального времени Акцент смещается на создание агента по исходящим продажам с голосовым ИИ путем интеграции моделей преобразования речи в текст и текста в речь, таких как Deepgram или Whisper, для транскрипции и потоковой передачи аудио. При создании такого агента требуется оптимизировать понимание разговора, паузы, прерывания, имитирующие взаимодействие людей; возникают проблемы при координации нескольких моделей для реагирования в режиме реального времени. Платформа под названием V предлагает решения, поддерживая Gro как поставщика моделей с инструментами для разработчиков, позволяющими эффективно интегрировать голосовой ИИ в платформы.

Demo: Voice AI

00:16:20

Мудро выбирайте поставщика голосового искусственного интеллекта Выбор поставщика голосового ИИ основан на задержке и функциональности, подчеркивая важность выбора поставщика, такого как Play HD, с низкой задержкой. Упомянуты ограничения при использовании модели Gro mixure для вызова функций, вместо этого рекомендуется модель GPD 3.5.

Настройка системного PR Настройка системного PR для определения первого сообщения, которое AI должен произнести после того, как пользователь поднимет трубку, настройка функций расшифровщика для таких задач, как внесение информации в CRM или регистрация членства. Выделена возможность настроить URL сервера в качестве веб-ссылки для получения расшифровок звонков для дальнейших действий.

Setup Phone number for AI agent

00:17:54

Настройка номера телефона для AI assistant необходима для того, чтобы он мог совершать звонки. Если вы находитесь в США, вы можете приобрести номер телефона непосредственно на их веб-сайте; в противном случае для покупки и импорта номера телефона можно использовать Twitter. Создав учетную запись в Twitter и выполнив простые действия, такие как нажатие на кнопку "купить дополнительный телефонный номер", пользователи могут выбрать телефонные номера с поддержкой голосовой связи в любой стране.

Integrate voice AI into existing WhatsApp sales agent

00:19:00

Интеграция голосового искусственного интеллекта в WhatsApp Sales Agent Вы можете улучшить работу своего существующего торгового агента WhatsApp, интегрировав голосовой искусственный интеллект в режиме реального времени на базе VAP и Grock. Эта интеграция позволяет агенту совершать телефонные звонки, получать расшифровки и генерировать персонализированные вступительные строки на основе сценариев. Определяя схемы для таких функций, как выполнение вызова, с использованием определенных входных данных, таких как идентификатор агента и идентификатор беседы, вы обеспечиваете динамическое взаимодействие с клиентами.

Настройка URL-адреса сервера для обработки данных Чтобы обрабатывать информацию от голосовых взаимодействий с ИИ, настройте URL-адрес сервера с помощью промежуточного программного обеспечения Pipe Dream для получения расшифровок и принятия решения о дальнейших действиях. Триггер webhook в Pipe Dream предоставляет URL-адрес для отправки данных обратно в систему после каждого вызова, выполненного через VAP API. Такая настройка обеспечивает бесперебойную связь между системой голосового искусственного интеллекта и вашими торговыми агентами.

Demo

00:23:58

Автоматизация действий на основе сообщений о вызовах Настройка webhook для запуска пользовательских действий на основе определенных типов сообщений в отчете о вызовах. Процесс включает импорт токенов аутентификации, получение идентификаторов агентов и разговоров, определение заголовков URL и отправку сообщений агентам для дальнейших действий.

Демонстрация взаимодействия с ИИ в режиме реального времени Демонстрация использования технологии искусственного интеллекта в режиме реального времени для облегчения многоканального взаимодействия с продавцами. Демонстрация способности обрабатывать телефонные звонки с помощью агентов искусственного интеллекта, собирать информацию о клиентах, предоставлять персонализированные ответы относительно членства в тренажерном зале и беспрепятственно завершать транзакции с помощью автоматизированных процессов.