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Radzivon Alkhovik
Enthusiast der Low-Code-Automatisierung
6. August 2024
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Was ist Zephyr 7b? Dies ist ein Deep-Learning-Modell, das von Hugging Face entwickelt wurde, um eine Lösung für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zu bieten. Dieses KI-Modell kann qualitativ hochwertige Texte erstellen, Fragen beantworten, Sprachen übersetzen, deine Texte umschreiben, Informationen analysieren und verschiedene andere textbezogene Aufgaben erledigen.
Dieser Leitfaden behandelt die technischen Details, wie dieses KI-Modell funktioniert. Außerdem erhältst du nützliche Einblicke darüber Latenode und wie du deine Geschäftsprozesse mit automatisierten Szenarien unter Einbeziehung von Zephyr-7b und anderen Modellen optimieren kannst. Nach der Lektüre dieses Artikels erfährst du auch, wie solche KI-Modelle im Allgemeinen funktionieren und wie du ihr Potenzial nutzen kannst.
Die wichtigsten Erkenntnisse: Nutze Latenode , um Produktbeschreibungen zu automatisieren, Zeit zu sparen und den manuellen Aufwand zu verringern. Hol dir Produktdaten und füge Beschreibungen direkt in deine Tabellenkalkulation ein. Erstelle hochwertige Texte auf der Grundlage von Produktmerkmalen. Latenode bietet eine Drag-and-Drop-Oberfläche mit verschiedenen Knotenpunkten für eine nahtlose Automatisierung. Direkte Integration mit Zephyr 7B ohne zusätzliche Programme oder Schlüssel. Geeignet sowohl für kleine Aufgaben als auch für komplexe Workflows, mit mehreren Abonnementoptionen.
Ein KI-Modell kann allein oder mit Hilfe von Werkzeugen verwendet werden, um verschiedene Aufgaben zu erfüllen, z. B. die Verarbeitung natürlicher Sprache oder die Generierung menschenähnlicher Texte. Außerdem gibt es Modelle zur Erkennung und Erzeugung von Bildern, zur Interaktion mit Audio und mehr. Zephyr 7B wurde entwickelt, um mit Textanfragen zu interagieren, sie zu verarbeiten und relevante Antworten zu generieren. Es kann mit bekannten KI-Textverarbeitungsprogrammen wie ChatGPT und Claude verglichen werden, die ähnliche KI-Modelle verwenden.
Um Antworten zu erzeugen, verwendet jedes Modell numerische Einheiten, die als Parameter bezeichnet werden. Dazu gehören Gewichte und Verzerrungen, die sich ändern können, wenn deine Daten die Schichten des neuronalen Netzes durchlaufen. Je mehr Parameter vorhanden sind, desto besser kann das Netzwerk auf Daten trainieren, Muster erkennen und genaue Entscheidungen treffen, die auf deine Anfragen reagieren.
Zephyr 7B hat 7 Milliarden solcher Parameter. Das ist relativ bescheiden im Vergleich zu Top-Tools wie Chat GPT-4o, das Gerüchten zufolge 1,7 Billionen Parameter hat. Dennoch reichen 7 Milliarden für alltägliche Aufgaben wie die Planung des Abendessens oder die Erkundung von Urlaubszielen ebenso aus wie für geschäftliche und wissenschaftliche Untersuchungen.
Alle KI-Modelle, auch Zephyr-7B, haben eine Architektur - einenRahmen, der es ihnen ermöglicht, aus den Benutzerinformationen zu lernen und endgültige Antworten zu generieren. Innerhalb dieser Architekturen gibt es verschiedene Schichten von Neuronen. Außerdem verfügen sie über verschiedene Mechanismen, um den Kontext und das Wesentliche deiner Anfrage zu verstehen. Diese Mechanismen können je nach Architektur sehr unterschiedlich sein.
Zephyr 7B nutzt wie viele andere NLP-Modelle die Transformator-Architektur. Es enthält einen Aufmerksamkeitsmechanismus, insbesondere die Selbstaufmerksamkeit, und einen Mehrkopf-Aufmerksamkeitsmechanismus. Diese ermöglichen es dem Modell, den Kontext und die Reihenfolge der Wörter in einer Anfrage zu erkennen, indem es auf alle Sätze und jedes Wort achtet, um die Reihenfolge zu verstehen. Die Multi-Head-Attention unterteilt den Satz in mehrere "Köpfe" und hilft so, deine Anfrage in Teilen gleichzeitig zu untersuchen.
Die Transformer-Architektur hat auch Encoder und Decoder. Der Encoder wandelt deine Daten in numerische Einheiten um, die der Zephyr-7B in der Eingabestufe untersuchen kann; nachdem die Informationen verarbeitet wurden, wandelt der Decoder sie von Zahlen wieder in Text um und stellt sie dir zur Verfügung. All das geschieht innerhalb weniger Augenblicke, wobei die Geschwindigkeit von der Komplexität deiner Anfrage abhängt.
Wichtig ist, dass die Aufmerksamkeitsmechanismen nicht direkt die Reihenfolge der Wörter berücksichtigen, sondern sie einzeln untersuchen. Um dies zu erleichtern, werden der Architektur Positionseinbettungen hinzugefügt, die den Text analysieren und Informationen über die Position jedes Wortes hinzufügen, damit Zephyr 7B die Reihenfolge der Wörter behalten und sich daran erinnern kann.
Alle beschriebenen Funktionen werden durch Schichten implementiert. Jede Schicht von Neuronen verarbeitet Informationen und aktiviert die Funktionen. Hier sind die sechs Arten von Schichten, die in diesem KI-Modell verwendet werden:
Einfach ausgedrückt, dienen KI-Tools wie ChatGPT als Schnittstellen für die Arbeit mit KI-Modellen. Diese Modelle können auch unabhängig voneinander genutzt werden, zum Beispiel über Latenode Szenarien, wie weiter unten beschrieben. Zephyr 7B und alle Modelle nutzen Architekturen, die Daten verarbeiten und dabei Schichten und Mechanismen verwenden. Architekturen für Modelle sind wie Betriebssysteme für Computer.
Diese Anwendungsfälle zeigen die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Zephyr7B in verschiedenen Branchen und verdeutlichen sein Potenzial, die Effizienz und Entscheidungsprozesse in diesen Bereichen zu verbessern.
Biete personalisierte Lernerfahrungen, indem du die Lerninhalte auf die Bedürfnisse und Fortschritte jedes Schülers/jeder Schülerin abstimmst. Zephyr7B identifiziert Bereiche, in denen Schüler/innen Schwierigkeiten haben, und bietet gezielte Übungen, um das Verständnis zu verbessern. Die Lehrkräfte können diese Erkenntnisse nutzen, um ihre Lehrmethoden anzupassen. Das Modell unterstützt außerdem eine kontinuierliche Bewertung und Rückmeldung.
Zephyr7B analysiert die Daten von Maschinen und Anlagen, um den Wartungsbedarf vorherzusagen und so Ausfallzeiten und Betriebskosten zu reduzieren, indem unerwartete Ausfälle verhindert werden. So wird sichergestellt, dass die Maschinen mit höchster Effizienz arbeiten und ihre Lebensdauer verlängert wird. Das Modell hilft auch dabei, Wartungsaktivitäten effektiver zu planen und zu terminieren.
Das Modell optimiert die Routenplanung und die Logistik durch die Analyse von Verkehrsmustern, Wetterbedingungen und Lieferplänen und hilft so, Fahrzeiten und Kraftstoffverbrauch zu reduzieren. Es verbessert das Flottenmanagement, indem es den Wartungsbedarf vorhersagt und die Fahrzeugnutzung optimiert. Zephyr 7B trägt durch die Analyse von Verkehrsdaten auch zur Entwicklung einer intelligenten Stadtinfrastruktur bei.
Es analysiert Bodenbedingungen, Wettervorhersagen und Erntedaten, um die Anbaumethoden zu optimieren, was zu höheren Ernteerträgen und einer effizienteren Nutzung von Ressourcen wie Wasser und Dünger führt. Es kann Schädlingsbefall und Krankheiten vorhersagen, so dass die Landwirte vorbeugende Maßnahmen ergreifen können. Das Modell unterstützt Techniken der Präzisionslandwirtschaft, indem es detaillierte Einblicke in die Feldbedingungen liefert.
Zephyr 7B analysiert Markttrends, Immobilienwerte und Nachbarschaftsdaten, um Erkenntnisse für Immobilieninvestitionen und -entwicklung zu gewinnen. Es sagt künftige Immobilienwerte voraus und identifiziert aufstrebende Märkte, damit Investoren fundierte Entscheidungen über den Kauf, Verkauf oder die Entwicklung von Immobilien treffen können. Das Modell hilft auch Immobilienmaklern dabei, Kunden mit geeigneten Immobilien zusammenzubringen.
Es kann in Latenode integriert werden, um komplexe Arbeitsabläufe und Prozesse zu automatisieren. Zephyr-7B kann Skripte für die Datenanalyse, Berichterstellung und prädiktive Modellierung erstellen und optimieren. So können Unternehmen ihre Abläufe rationalisieren, die Entscheidungsfindung verbessern und manuelle Eingriffe reduzieren.
Latenode ist eine Online-Anwendung, mit der du Skripte erstellen kannst, um verschiedene Geschäftsaufgaben zu lösen. Du kannst zum Beispiel einen Workflow mit dem CRM-System deiner Website verbinden, um automatisch Kundendaten zu sammelnInformationen über konkurrierende Unternehmen aus Google Maps, eine Verbindung zu YouTube mit dem API-System von Google verbinden und viele andere Dinge tun, die über das Parsen von Daten hinausgehen, wie im Blog beschrieben.
Die Möglichkeiten des Dienstes sind grenzenlos. Vereinfache Routineaufgaben auf ein paar Klicks am Tag, erstelle komplexe Workflows, die von Zephyr 7B und anderen Modellen unterstützt werden, richte abteilungsübergreifende Kommunikation ein und vieles mehr. Basierend auf einer Drag-and-Drop-Struktur bietet Latenode Zugang zu Hunderten von Knotenpunkten, die Szenarien auslösen und Aktionen durchführen.
Außerdem bietet der Dienst direkte Integrationen mit einer Vielzahl von Anwendungen und Tools, unter anderem mit Diensten von Google, Amazon, Microsoft und HubSpot sowie mit neuronalen Netzwerken und KI-Modellen wie Zephyr-7B. Wenn dein Dienst nicht auf der Liste steht, frage Latenode ihn hinzuzufügen oder verwende den JavaScript-Knoten.
Der JavaScript-Knoten kannst du Code hinzufügen, um beliebige Aktionen mit Code-Befehlen auszuführen, von der Umformatierung von Dateien bis zur Verbindung mit anderen Diensten. Du musst nicht einmal wissen, wie man kodiert - der KI-Assistent schreibt ein Snippet für dich, erklärt dir, was es tut, und korrigiert oder verändert es. Er kann auch Begriffe außerhalb des Codes erklären und Ideen für Szenarien vorschlagen.
Dieses Szenario erstellt Produktbeschreibungen auf der Grundlage eines bestehenden Datensatzes. Es besteht aus 4 Blöcken, die mit deiner vorbereiteten Google Spreadsheets-Tabelle interagieren und von Zephyr 7B erstellte Produktbeschreibungen hinzufügen. Am Ende hast du sowohl die Produktmerkmale als auch die Produktbeschreibungen, die du deinem Marktplatz hinzufügen kannst. Im Folgenden findest du die Schritte zum Erstellen und Ausführen dieses Algorithmus.
Um das Szenario zu starten, musst du einen Knoten hinzufügen, der es auslöst, wenn du auf eine Schaltfläche klickst. Latenode bietet viele Auslöser, die auf der Grundlage bestimmter Befehle, Zeitpläne usw. aktiviert werden. Finde den Knoten "Trigger on Run Once", indem du über Add Node -> Triggers -> Core Utilities navigierst. Dieser Knoten aktiviert das Szenario, wenn du es befiehlst.
Dieser Block verbindet dein Szenario mit dem Tabellenblatt, das deine Produktdaten enthält. Du findest ihn unter Apps/Aktionen -> Google Sheets -> Get Values in Range. Dieser Knoten sammelt alle Daten aus dem angegebenen Bereich, den du in den Einstellungen festgelegt hast.
Erteile zunächst den Zugriff auf dein Konto und wähle dann das Laufwerk, das Arbeitsblatt und ein bestimmtes Blatt darin aus. Gib dann den Bereich an, den du auslesen möchtest. In den Screenshots ist dies A2:J2, was dem Alienware M15 R6 Gaming Laptop in der Beispieltabelle entspricht. Das Bild unten zeigt den Inhalt der Tabelle mit allen Laptop-Merkmalen.
Dies ist eines von vielen Modellen, die auf der Grundlage deiner Abfragen Text erzeugen können. Das passende Modell für dieses Szenario findest du unter Aktionen -> KI: Textgenerierung -> Zephyr 7B Beta AWG (Vorschau).
Öffne die Einstellungen und finde zwei Felder: User Prompt und Max Tokens. In das erste Feld fügst du deine Eingabeaufforderung ein, die in diesem Szenario die Produktbeschreibung anhand der Merkmale aus der grünen Variable ist. Diese Variable wird nach dem ersten Durchlauf des zweiten Knotens (Google Sheets) erstellt und ist notwendig, um die Merkmale zu erhalten.
Als Nächstes gibst du die Max Tokens an, die die maximale Länge der Antwort des Modells festlegen. Latenode empfiehlt, 512 Tokens nicht zu überschreiten, da der Zephyr-7B-Integrationsblock über diese Grenze hinaus möglicherweise nicht funktioniert und du für dieses Szenario nicht mehr brauchst.
Damit kann das Szenario automatisch Beschreibungen zu der angegebenen Zelle im Blatt hinzufügen, was dir viel Zeit und Klicks beim manuellen Erstellen und Hinzufügen zur Tabelle erspart. Du findest ihn im gleichen Ordner wie den ersten Block, aber mit dem Namen Zelle aktualisieren.
Dann öffnest du die Einstellungen. Die Vorgehensweise ist zunächst dieselbe: Erteile den Zugriff auf dein Konto, das Arbeitsblatt und die Tabelle darin, aber die letzten beiden Schritte unterscheiden sich. Gib die Adresse der Zelle an, in diesem Fall K2, und was du ihr hinzufügen willst(ihren Wert). Gib die Variable ein, die vom Zephyr-7B-Integrationsblock nach dem ersten Testlauf erstellt wurde. Auf diese Weise weiß das Szenario, welcher Text an welcher Stelle eingefügt werden soll.
Nachdem du alle Einstellungen gespeichert hast, klicke auf die Schaltfläche Einmal ausführen. Dadurch wird der Prozess gestartet und am Ende zeigen alle Blöcke grüne Kreise an, was bedeutet, dass alles funktioniert hat. Wenn sie rot sind, ist ein Fehler aufgetreten, und das System zeigt an, wo.
Wie funktioniert das alles? Sobald das Szenario läuft, holt es über die Google Sheets-Integration Daten aus deiner Tabelle und gibt sie als grüne Variable aus. Dann interagiert Zephyr 7B mit dieser Variable, die du der Eingabeaufforderung hinzugefügt hast, um Produktbeschreibungen auf der Grundlage dieser Merkmale zu schreiben. Der Text wird direkt an die angegebene Zelle gesendet.
Um jeden Laptop zu beschreiben, musst du den Vorgang wiederholen und dabei den Bereich in Knoten 2 und die Zelladresse in Knoten 4 ändern. Hier ist ein Beispiel dafür, was Zephyr über den Alienware M15 R6 geschrieben hat:
Ein wichtiger Vorteil des Zephyr-7B-Integrationsknotens in Latenode ist, dass du keine API-Schlüssel, Drittanbieterprogramme oder Anwendungen benötigst. Verwende das Modell einfach direkt in Latenode. Dieses Szenario demonstriert die Möglichkeiten der Texterstellung und zeigt die Ergebnisse der Tests. Dennoch ist es für sich genommen ziemlich einfach: Du kannst es noch weiter automatisieren, indem du es zum Beispiel so abänderst, dass die Beschreibung auf die Produktseite auf deinem Marktplatz weitergeleitet wird.
In der kostenlosen Version des Kontos kannst du dieses Szenario 300 Mal aktivieren . Für die Automatisierung täglicher Routinen oder die Erledigung kleiner Aufgaben ist das mehr als genug. Wenn du jedoch Zugang zu den erweiterten Funktionen von Latenode haben möchtest, solltest du den Kauf einer der drei Abo-Optionen in Erwägung ziehen, die viel günstiger sind als die Angebote von Konkurrenten wie Make und Zapier!
Zahlreiche Latenode Vorlagen und Artikel zeigen, wie du unzählige Klicks und Zeit sparen kannst, indem du den Prozess des Hochladens von Daten in eine Tabellenkalkulation automatisierst. Oder du kannst das Szenario mit anderen Diensten erweitern, von denen es Hunderte in der Latenode Bibliothek gibt. Dazu gehören Anwendungen von großen IT-Unternehmen, Projektmanagement-Tools, Tabellenkalkulationen usw.
Schau dir den Rest des Blogs an, um die Möglichkeiten von Latenode zu erkunden! Außerdem hat Latenode einen großen und aktiven Discord-Server und eine große Präsenz auf sozialen Medien. Dort kannst du Fragen an die Entwickler stellen, mit anderen Nutzern chatten, Fehler melden und deine Ideen zur Verbesserung des Dienstes mitteilen.
Latenode ist eine Online-Anwendung, mit der du über eine Drag-and-Drop-Oberfläche Skripte zur Automatisierung verschiedener Geschäftsaufgaben erstellen kannst.
Zephyr 7B ist ein Deep-Learning-Modell, das von Hugging Face für die Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt wurde und in der Lage ist, Texte zu erstellen, Fragen zu beantworten und vieles mehr.
Verwende den Google Sheets-Integrationsknoten in Latenode , um Daten in deinen Tabellenkalkulationen abzurufen und zu aktualisieren.
Zephyr 7B verwendet eine Transformator-Architektur, hat 7 Milliarden Parameter und eignet sich für die Erzeugung hochwertiger Texte auf der Grundlage von Eingabedaten.
Nein, du kannst die Zephyr 7B-Integration direkt in Latenode nutzen, ohne dass du API-Schlüssel benötigst.
Ja, Latenode unterstützt die Automatisierung verschiedener Arbeitsabläufe, einschließlich Datenanalyse, Berichterstellung und mehr.
In der kostenlosen Version kannst du dieses Szenario bis zu 300 Mal aktivieren, was für die täglichen Aufgaben und die Automatisierung im kleinen Rahmen ausreicht.
