PaLM-E 对比 LlamaIndex
在 PaLM-E 和 LlamaIndex 的对决中，哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具脱颖而出？我们评估评论、定价、替代品、功能、赞成票等等。
当我们把 PaLM-E 和 LlamaIndex 放在一起时，哪一个会成为胜利者？
让我们仔细看看PaLM-E和LlamaIndex，两者都是AI驱动的large language model (llm)工具，看看它们有什么不同。 这两个工具都没有领先，因为它们都有相同的点赞数。 权力掌握在你手中！投票并参与决定获胜者。
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PaLM-E
什么是 PaLM-E?
PaLM-E 项目引入了一种创新的体现多模态语言模型，它将现实世界的传感器数据与高级机器人任务的语言模型相集成。 PaLM-E 是“基于投影的语言模型体现”的缩写，它将文本输入与连续的感官信息（例如视觉和状态估计数据）融合在一起，以在物理世界中创建全面的理解和交互。
PaLM-E 旨在帮助完成机器人操作规划、视觉问答和字幕等任务，展示了针对跨领域的各种任务进行训练的大型多模态语言模型的潜力。该模型拥有最大的迭代 PaLM-E-562B，拥有 5620 亿个参数，不仅在机器人任务中表现出色，而且在 OK-VQA 等视觉语言任务中实现了最先进的性能，同时保持了稳健的通用语言技能。
LlamaIndex
什么是 LlamaIndex?
LlamaIndex 提供了一个无缝且强大的数据框架，旨在集成和利用大型语言模型 (LLM) 中的自定义数据源。这种创新框架使得连接各种形式的数据（包括 API、PDF、文档和 SQL 数据库）变得异常方便，确保 LLM 应用程序可以轻松访问它们。无论您是希望在 GitHub 上轻松入门的开发人员，还是正在寻找托管服务的企业，LlamaIndex 的灵活性都能满足您的需求。 LlamaIndex 突出了数据摄取、索引和多功能查询界面等基本功能，使您能够创建强大的最终用户应用程序，从文档问答系统到聊天机器人、知识代理和分析工具。如果您的目标是将法学硕士的动态功能应用到您的数据中，LlamaIndex 就是一款能够高效、轻松地弥补这一差距的工具。
PaLM-E 赞同数
LlamaIndex 赞同数
PaLM-E 顶级功能
端到端训练： 将传感器模式与多模式句子中的文本集成，与预先训练的大型语言模型一起进行训练。
**体现的多模态功能：**结合视觉、语言和状态估计来解决各种现实世界的任务。
多种观察方式： 适用于不同类型的传感器输入，适应多种机器人实施例。
正迁移学习： 从跨不同语言和视觉语言数据集的训练中受益。
可扩展性和专业化： PaLM-E-562B 型号专注于视觉语言性能，同时保留广泛的语言功能。
LlamaIndex 顶级功能
数据摄取： 启用与各种数据格式的集成，以便与 LLM 应用程序一起使用。
数据索引： 存储和索引各种用例的数据，包括与矢量存储和数据库提供商的集成。
查询接口： 提供查询接口，用于通过数据提供输入提示，从而提供知识增强的响应。
最终用户应用程序开发： 用于构建强大应用程序的工具，例如聊天机器人知识代理和结构化分析。
灵活的数据集成： 支持非结构化结构化和半结构化数据源。
PaLM-E 类别
- Large Language Model (LLM)
LlamaIndex 类别
- Large Language Model (LLM)
PaLM-E 定价类型
- Freemium
LlamaIndex 定价类型
- Freemium