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如何建立个人助理AI模型

Answer

建立个人助理AI模型是一个复杂的过程,涉及到多个步骤,包括数据收集、模型选择、训练、测试和部署。以下是一些基本步骤:

  1. 确定需求:首先,你需要确定你的个人助理AI需要完成哪些任务,比如日程管理、邮件处理、信息检索等。

  2. 数据收集:AI模型需要大量的数据来学习。收集与你的需求相关的数据,例如邮件、日程安排、个人偏好等。

  3. 数据预处理:清洗和格式化数据,以便它们可以被AI模型使用。这可能包括去除无关信息、标准化文本、标注数据等。

  4. 选择模型架构:根据你的需求选择合适的AI模型架构。这可能是基于规则的系统、机器学习模型或者深度学习模型。

  5. 特征工程:确定哪些特征对于你的模型是重要的,并从数据中提取这些特征。

  6. 模型训练:使用你的数据训练AI模型。这可能需要多次迭代,以优化模型的性能。

  7. 模型评估:在独立的测试集上评估模型的性能,确保它能够准确地完成任务。

  8. 模型优化:根据评估结果调整模型参数,提高模型的准确性和效率。

  9. 集成和部署:将训练好的模型集成到你的个人助理应用中,并在实际环境中部署。

  10. 用户界面设计:设计一个用户友好的界面,让用户能够轻松地与AI助理交互。

  11. 持续学习和更新:AI模型需要不断地学习和更新,以适应用户的变化需求和新的数据。

  12. 隐私和安全:确保你的AI模型遵守数据保护法规,保护用户的隐私和安全。

  13. 反馈机制:建立一个反馈机制,让用户能够报告问题或提供改进建议。

  14. 多语言和多平台支持:如果你的AI助理需要跨语言和平台工作,确保它具备相应的支持。

  15. 可扩展性:设计你的AI模型时考虑到可扩展性,以便未来可以添加新功能或处理更多的数据。

建立个人助理AI模型是一个持续的过程,需要不断地迭代和改进。此外,你可能需要具备机器学习和软件开发的相关知识,或者与专业人士合作来完成这个任务。如果你想要使用现成的工具或服务,可以考虑使用一些提供自定义AI模型的平台,如Google的TensorFlow、Amazon的AWS AI服务等。

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References

Stuart:【入门级】教你用最简单的方式搭建微信机器人

1、进入智普AI:https://open.bigmodel.cn/2、点击开始使用,注册登录。3、会让你认证,按照要求进行认证。之后点击控制台,你就会看到下方这个页面。4、点击右侧的:查看API key5、点击添加新的API key,再点击复制。*把这一串编码,暂时保存到你的微信上或别的地方,后续需要用到。

AI助理锦囊:创建你的AI助理

i.创建高级自定义能力ii.添加接口yaml描述文件实时路况信息查询Open API:角色设定你是一个全国道路通,能够调用AMAP Traffic Status API接口查询道路实时路况。语气风格与欢迎语设置欢迎词设置:我是一名路况专家,可以实时了解路况信息示例问法1:查询深圳市北环大道的路况信息示例问法2:查询查询杭州市高教路的路况信息示例问法3:查询查询北京市望京东路的路况信息一起动手

周鸿祎免费课AI系列第一讲

有了AI加持,搜索可以变成一个个人智能助理。举个例子:今天苹果宣布取消造车,你想搜索一下网上对这件事有什么评价。普通搜索会给出无数相干或者不相干的链接。但AI搜索作为你的助理,可能会用苹果造车、小米造车、理想股价等不同关键词进行无数次搜索,理解行业对苹果取消造车是什么反应、对用户有什么影响等等,然后写一篇综述,直接给你一个答案。

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零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库提供了很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名(比如《生日快乐歌》),他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具: 1. Suno AI: 地址:https://www.suno.ai/ 简介:被誉为音乐界的 ChatGPT,能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,并确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数(大约 500 首歌),按月每月 10 美元,按年每月 8 美元,每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数(大约 2000 首歌),按月每月 30 美元,按年每月 24 美元,每年 288 美元。 操作模式: 默认模式:包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成:填写好所需内容后点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 下载:生成后可下载。 2. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址:https://www.udio.com/ 3. YuE:支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐(含人声与伴奏),多语言支持(中、英、日、韩),覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说,AIGC 包括以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术,能赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如,在“1204|微信超级 AI 知识助手教学(上)—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中,王大仙表示分享有回放,可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
AI助理
以下是关于 AI 助理的相关内容: 工作流: 1. 起床时,让 AI 如“马云”“马化腾”为自己排 TODO 优先级,做私董会的脑暴。 2. 工作中有傲娇的 AI 小助理加油,其 Prompt 为要阳光、会撒娇/卖萌。 3. 重点事项 bot 方面,如内容创作,拆成 bot 团队组,包括选题、标题、框架、扩写等,并分 A/B 组两个 AIbot 互相改,要点是提供反常识、梗,学习喜欢的 UP 创作方法论。 4. 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot(GPT4)、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 5. 优化 1:Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身,基于自身知识库的 bot。 6. 优化 2:将上述知识库、Prompt 资产,全部放入飞书的知识库+多维表单中维护,等待飞书的 AI 进化。 7. 备选:筛选过的 50 多个生产力 AI,放在工具库里,待命输出。 8. 未来:把整个公司业务全部搬入飞书中,外接 MJ、ChatBot 分身,以及咨询日程预约。 9. 可能:所有流量口 bot 也介入飞书,给予飞书做数据分析和内容引擎(目前需手动)。 10. 提醒自己,关注 AI 的同时,更要关注打交道的人、利益、状态和情绪。 GPTs: GPTs 是 OpenAI 推出的工具,允许用户量身打造自己的 AI 助理。可根据需求和偏好创建定制的 ChatGPT,如帮忙梳理电子邮件或提供创意灵感等。OpenAI 已推出几种现成的 GPTs 供使用,如「The Negotiator」、「Game Time」等。用户还可上传资料来自定义 GPTs,目前 GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户。此外,OpenAI 推出了 GPT Store,是类似应用商店的平台,允许用户分享他们的 GPTs,甚至可能实施收益分润制度。 在网站上增加一个 AI 助手: 只需 4 步: 1. 创建大模型问答应用:通过百炼创建大模型应用,并获取调用大模型应用 API 的相关凭证。 2. 搭建示例网站:通过函数计算,快速搭建网站,模拟企业官网或其他站点。 3. 引入 AI 助手:通过修改几行代码,实现在网站中引入 AI 助手。 4. 增加私有知识:准备私有知识,让 AI 助手能回答原本无法准确回答的问题,更好应对客户咨询。
2025-02-12
如何打造医生的个人AI工具或者助理
以下是为您提供的关于打造医生个人 AI 工具或助理的一些参考: 在医疗保健领域之外,已经有许多为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练出现,比如 InterAlia 能帮助搭配服装,Prodigy AI 能提供职业建议,Poised 能提升沟通能力。未来每个人拥有理解自身生活独特背景的个性化聊天机器人并非不可能。 Sam Altman 认为,AI 模型将很快作为自主的个人助理为我们执行特定任务,例如代表您协调医疗护理。并且随着深度学习的发展,AI 会不断进步,为人们的生活带来改善。 对于教师而言,有多种专用工具推荐,如学生小组里的助教智慧学伴、月之暗面的 Kimi.ai 等。在教育应用中,存在生成式人工智能教育应用的五种境界,包括知道、学习并使用、用好提示语、定制智能体、融合驾驭等。同时,还有一些原则需要遵循,如始终邀请人工智能入席、让人始终在环路之中、像对待人一样对待人工智能并明确其类型、假设这是用过的最差的人工智能等。在人工智能时代,教学呈现出人类与人工智能/机器人联合教学成为常态、人类教师生产力等因人工智能增强、语言障碍消失、学习回归本真、学习者主动学习等重要性凸显等走向。 综合以上信息,打造医生的个人 AI 工具或助理可以参考以下思路: 1. 明确医生的具体需求和任务,例如诊断辅助、病历管理、患者沟通等。 2. 选择适合医疗场景的技术和算法,确保准确性和安全性。 3. 设计友好的用户界面,方便医生操作和交互。 4. 进行大量的医疗数据训练,以提高工具的性能和准确性。 5. 遵循相关的法律法规和伦理准则,保障患者隐私和医疗安全。
2025-01-08
医生的ai助理
以下是关于医生的 AI 助理的相关信息: 为了在医疗保健领域产生真正的变革,AI 应像优秀的医生和药物开发者那样学习。成为顶尖医疗人才通常从多年的密集信息输入和实践开始,通过正规教育和学徒实践,获取难以在教科书中明确的知识,培养在复杂情况下确定最佳答案的直觉。对于 AI 来说,当前的学习方式及技术人员的处理方式存在问题,应通过堆叠模型训练,如先训练生物学、化学模型,再添加特定医疗数据点。 AI 智能体方面,如字节的扣子,是新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论有无编程基础都能构建各类问答 Bot,完成从简单问答到复杂逻辑对话,开发完成后可发布到社交平台和通讯软件。创建智能体可通过简单 3 步:起名称、写介绍、用 AI 创建头像。 在医疗领域,2024 年 4 月浙江卫健委联合支付宝推出“AI 就医助理”,功能包括诊前的智能导诊、一键挂号,诊中的在线取号、排队叫号、线上缴费、AR 导航等,诊后的健康问答、指标解读、健康档案等,通过数字人的“主动服务”串联就医流程,虽从 ROI 角度看解决的痛点不足以让医院和患者付费,但可作为收集医疗数据的重要途径,实现医院、患者、企业三赢。
2025-01-08
如何用AI搭建工作助理
以下是关于如何用 AI 搭建工作助理的相关内容: 一、整体过程 构建 AI Agent 可以类比为培养一位职场新人,包括以下阶段: 1. 规划阶段:明确目标,确定 AI Agent 的具体任务,将其拆解为可管理的子任务,并设计每个任务的执行方法。 2. 实施阶段:搭建工作流程,为每个子任务设置清晰的操作指南,手把手引导 AI 完成任务,并及时验证其输出质量。 3. 优化阶段:通过反复测试和调整,不断优化 AI Agent 的性能,调整工作流程和 Prompt 配置,直到 AI 能稳定输出高质量的结果。 二、搭建 AI 工作流的能力 1. 学会搭建 AI 智能体:AI 智能体就像是员工,能根据设定的工作流,自动调用不同的 AI 工具,完成全流程任务,不需要人类时刻盯着指导。例如设计一个“写作助手”的 AI 智能体,输入文章的主题、风格和要求,它就能自动完成文章大纲处理、初稿撰写、修改润色和排版等工作。 三、智谱 BigModel 共学营第二期:把微信变成超级 AI 助理 1. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台:https://bigmodel.cn/ 2. 参与课程至少需要有 token 体验资源包,获取资源包的方式有: 新注册用户,注册即送 2000 万 Tokens。 充值/购买多种模型的低价福利资源包: 直接充值现金,所有模型可适用:https://open.bigmodel.cn/finance/pay 语言资源包:免费 GLM4Flash 语言模型/ 多模态资源包: 多模态资源包: 共学营报名赠送资源包 3. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包,本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 4. 进入智能体中心我的智能体,开始创建智能体。此流程会手把手进行编辑,完成一个简单智能体的搭建,此智能体完成特定功能。
2024-12-30
我需要一个工具 让我能够把看到的资料汇总到里面,慢慢的他就成为了我的一个智能助理,但凡我阅读过的东西,只要我能想到一点点相关内容,都能通过这个工具在里面找到汇总答案,同时还能链接到原来的文章或知识点,有这样的AI工具么
以下是为您整理的相关信息: 目前有一些工具和方法可以满足您的需求。例如: 1. 在“让机器理解世界/GPT 时代人类再腾飞·译者序”中提到,人类要学会深刻理解 AI 系统的工作方式与它的边界,AI 可以作为伙伴帮助我们充分发挥潜力。 2. 7 月 16 日 Jimmy Wong &吕立青的相关内容中,提到可以通过输入端输入不同模态的内容,包括音频、文本、视频等并消化,在输出端借助自己的知识或让 AI 助理基于收藏或保存的知识点来完成某些事情,如写文章、输出代码等。 3. 在“VIRTUAL”中,提到可以用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳内容,用 AI 可视化工具 napkin.ai 转成图示。还提到可以像编程一样预先写好咒语(prompts),将日常工作中固定输入输出的部分写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都可以创建“智能体”,您可以手搓各种机器人为您工作,如出试题、找资料、画插图、专业翻译等,还能设置“常用语”“小助手”“bot”,如 Kimi.ai 。 综合来看,目前有多种方式和工具可以帮助您实现将资料汇总并成为智能助理的需求。
2024-12-14
私人助理领域,如今有没有成熟的产品
在私人助理领域,目前有一些相关产品,但成熟的产品相对较少。 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景,面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨,概念落地还有较长一段距离;另一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有,其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向,目前只看到“私人助理”场景。 Dots 是目前看到的最接近理想 AI Agent 形态的 C 端私人助理。它支持用户发送文本和图像、音频信息并理解内容,能够为用户制定计划、进行文件管理、推荐咖啡店,帮助用户访问互联网中的最新工具和服务。不过,该产品需要排队较久的 waitlist,官方也较少更新动态。其官方 twitter 为:https://twitter.com/newcomputer ,官网介绍:https://new.computer/about 。
2024-12-12
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
什么是大模型一体机
大模型一体机是一个相对复杂的概念。通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其本质是两个文件:一个是参数文件,类似于问答机器人的“大脑镜像”,负责处理和生成文本信息;另一个是包含运行这些参数的代码文件。 大模型的训练和使用过程可以类比为上学参加工作: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。 大模型的特点包括: 1. 预训练数据非常大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 在架构方面,大模型有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等类型。目前常见的 AI 助手多采用 decoderonly 架构。
2025-02-18
传统AI、大模型、AGI的区别
传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别: 传统 AI: 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型: 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构,是一个大参数(千亿级别)的回归方程,底层是 function loss 损失函数,能在一定 prompt condition 情况下,repeat 曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory,repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比,Alpha Go 是增强学习模型,有推理能力,而大语言模型这块很弱。 AGI(通用人工智能): 部分人觉得 LLM(大语言模型)具有 AGI 潜力,但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面: AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词,但底层是 transformer 结构。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
搭建个人知识库的具体操作是什么?
搭建个人知识库的具体操作如下: 1. 了解 RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,通过检索增强生成 RAG 实现。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载不同类型的文档。 文本分割器把文档切分为指定大小的块。 存储涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案。 2. 本地知识库进阶: 若要更灵活掌控知识库,需使用 AnythingLLM 软件,其包含 Open WebUI 的所有能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址:https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 操作包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式综合给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案)、测试对话。 3. 使用 embeddings: 将文本转换成向量能节省空间,可理解为索引。 把大文本拆分成小文本块,通过 embeddings API 转换成向量,在向量储存库保存向量和文本块作为知识库。 用户提问时,问题先转成向量,与储存库中的向量比对,提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API 。 例如,对于“此文作者是谁?”的问题,通过比较向量可找到关联度高的文本块。
2025-02-13
我想用deepseek 写微信公众号文章,我将要写的主题告诉他,让它为我生成个人角度的文章,我要写的主题一般围绕着软件分享,技术分享等。请你根据我的要求为我写一份适用的提示词
以下是为您生成的适用于使用 DeepSeek 写微信公众号文章的提示词: 我要写一篇关于软件分享或技术分享的微信公众号文章,文章标题要足够吸引人,以便能广泛传播。文章内容要详细且有条理,先介绍分享的软件或技术的基本情况,包括其功能、特点和优势;然后结合实际案例或个人使用体验,阐述其在实际应用中的效果和价值;最后总结并展望其未来的发展前景。请为我生成这样一篇完整的文章。
2025-02-12
个人知识库
以下是关于个人知识库的相关内容: 使用 GPT 打造个人知识库: 将文本拆分成小文本块(chunk),通过 embeddings API 转换成 embeddings 向量,在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时,问题先转换成问题向量,与向量储存库中的文本块向量比对,提取关联度高的文本块,与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如对于“此文作者是谁?”的问题,可根据向量关联度提取相关文本块,如“本文作者:越山。xxxx。”“《反脆弱》作者塔勒布xxxx。” 理解 embeddings: embeddings 是浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。 向量是数学中表示大小和方向的量,通常用一串数字表示,在计算机科学和数据科学中常用列表表示。 向量之间的距离有多种计算方式,常见的是欧几里得距离。 在 OpenAI 词嵌入中,靠近向量的词语在语义上相似。 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库: 思路来源于视频号博主黄益贺。 作者按照视频进行实操并附加了关于 RAG 的额外知识。 读完本文可学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、了解 ChatGPT 的信息流转、RAG 的概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建本地化数据库等。
2025-02-12
写一篇关于个人AI生存协作的探索指南
以下是一篇关于个人 AI 生存协作的探索指南: 一、相关研究和报告 1. 平安证券发布的《AI 系列深度报告(六):AI 智能眼镜:AI 技术应用落地新风口,25 年有望迎来新品密集发布》指出,AI 技术推动终端创新,AI 智能眼镜成为新风口,具有轻薄、功能聚焦视听、佩戴舒适等特点,预计 2025 年新品将密集发布,销量有望翻倍。 2. 腾讯研究院发布的《2025 年 AI 转型的进展洞察报告》深入探讨了 AI 转型的定义、内涵、应用现状、投资情况、挑战与风险以及未来展望。报告指出企业对生成式 AI 的探索集中在核心业务环节,但在职能性环节成熟度更高,应用时以多目标为导向,优先聚焦提升核心能力和优化现有业务。 二、基础篇 过去一年持续进行了关于 AI 协作探索的研究和分享,包括 AI 产品的流量和竞争视角分析等。 三、协同智能的七种武器 1. 认知层/武器一:As Team,Be Leader 2. 视角层/武器二:AI as Person 3. 视角层/武器三:AI as ME 4. 视角层/武器四:AI as Alien 5. 实践层/武器五:AI as Tool 6. 实践层/武器六:AI as Mirror&Coach 7. 实践层/武器七:AI as Coworker&Friend 四、拓展阅读 包括 Gamma embed、AIGC 行业、AI 变革、公司/产业实践等方面的内容。 五、人类价值的低替代、提升方向和方式重塑 在领导决策、创新思维、沟通能力等方面,思考和创新占 70%,想法的实现执行和与 AI 协作执行占 30%。
2025-02-12
架设个人AI
以下是关于架设个人 AI 的相关信息: 大圣是一位 AI 超级个体打造者,主业为程序员,专注于 AI Agent、AI 编程以及 AI 写作领域,热爱写作与分享,擅长将复杂的 AI 知识通俗易懂地讲解。他计划一年内将自己的工作流全部 AI 化以实现十倍提效,目前的工作流主要包括阅读与写作、自媒体个人 IP、做公开课程与付费课程以及女儿日常陪伴。 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人的步骤: 设计 AI 机器人时,要确定功能范围。 编写【prompt】提示词,设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系并存储,创建知识库路径为个人空间知识库创建知识库,支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等类型,本次使用【本地文档】,按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理,可在内容中加上特殊分割符“”便于自动切分数据,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”,若内容有误可编辑或删除。 创建【工作流】,告诉 AI 机器人处理信息的流程,创建工作流路径为个人空间工作流创建工作流,工作流设计好后先试运行,无误后发布,若任务和逻辑复杂,可结合“节点”工具,如调用【大模型】总结分析知识库内容、调用【数据库】存储用户输入信息、调用【代码】处理复杂逻辑等,工作流不必复杂,能实现目的即可,所以在设计 Bot 前确定目的和功能范围很重要。
2025-02-12