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能否让飞书机器人发送消息给对话大模型,然后接收大模型发送回来的消息,再转发给飞书的联系人呢

回答

您好,飞书机器人可以发送消息给对话大模型,并接收大模型发送回来的消息,然后转发给飞书的联系人。在实现这一过程中,可能需要进行以下步骤:

  1. 配置相关端口,允许外部设备通过指定端口访问服务器。
  2. 使用容器编排模板,一键部署复杂的应用环境。
  3. 定义辅助函数,如 getCompletion 函数和 generateResponse 函数,以便与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。
  4. 传入消息列表,其中包括系统消息、用户消息和助手消息,以进行对话。

如果您在操作过程中遇到问题,可以采取以下解决方式:

  1. 查阅官方文档和教程,获取详细的操作指南。
  2. 联系技术支持,寻求专业的帮助。
  3. 加入技术社群,向有经验的用户请教。
  4. 在在线论坛和社区发布问题,寻求其他用户的建议。

同时,为了避免忘记操作步骤,您可以定期备份和监控,并将重要的操作步骤记录下来。希望这些信息对您有所帮助。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

安仔:不用黑魔法,小白也能做一个对接 GPT 大模型的微信聊天机器人

1.宝塔面板提供了图形化的管理界面:操作简单直观,许多常见任务都可以通过点击按钮完成。2.丰富的在线资源:宝塔面板和Docker都有详细的官方文档和教程,您可以随时查阅。3.极简未来平台的支持:极简未来平台也提供了详细的操作指南和技术支持,遇到问题可以查阅官方文档或寻求帮助。4.社群和论坛:加入相关的技术社群或论坛,向有经验的用户请教,也是一个很好的学习途径。5.定期备份和监控:设置定期备份和监控,确保在出现问题时可以及时恢复。Q14:如果我之后遇到问题该怎么办?A14:如果遇到问题,可以采取以下几种方式来解决:1.查阅官方文档和教程:极简未来平台、宝塔面板和Docker都有详细的官方文档和教程,可以帮助解决大部分问题。2.联系技术支持:极简未来平台提供技术支持服务,可以联系平台的技术团队寻求帮助。3.加入技术社群:加入相关的技术社群,向有经验的用户请教,获取问题的解决方案。4.在线论坛和社区:在在线论坛和社区发布问题,寻求其他用户的帮助和建议。Q15:我担心运维时间长了会忘记操作步骤,有什么建议吗?

安仔:不用黑魔法,小白也能做一个对接 GPT 大模型的微信聊天机器人

A4:放行端口就是允许外部设备通过指定的端口访问您的服务器。就像给邮筒加一个标志,允许其他人通过这个邮筒收发邮件。通过放行特定端口(例如8888端口),您可以通过网络访问宝塔面板,管理和配置服务器上的各种服务。Q5:容器编排模板是做什么用的?A5:容器编排模板是一种配置文件,定义了如何在Docker中部署和管理多个容器。通过编排模板,您可以一键部署复杂的应用环境,而不需要手动配置每个容器的细节。本文中,我们通过容器编排模板配置了COW组件,使其能够与微信和极简未来平台进行交互。Q6:为什么需要使用Docker部署COW组件?A6:Docker提供了一种隔离的运行环境,可以确保应用程序在任何环境下都能稳定运行。通过Docker部署COW组件,可以简化安装和配置过程,确保每次部署的环境一致,并且容易管理和维护。Q7:为什么需要配置多个前缀来触发机器人回复?A7:配置多个前缀(如“bot”、“@bot”)可以确保只有在特定情况下机器人才会回复,避免在群聊或私聊中频繁干扰。这样可以提高机器人的响应准确性和用户体验。Q8:如果遇到扫码登录失败怎么办?

8.打造聊天机器人

下一步,我们将定义两个辅助函数。第一个是我们在所有视频中都使用的getCompletion函数。但是,如果你仔细看一下,我们给出了一个提示,但实际上在函数内部,我们是将这个提示放置到类似用户消息的消息中。这是因为ChatGPT模型是一个聊天模型,意味着它被训练成将一系列消息作为输入,然后返回一个由模型生成的消息作为输出。因此,用户消息是输入,而助手消息是输出。第二个辅助函数是generateResponse。这个函数将接受一个用户消息,并生成一个ChatGPT模型生成的相应助手消息。通过这两个函数,我们能够与AIGPT模型进行交互并生成对话。在这个视频中,我们将使用一个不同的辅助函数,而不是像以前一样输入一个单独的提示并获取一个完成结果。我们将传入一个消息列表,这些消息可以来自于不同的角色,我将为您描述一下。以下是一个消息列表的示例。第一条消息是系统消息,用于提供整体指示,然后在此消息之后,我们有用户和助手之间的对话。这个对话可以持续进行下去。如果您曾使用ChatGPT的Web界面,则您的消息是用户消息,而ChatGPT的消息是助手消息。系统消息有助于设置助手的行为和角色,并作为对话的高级指令。

其他人在问
coze怎么读取飞书的文档
要读取飞书的文档来使用 Coze,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 因为前面需要对多维表格操作,所以先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人,并添加知识库或多维表格编辑权限,具体操作可以阅读飞书文档。得到机器人的 app_id 和 app_secret 后即可获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 2. Coze 国内版本(https://www.coze.cn/store/plugin)提供了丰富的插件,其中 LinkReader 插件可以读取文档。 3. 创建智能体时,点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。知识库的飞书在线文档中,每个问题和答案以分割。选择飞书文档,选择自定义的自定义,输入,然后就将飞书的文档内容以区分开来,这里可以点击编辑修改和删除。添加好 Bot 后可以在调试区测试效果。
2024-09-10
飞书怎么用AI
以下是飞书中使用 AI 的一些方式和案例: 工作流方面: 起床时让 AI 为您排 TODO 优先级并进行私董会的脑暴。 工作中有阳光会撒娇/卖萌的傲娇 AI 小助理加油。 重点事项如内容创作,可拆成 bot 团队组,包括选题、标题、框架、扩写等环节,并让 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。 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。 将知识库、Prompt 资产放入飞书的知识库+多维表单中维护,等待飞书的 AI 进化。 备选 50 多个生产力 AI 放在工具库里待命输出。 未来计划把整个公司业务搬入飞书中,外接 MJ、ChatBot 分身以及咨询日程预约。 线下活动方面: 活动宣传:用飞书文档制作活动宣传页面,用 AI 快速制作海报,用 GPTs 写人员分配和主持人台词,活动从策划到开始仅用 2 天。 活动报名:完全用飞书的多维表格完成报名及数据统计。 活动过程:大家在线协同,一起编辑文档,演示时共同展示一个文档。 活动记录:有相应的记录文档。
2024-09-09
如何搭建飞书群聊机器人
搭建飞书群聊机器人可以参考以下步骤: 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建: 查阅官方文档和教程:极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程,可以帮助解决大部分问题。 联系技术支持:极简未来平台提供技术支持服务,可以联系平台的技术团队寻求帮助。 加入技术社群:加入相关的技术社群,向有经验的用户请教,获取问题的解决方案。 在线论坛和社区:在在线论坛和社区发布问题,寻求其他用户的帮助和建议。 为避免长时间不操作后忘记步骤,可以采取以下措施: 制作操作手册:将每一步的操作记录下来,制作成操作手册,方便日后查阅。 定期操作:定期登录服务器,进行简单的操作和维护,保持熟练度。 视频教程:可以录制自己的操作视频,作为教程,日后查看时更直观。 自动化脚本:对于一些常见的运维任务,可以编写自动化脚本,简化操作步骤。 配置腾讯云轻量应用服务器: 配置部署 COW 组件,例如配置 GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数来确定哪些群组的消息需要自动回复。更新最终版的配置参数(GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数记得根据要交互的群组进行具体修改),查看没问题后点击保存。 切换到容器编排界面,开始基于创建的模板进行真正的 COW 服务部署,点击添加后等待部署完成。 2. “机器人男友”搭建指引: 在 Github 上下载完整代码。 根据需求修改文件,必改的部分包括: 在 head.py 中找到填写主板串口的地方,把它改成串口地址。 查询 iPhone 的 IP 地址,填到 talk.py 里。 把 Open AI key 填到 talk.py 里。 可选修改的部分包括: 在 talk.py 里,可以修改 Openai 调用的 model、system prompt(机器人的人设)、机器人的音色、录音的设置。 在 head.py 里,可以修改不对话后,等待多久恢复人脸追踪。
2024-09-01
有一个飞书文档,是每天更新AI发展新闻动态的,怎么看?
以下是关于如何查看每天更新 AI 发展新闻动态的飞书文档的相关信息: 有一个名为《通往 AGI 之路》的飞书文档,它不仅是一个简单的文档,更像是一个知识库。其内容丰富,涵盖了从入门到精通、实践以及延展阅读等关于 AI 的几乎所有方面。自去年 4 月创建至今,已有近 500 万的阅读量,任何时候都有上百人在线围观。 相关媒体报道的链接有:央广网:https://mp.weixin.qq.com/s/ADeVCCmaF_Kbhqx9FA9HwA ;量子位:https://mp.weixin.qq.com/s/wlODtkoHRd3Pa7XvKVAx2w 。 飞书官方推荐的报道:《》(2024 年 2 月 26 日飞书公众号)
2024-08-29
我刚打开飞书知识库,新手小白要怎么学习?我想对所有的Ai工具有着熟练的使用,先学习什么,再学习什么
对于新手学习 AI 并熟练使用相关工具,建议按以下步骤进行: 1. 掌握提示词技巧:提示词上手容易且很有用。 2. 实践和尝试: 理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品制作作品。 参考飞书知识库中大家实践后的作品和文章分享,并积极分享自己的实践成果。 3. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获取实际应用中的第一手体验。 4. 持续学习和跟进: 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,了解最新发展。 加入 AI 相关社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他爱好者和专业人士交流。 如果希望继续精进,还可以学习以下内容: 1. Python 相关: 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系及实现多态。 异常处理:理解异常,学习使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作:学习文件读写、文件与路径操作。 2. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系。 历史发展:回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解线性回归、决策树、支持向量机(SVM)等常用算法。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 另外,学习 AI 还可以: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」,熟悉 AI 术语和基础概念,包括主要分支及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 历史、应用和发展趋势。 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)按自己节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入钻研。 学习 AI 是一个长期过程,需要耐心和持续努力,不要害怕犯错,每个挑战都是成长机会,随着时间推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系并取得成就。
2024-08-21
有的, 请问目前有没有基于飞书云文档或飞书知识库的内容,建立AI问答、检索机器人的方法?
目前有基于飞书云文档或飞书知识库建立 AI 问答、检索机器人的方法,具体如下: 2024 年 2 月 22 日的会议首先介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标,以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。接着,讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容,引入了 RAG 技术,通过机器人来帮助用户快速检索内容。然后,介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法,可以快速地给大模型补充新鲜的知识,提供大量新的内容。之后,讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人,以及智能助理的原理和使用方法。最后,介绍了企业级 agent 方面的实践。 飞书群问答机器人具有以下功能: 自动问答:自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题,可以对多文档进行总结、提炼。 知识搜索:在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据,快速返回相关内容。 文档引用:提供与用户查询相关的文档部分或引用,帮助用户获取更深入的理解。 互动教学:通过互动式的问答,帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 最新动态更新:分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 社区互动:促进群内讨论,提问和回答,增强社区的互动性和参与度。 资源共享:提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 多语言支持:支持多语言问答,满足不同背景用户的需求。 开发问答机器人的原因包括:整个知识库的内容已经非常庞大,内容越来越丰富的同时,新用户难以快速找到知识库的内容。传统的搜索是基于关键词及关键词的相关性,例如搜索“吃了吗?”和“昨天晚上鸡腿好吃”,在字面意义上的差异和语义上的价值不同。作为一个 AI 知识库,需要用更先进的办法来解决,如 RAG 技术。在群中提供一个可以快速供大家检索信息的方式,使用更加便捷。
2024-08-16
智能发送邮件呢
以下是关于智能发送邮件的相关信息: 开发:GPT 智能客服部署 账号搭建 配置 Action,关联第三方 API:Action 是 GPT agent 对接第三方 API 方式,使用自然语言对接,0 编程。Zapier 是一个第三方 API hub。创建 Action,使用 Zapier 关联 Gmail API,实现人工服务邮箱联系。GPT 聊天中,用户提及“send mail”(需区分大小写)就会触发动作。Action 是 Zapier 通过 Gmail 发送邮件给客服团队。GPT 会归纳整理邮件的内容。 辅助写邮件的 AI 工具: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。易于使用,支持多种平台,适用于多种语言。网站:https://www.grammarly.com/ Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句。界面简洁,重点突出,适用于改善写作风格和简洁性。网站:http://www.hemingwayapp.com/ ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细的写作报告和建议。功能强大,支持多种平台和集成,特别适合专业写作者。网站:https://prowritingaid.com/ Writesonic:基于 AI 生成各种类型的文本,包括电子邮件、博客文章、广告文案等。生成速度快,适合需要快速创作和灵感的用户。网站:https://writesonic.com/ Lavender:专注于邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助用户提高邮件打开率和回复率。 GPTs 与 Zapier 实战案例:智能邮件分类与回复 假设您是一家公司的客服代表或独立开发者,每天收到大量客户邮件,包括咨询、投诉、反馈等多种类型。手动处理既费时又易出错。可以实现一个自动化工具流,根据邮件内容自动分类(如投诉、感谢信等),并生成合适回复内容,再发送给对应发件人。之前有关于 Zapier 和 GPTs 结合的具体操作步骤,请移步文档:【实战】效率神器:ChatGPT 和 Zapier 实现自动化!
2024-09-06
GPT4可以发送图片吗
GPT4 Vision 目前(截至 2023 年 10 月)仅适用于 ChatGPT Plus 和企业用户。ChatGPT Plus 每月收费 20 美元,可以从您的常规免费 ChatGPT 帐户升级到。 访问 GPT4 Vision 的方法如下: 1. 访问 OpenAI ChatGPT 网站并注册一个帐户。 2. 登录您的帐户并导航到“升级到 Plus”选项。 3. 继续升级以获得 ChatGPT Plus 的访问权限(注意:这是每月 20 美元的订阅费)。 4. 在聊天窗口中选择“GPT4”作为您的模型。 5. 点击图片图标上传图片,并添加提示,指示 GPT4 执行任务。 GPT4V 在 10 大任务中的表现如下: 1. 瑞文推理测验:抽象推理,每个测试样本包含三个或八个图像,按 2by2 或 3by3 的矩阵排列,其中一个图像缺失。目标是通过识别提供的样本中的模式从多个候选图像中选择下一个图像。在我们的方法中,我们挑战 GPT4V 通过发送整个问题页面作为单个图像,而不是将其转换为交错的图像文本对,类似于人类接近 IQ 测试的方式。GPT4V 可以在没有处理过的文本描述或子图的情况下生成合理的答案。 2. 从面部表情中读出情感:GPT4V 可以可靠地从他们的面部表情中识别和读取人们的情感。它还为观察到的视觉线索提供了合理的理由,以做出情感解释,表明了对面部情感的良好理解。 以上就是关于 GPT4 可以发送图片的相关内容。
2024-05-13
国内评分最高的国内大模型是什么
根据目前的测评报告,在国内大模型中,得分较高的有文心一言 4.0(API),其总分 79.02 分。在工具使用的测评中,智谱清言表现不俗,取得 83.78 的高分,排名国内模型第一。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的第一名多次为文心一言 4.0。综合来看,国内大模型在不断进步,与国外模型的差距在逐渐缩小,但不同模型在不同方面的表现各有优劣。
2024-09-17
本地知识库系统如何利用大语言模型
以下是关于本地知识库系统如何利用大语言模型的相关内容: 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 根据电脑系统,从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后,双击打开,点击“Install”。 安装完成后,将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器,若出现相关字样则表示安装完成。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型(0.5b 方便测试,设备充足可下载更大模型) Windows 电脑:点击 win+R,输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑:按下 Command(⌘)+ Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,选择“终端”应用程序。 复制相关命令行并粘贴回车,等待自动下载完成。(下载久了若卡住,鼠标点击窗口,键盘点空格可刷新) 二、了解 RAG 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前,需对 RAG 有大概了解。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,主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载:从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器,包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割:文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 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。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址,打开页面时使用邮箱注册账号。 2. Open WebUI 一般有两种使用方式: 聊天对话。 RAG 能力,可让模型根据文档内容回答问题,这是构建知识库的基础之一。 3. ChatGPT 访问速度快、回答效果好的原因: 快:GPT 大模型部署的服务器配置高。 好:GPT 大模型的训练参数多、数据更优以及训练算法更好。
2024-09-17
算法和模型是什么关系
算法和模型是相互关联但又有所区别的概念。 模型是对问题或现象的一种抽象表示,它描述了数据之间的关系和模式。例如,在卷积神经网络(CNN)中,其结构就是一种模型,主要用于模式识别任务。 算法则是用于解决问题或实现模型的一系列步骤和方法。在 AI 领域,算法用于训练和优化模型。比如在自然语言处理和图像识别中,某些算法能够使 CNN 在计算上更有效、更快速,从而击败大多数其他算法。 随着我们对大脑工作机制的认知加深,神经网络的算法和模型也会不断发展和进步。 同时,在确保 AI 模型的道德和伦理性方面,也涉及到一系列的算法设计和处理步骤,如数据清洗、算法设计以减少偏见和不公平性、制定道德和伦理准则、保持透明度、接收用户反馈、持续监控、人工干预以及对相关人员进行教育和培训等。 另外,生成式人工智能模型正在从根本上改变我们与计算机的关系,使其有可能成为我们的伴侣,这也对我们对关系的定义提出了新的挑战。
2024-09-15
有什么大模型是可以预测人的行为或者将来发展的
以下是一些与预测人的行为或将来发展相关的大模型信息: 斯坦福大学和谷歌的生成式智能体能够产生令人信服的人类行为代理。相关链接:https://syncedreview.com/2023/04/12/stanfordugooglesgenerativeagentsproducebelievableproxiesofhumanbehaviours/ 关于大模型的未来展望,认为它们将能够读取和生成文本,拥有更丰富的知识,具备多种能力,如查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 进行深入思考等,还可能在特定领域内自我优化和针对任务进行定制调整。 同时,还为您提供了一些大模型相关的其他资源链接: Google Research,2022 & beyond:Generative models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlGener ativeModels Building the most open and innovative AI ecosystem:https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/buildinganopengenerativ eaipartnerecosystem Generative AI is here.Who Should Control It?https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hardforkgenerativeartificialintelligen ce.html Generative AI:Perspectives from Stanford HAI:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/202303/Generative_AI_HAI_Perspectives.pd f Generative AI at Work:https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf The future of generative AI is niche,not generalized:https://www.technologyreview.com/2023/04/27/1072102/thefutureofgenerativeaiis nichenotgeneralized/ Attention is All You Need:https://research.google/pubs/pub46201/ Transformer:A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html
2024-09-15
有什么模型是可以预测人的行为和发展的
以下是一些可以用于预测人的行为和发展的模型: 1. 思维模型: 战略与决策模型,如 SWOT 分析、MECE 原则等,专注于帮助个人或组织做出更好的决策和解决问题。 目标设定与执行的模型,如 SMART 原则、PDCA 循环等,提供了设置和实现目标的框架,确保行动的指向性和高效性。 系统思维模型,如反馈循环、杠杆点等,用于理解和处理复杂系统及其动态,促进整体观和互联性思考。 心理学模型,如认知偏误、习惯形成等,揭示人在认知和行为上的模式和偏差,帮助理解和预测人类行为。 学习与创新模型,如费曼学习法、思维导图等,旨在促进知识获取、深化理解和创造性思考。 2. Token 预测:看似简单的统计学技巧,其中蕴含巨大潜力。预测下一个语言符号(Token)的质量,反映了对语言背后隐藏的语义和知识的理解程度。一个足够强大的语言模型,可以模拟出超越现实的假想情况,通过人类数据进行推理和外推,从而有可能预测一个睿智、博学和能力非凡的人的行为举止。
2024-09-15
推荐几个好用的大语言模型
以下是一些好用的大语言模型: 1. OpenAI 的 GPT4:在多种任务上表现卓越,包括文本生成、理解、翻译以及各种专业和创意写作任务。 2. Anthropic 公司的 Claude 3:在特定领域和任务上有出色能力。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型。 此外,还有一些在特定方面表现突出的大语言模型,如: 1. Meta 的 Llama2 系列。 2. 评估中的 GPT3(包括 textada001、textbabbage001、textcurie001 和 textdavinci002)。 3. LaMDA(有 422M、2B、8B、68B 和 137B 参数的模型)。 4. PaLM(有 8B、62B 和 540B 参数的模型)。 5. UL2 20B。 6. Codex(OpenAI API 中的 codedavinci002)。 如果想了解国内的大模型效果,可以参考第三方基准评测报告: 。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-14