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用别人的模型出图商用 会侵权吗

回答

使用别人的模型出图商用是否侵权,需要根据具体情况来判断。

以腾讯混元大模型为例,其适用场景包括给自己或身边人做头像、公众号和媒体版面排版时的文字配图、制作海报、PPT 的素材以及广告配图等。但需要注意的是,腾讯混元大模型并不主张生成图片的版权,且原素材涉及到的版权风险可能存在争议。比如,如果用混元生成了某个 IP 如皮卡丘、米奇老鼠等,或者某个名人的真人脸,都可能存在侵权风险。建议在使用配图过程中尽量避免此类情况。如果最终使用了腾讯混元大模型生成的图片,应注明“由腾讯混元大模型生成”。

从全国首例 AI 生成图片著作权案例解读来看,软件设计者通过设计算法训练出智能模型,对模型设计投入了智力成果。但图片是由创作者根据个人意愿,选取提示词、修改参数等步骤得出的最终成品,著作权属于人类创作者。尽管 AI 是工具,但法院强调著作权仍然属于人类创作者,保护了人类在知识产权领域的权益。

根据《中华人民共和国著作权法》第十一条规定,著作权属于作者,创作作品的自然人是作者。由法人或者非法人组织主持,代表法人或者非法人组织意志创作,并由法人或者非法人组织承担责任的作品,法人或者非法人组织视为作者。在未显示作者身份信息的情况下使用图片可能构成侵权。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

腾讯混元大模型文生图操作指南

给自己或者身边人做头像、公众号和媒体版面排版的时候给文字配图、做海报、做PPT的素材、广告配图。注意事项:腾讯混元大模型并不主张生成图片的版权,但原素材涉及到的版权版权风险可能有争议,比如如果用混元生成了某个IP如皮卡丘、米奇老鼠等,或者某个名人的真人脸的,都可能存在侵权风险,建议你在使用配图过程中也尽量避免。如果最终使用了腾讯混元大模型生成的图片,烦请注明“由腾讯混元大模型生成”。

全国首例AI生成图片著作权案例解读:探索AI作品知识产权保护之路

其次,软件设计者通过设计算法,训练出可以根据不同需求自主生成内容的智能模型,对该模型设计确实投入了相应的智力成果,而后续该软件是根据什么样的提示词、多少参数生成的内容,与软件设计者没有太大关系。图片是由创作者根据个人意愿,经过选取提示词修改参数等步骤得出的最终成品,自然应成为该作品的作者,相应地享有著作权。可见,尽管AI是工具,但法院强调著作权仍然属于人类创作者,保护了人类在知识产权领域的权益。人类创作者对作品的智力投入不可忽视,强调个人的创作故事,突出人性化的创作过程,加深了消费者对产品的情感认同,更能鼓励利用AI技术完成艺术作品的创作,从而促进人工智能技术的发展。法律适用:《中华人民共和国著作权法》第十一条:著作权属于作者,本法另有规定的除外。创作作品的自然人是作者。由法人或者非法人组织主持,代表法人或者非法人组织意志创作,并由法人或者非法人组织承担责任的作品,法人或者非法人组织视为作者。(3)在未显示作者身份信息的情况下使用图片构成侵权案例中刘某的行为是怎么样侵害到李某的权力的呢?又侵害了哪些权力呢?

其他人在问
如果给AI数据,AI可以做出小波分析并出图吗
目前的 AI 技术在给定相关数据的情况下,是有可能进行小波分析并出图的。但这取决于多个因素,如数据的质量、数量、特征,以及所使用的 AI 模型和算法的能力和适应性。一些专门为数据分析和图像处理设计的 AI 模型,经过适当的训练和配置,能够处理数据并生成小波分析的结果图像。然而,要实现准确和有意义的小波分析及出图,还需要对数据进行预处理、选择合适的模型架构,并进行精细的调参和优化。
2024-10-31
给我找国内较好的Ai设计出图网站
以下是为您推荐的国内较好的 AI 设计出图网站: 爱设计 PPT:在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品领域表现出色,其背后有强大的团队,能敏锐把握 AI 与 PPT 结合的市场机遇,已确立市场领先地位。对于经常制作 PPT 的商务人士、教育工作者、学生等都是值得尝试的工具,能提高效率并保证高质量输出。 如果您想了解关于 AI 生成 CAD 图的相关资料,可以参考以下几个方面: 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 专业书籍:查找相关专业书籍。 在线课程和教程:参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的相关课程,在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 技术论坛和社区:加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等,关注相关博客和新闻网站。 开源项目和代码库:探索 GitHub 等开源平台上的相关项目,例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究:研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 以下是一些用户在工作中对出图的需求示例: |用户|联系方式|需求| |||| |kone|18616571618|AI 短片、AI 商业广告| |晓涵|17801234978|做视频| |uohigher|13902973307|个人学习| |卿卿子|18610036923|图片批处理| |lok|18529409793|设计| |hell 小明|13590623865|产品图| |iseeu|15532394695|提高工作效率,页面设计,配文出图| |大白光|17704034008|出图和视频| |三川|18681537236|出图和 AI 出视频| |李小蜗|18366606265|动漫真人电影| |Lucky|18475643966|出图,视频| |无名之辈|15813236448|自媒体 ip 打造,影音行业的创新,母婴等电商行业的赋能| |龙|13911904101|画图,工作,变现| |colour|19977743192|工作流设计| |小熠|13242135972|视频、图片处理| |顺势上马|/|自媒体和电商办公等| |叉子|15103211190|儿童绘图,小红书引流| |harry|15921430685|兴趣学习,自媒体素材,自定义节点开发| |古戈尔|18975394699|视频,动画| |二师兄|13818462550|图像流制作,装修工程和建筑工程| |fyu|15880036058|生图|
2024-10-29
相同的参数下,用SD comfyui出图可以和SD webui出图保持图片效果一模一样么?
理论上,在应用完全相同参数(如 Step、CFG、Seed、prompts)的情况下,SD ComfyUI 出图和 SD WebUI 出图应当能保持图片效果一模一样。但在实际操作中可能会存在一些差异,比如: 提示词的多个条件下,SD 生成的图像可能无法全部满足,这与提示词引导系数有关,该系数关系到出图与文字的相关程度。 不同的模型和配置也可能影响出图效果,例如 SDXL 的大模型分为 base、refiner 以及配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 需要注意的是,相同参数下要达到完全一致的出图效果并非绝对,还会受到多种因素的综合影响。
2024-10-14
AI 出图合成技巧
以下是一些 AI 出图合成的技巧: 方法 1(SD 出图 + AI 视频软件): 在 SD 的 controlnet 中上传原图,选择深度,通过文生图生成图片,然后将生成好的图放在 AI 视频工具中进行视频生成。相关网站:dreamina:https://dreamina.jianying.com/aitool/video/generate 方法 2(MJ 出图 + AI 视频软件): 使用 Midjourney 垫图加上描述出图,再去视频工具中转成视频。可在下载项里的深度图,打开 MJ 官网(https://www.midjourney.com/)上传深度图。局部重绘有一定难度,最终方式可以是分开画,比如先画个被关着的红衣服女孩,再画个二战德国士兵的背影,然后合成,拼在一起再交给 MJ。各种垫图局部重绘也能无中生有。
2024-09-12
SD和MJ出图的效果怎么样?
SD(Stable Diffusion)和 MJ(Midjourney)出图效果各有特点: 初步生成方面:DALLE 3 具有强大的文本识别能力,能快速生成符合意图的画面;MJ 则通过垫图功能(Sref 和iw 组合)确保图像风格一致。 图像优化方面:对于 DALLE 3 和 MJ 跑不出来的图,SD 可用于图像的细节处理,尤其是局部重绘,如调整人物手部细节。 角色原画设计方面:相较于 SD,MJ 能生成更多样、更具设计感的角色设计,不受制于特定模型风格。使用 Midjourney + Stable Diffusion 混合模式进行原画设计,有两到三次的 Prompt 调整空间,能运用 SD Controlnet 的各种功能对设计细节进行更多更细致的调节,可产出更合理的结构、更丰富的细节,效率极高,在合适条件下一个完整方案产出示例不超过十五分钟,还能极大避免 Midjourney 可能造成的版权争议和信息泄露风险。 模型表现方面:在 UI 设计的图标类型中,SDXL 的训练素材可能较久远,表现不如 MJ。Stability AI 称 SDXL 能识字,能还原文字内容,但字形和图像效果不如 MJ。您可以在使用 SDXL 的 API 构建内容。
2024-08-19
我想利用AI创作出图片视频在抖音变现我应该怎么做?
利用AI创作图片和视频在抖音变现是一个多步骤的过程,涉及到内容创作、账号运营和商业变现等方面。以下是一些基本步骤和建议: 1. 确定内容方向: 确定你想要创作的内容类型,比如教学、娱乐、生活记录、产品展示等。 2. 学习和研究: 学习AI创作的基础知识,研究抖音平台的内容规则和用户偏好。 3. 选择AI创作工具: 选择适合你需求的AI创作工具,如图像生成工具(DALLE、Stable Diffusion等)和视频编辑工具(Adobe系列、Filmora等)。 4. 内容创作: 使用AI工具创作图片和视频内容。确保内容具有创意、高质量,并且符合抖音用户的口味。 5. 内容编辑和优化: 对生成的内容进行编辑和优化,确保画面美观、剪辑流畅,并符合抖音的格式要求。 6. 添加字幕和特效: 利用AI工具或抖音内置功能为视频添加字幕和特效,提高视频吸引力。 7. 制定发布计划: 制定合理的发布计划,保持定期更新,以吸引和维持粉丝。 8. 互动与社区建设: 在抖音上与粉丝互动,回复评论,参与挑战和话题,建立社区。 9. 分析数据: 分析视频数据,了解哪些类型的内容更受欢迎,根据数据调整创作策略。 10. 变现策略: 利用抖音的变现工具,如商品橱窗、广告植入、直播带货、参与抖音的变现计划等。 11. 合作与推广: 寻找品牌合作机会,参与抖音的推广活动,扩大你的影响力。 12. 遵守规则: 遵守抖音和相关法律法规,确保内容不侵权、不违规。 13. 持续学习和改进: 持续学习最新的AI创作技巧和抖音运营策略,不断改进你的内容和运营方式。 14. 注意版权问题: 确保使用的素材、音乐等不侵犯他人的版权。 15. 建立个人品牌: 在抖音上建立个人品牌,提高自己的知名度和影响力。 通过上述步骤,你可以利用AI创作图片和视频在抖音上进行内容创作和变现。记住,内容的质量和创意是吸引观众的关键,而持续的学习和改进则是长期成功的重要因素。
2024-07-26
Ai生成漫画,进行商业,会侵权吗
在进行 AI 生成漫画的商业活动时,是否侵权需要具体分析。以下是一些相关要点: 作品价值开发:公开发表在网络平台、在展馆陈列、与商业合作创建品牌等,要注意保留相关材料,如发表平台的账号、上传时间、商业合作合同等。 发现受到侵权后的维权流程: 1. 先核实他人是否获得合法授权或存在合法使用的情形,确定是否侵权。 2. 保留对方侵权行为的证据,可以通过截图、视频、公证等方式收集。 3. 直接联系他人或采取律师函通知等方式告知对方侵权行为。 4. 联系后与对方进一步沟通和协商,将损失尽量减少到最小。 5. 向有关部门投诉或向人民法院起诉,申请第三方介入来解决侵权争端。 6. 让侵权方承担停止侵权、消除影响、赔偿损失的责任。
2024-09-14
AI音乐用于商用作品中,是否侵权
AI 音乐用于商用作品中是否侵权,情况较为复杂。 一方面,索尼音乐集团近日指控 AI 开发者在未经授权的情况下,使用索尼的知识产权来训练 AI 模型,并收集索尼拥有的媒体数据,可能侵犯了其版权。索尼音乐集团在其官方网站上发布声明,并通过信件形式向超过 700 名 AI 开发者和流媒体服务发出警告,明确禁止使用索尼的音乐、歌词、音乐视频和专辑封面等媒体内容用于 AI 系统的“训练、开发或商业化”。 另一方面,Rightsify 公司发布的 Hydra II 是基于完全授权音乐训练的音乐生成人工智能,其生成的音乐可以在全球范围内的任何商业项目中永久使用,没有任何限制。 目前,对于在未经许可的情况下使用音乐录音训练 AI 系统是否构成版权侵犯,尚不清楚。但随着生成音频质量的不断提升,AI 技术在音乐领域的应用越来越受到主流听众的关注。索尼音乐集团的这一警告可能会对 AI 技术在音乐产业的进一步发展造成影响。有人认为,AI 开发者应该被允许从互联网上免费获取的数据中学习,但版权保护的不确定性对任何人都不利,现在是更新知识产权法律以适应生成性 AI 时代的关键时刻。
2024-08-23
AI作品是否能够商用
AI 作品能否商用取决于多种因素。 一些 AIGC 艺术家认为,好的 AIGC 作品应具备美感、创意和值得思考的故事内核。在商业应用方面,比如在广告行业等细分领域已经有一定的应用。 生成式 AI 在艺术创作领域,如 Midjourney 和 Stable Diffusion 等产品允许用户输入提示和风格,并接收独特的艺术作品。从消费者“仅为了娱乐”地创造内容,到创作者或个体创业者通过内容实现盈利都有可能性。 智谱 AI 的部分开源模型(如 ChatGLM 系列)在填写问卷进行登记后允许免费商业使用,但模型可能犯错,由于模型回答造成的后果,智谱 AI 不承担相应责任。
2024-09-18
陪护机器人最快多久能正式商用?
目前,在幼教场景中正在开发的陪伴机器人,预计半年内视频生成技术成熟,届时可实现一些创新功能。但对于陪护机器人整体的正式商用时间,由于不同应用场景和技术发展的差异,还难以给出确切的时间。在医疗领域,由 AI 驱动的护理机器人会早于手术机器人应用,但具体商用时间也不确定。总体而言,陪护机器人的正式商用时间受多种因素影响,仍需进一步观察和等待技术的发展与完善。
2024-09-04
电商用什么ai工具
以下是一些适用于电商的 AI 工具及使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的方法: 电商 AI 工具: 1. 清酒整理的电商 AI 工具:收集了十几款电商领域能用得上的 AI 工具,结合场景特别直观;按照电商的角色进行了区分,无论您是买家、卖家、渠道还是生产者,都能找到合适的 AI 工具;不仅有产品形态,还有非常具体的使用描述。 2. 常用于营销领域的 AI 工具: Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频。提供多种定价计划,从免费到商业级不等,可用于制作营销视频、产品演示等。 HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,用户可从 100 多个 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 Writesonic:AI 写作助手,专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说,这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容,提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。 使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的方法: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。AI 可以处理大量数据,快速识别出哪些产品受欢迎、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化:AI 可以分析和推荐高流量、高转化的关键词,帮助卖家优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:AI 设计工具可以根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具可以撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术可以帮助选择或生成高质量的产品图片,这些图片能够更好地吸引顾客并展示产品特点。 6. 价格策略:AI 可以分析不同价格点对销量的影响,帮助卖家制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:AI 可以分析客户评价和反馈,帮助卖家了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 可以根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。
2024-08-28
电商用图的图生图 工具怎么部署工作流
以下是关于电商用图的图生图工具在 ComfyUI 中的工作流部署方法: 首先,我们可以从零开始建立工作流。清空所有节点,先加载一个模型选择器的节点,右键点击空白处,选择【add node】——【loaders】——【load checkpoint】,在这个节点里填写想要输出的尺寸和一次性生成的数量。 接下来使用 VAE 对噪声进行解码,从【LATENT】中拉出一个节点,选择【VAEDecode】,并将最开始的 VAE 节点与之相连。 然后,要输出图片,从 VAE 解码的节点中的【IMAGE】中拉出一根线,选择【SaveImage】,这样生成的图片会存放在 output 文件夹,若不想每次保存,可选择【PreviewImage】。 完成上述步骤后,就建立好了一个简单的图生图工作流。可以在右侧点击【Save】保存,下次使用时直接载入即可。 此外,打开节点树的列表,可以看到文生图、图生图以及 controlnet 等常见工作流。选择文生图,会有更细化的预设工作流选项。比如选择“文生图”中的“基础+自定 VAE”,选好后点击“替换节点树”,就会出现已连接好的工作流节点,包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸、采样器等参数,且是中文面板。 基于上述基础创建工作流时,以采样器为起点,分别拉出模型、正面条件(正向提示词)、负面条件(负向提示词)、Latent(潜在空间)。注意正面条件(正向提示词)、负面条件(负向提示词)对应的 CLIP 文本提示词,要回流到模型(CheckPoint 加载器上)。在潜在空间中编码,然后 VAE 解码,输出图像。 创建图生图的工作流时,把空 Latent 换成载入图片的,图片需要编码后给到采样器,同时注意降噪,ComfyUI 中的降噪相当于 webui 中的重绘幅度。 另外,为您提供一些相关的资源: 题词汉化插件:https://github.com/AlekPet/ComfyUI_Custom_Nodes_AlekPet ,集合了许多实用的功能。 自定义脚本:https://github.com/pythongosssss/ComfyUICustomScripts ,用于界面的一些调整,舒适用户界面自定义脚本。
2024-07-16
知识库中的提示词可以商用吗?
不可以。 WaytoAGI 提示词的阅读、复制都无限制,欢迎大家分享(请勿搬运)。但是,开放不代表可以随意搬运,未经授权禁止搬运内容,也不允许商用。
2024-05-10
如何可以使用到chatgpto1大模型
目前 ChatGPT 没有 ChatGPT1 这个大模型。ChatGPT 有多个版本,如 ChatGPT3、ChatGPT3.5、ChatGPT4 等。您可以通过以下方式使用 ChatGPT 相关模型: 1. 访问 OpenAI 的官方网站,按照其指引进行注册和使用。 2. 部分应用和平台可能集成了 ChatGPT 的接口,您可以在这些应用中体验其功能。 需要注意的是,使用 ChatGPT 时应遵循相关的使用规则和法律法规。
2024-11-16
什么工具/模型/API 可以根据宠物照片生成数字宠物 可以有简单的活动。
以下是一个可以根据宠物照片生成数字宠物并具有简单活动的工具/模型/API: 出门问问 Mobvoi 的照片数字人工作流及语音合成(TTS)API。 出门问问是一家以生成式 AI 和语音交互为核心的人工智能公司,为全球多个国家提供面向创作者的 AIGC 工具、AI 政企服务,以及 AI 智能硬件。致力于打造国际领先的通用大模型,通过 AI 技术、产品及商业化三位一体发展,致力成为全球 AI CoPilot 的引领者。 在 ComfyUI 全球领导力峰会上,特意搭建了数字人 workflow(照片数字人驱动),仅需上传一张照片,输入一段文字或者上传一段音频,就可以生成短视频让“照片开口说话”。本次活动特意提供了免费 api 额度及操作指南给大家进行体验。以下是一些不同风格的照片驱动效果展示:
2024-11-16
大模型微调
大模型微调是在较小的、特定领域的数据集上继续大模型的训练过程,具有重要意义和多种方式: 意义: 提高模型在特定任务中的性能:可以输入更多示例,经过微调的模型在特定任务中表现更好,但可能会失去一些通用性。 提高模型效率:实现更低的延迟和成本,可通过专门化模型使用更小的模型,以及舍弃示例或指令来改善。 方式: 从参数规模的角度,分为全量微调 FFT(Full Fine Tuning)和 PEFT(ParameterEfficient Fine Tuning)。全量微调是对全量的模型参数进行全量的训练,而 PEFT 只对部分模型参数进行训练。从成本和效果综合考虑,PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 对于 Llama3 的微调,需要下载数据集,如可参考文档: 。有了数据集后,将其上传到服务器,编写并执行微调代码,大概 15 分钟左右可完成微调。 此外,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,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。大模型的训练、使用过程可类比上学参加工作:找学校(需要大量 GPU 进行训练)、确定教材(需要大量数据)、找老师(选择合适算法)、就业指导(即微调)、搬砖(推导)。在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,会对输入进行分词并数字化形成词汇表。 OpenAI 官方微调教程:
2024-11-16
什么是大模型
大模型通俗来讲,是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,从而能够理解自然语言,并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比: 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: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)。 在大模型中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,会被数字化形成词汇表,便于计算机处理。为让计算机理解 Token 之间的联系,还需把 Token 表示成稠密矩阵向量,这个过程称为 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力(Selfattention)机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。 大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多,主要是模型中的权重(weight)与偏置(bias),例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 所谓的大模型,简而言之就是拥有庞大参数数量的模型,通过处理和理解海量数据,能够胜任一系列复杂的任务。大模型强大的原因在于庞大的参数数量和大量的数据,参数帮助模型更深入地理解和生成数据,大量数据是学习的基础,使其能掌握丰富的知识和技能。
2024-11-16
混元大模型
腾讯混元大模型(HunyuanLarge)是全球最大的 MoE 开源模型,具有以下特点: 拥有 3890 亿参数,其中活跃参数为 520 亿。 具备强大的长文本处理和常识推理能力,支持 256K 上下文窗口。 通过数据增强,使用合成数据提升对未见内容的理解。 详细介绍: 模型下载: 技术报告:
2024-11-15
整合多家大预言模型的工具
以下为整合多家大语言模型的工具介绍: 1. Poe: 由 Quora 开发,有 APP 版本,支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型,同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异,适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答,并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复,配合 Poe 中的提问引导,非常适合在查阅资料时使用,有时能够给出超越直接使用 Chat GPT 时的体验,但和 Chat GPT 一样,Claude 也时常会给出一些错误回复,一些问题可在两个模型中都问一遍提升信息准确性。 支持分享用户和模型的对话内容,但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址: Poe 中的提问引导能够启发用户,支持 Explore Chatbot,但丰富度不如后续要介绍的 Character,midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Ollama: 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 cpu 和 gpu。 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小,以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 用户可通过简单步骤自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 提供 REST API,用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 下载安装地址:https://ollama.com/download/ ,安装完后,在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动,可通过 ollama list 确认,未下载模型时正常显示空,可通过 ollama 命令下载模型。 3. 未来还会不断丰富大模型的外延能力,例如知识库检索、计算工具、WolframAlpha、操作软件等。首先集成了 LangChain 框架,可更方便地基于 Llama2 开发文档检索、问答机器人和智能体应用等。针对 LangChain 框架封装的 Llama2 LLM 类见,简单的调用代码示例如下。
2024-11-15