大模型对于数学计算的一些解决办法

通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术，它是思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，会引导模型生成一系列代码，再通过代码解释器工具进行运算，这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术，遵循零样本和少样本的学习范式，零样本 PoT 与 CoT 方法相似，不需要大量样本即可进行有效推理，少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是，大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。

在 Coze 中，数学中的变量是可以使用的。例如在数学方程式“y = 2x + 3”中，x 和 y 都是变量。在数学中，变量是用来表示未知数或可以改变的数值。 Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。 COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent。记账管家是基于 COZE 平台的能力搭建的一个记账应用，可以自动记账并计算账户余额，且不会丢失记账记录。

以下是一些可能有助于解决您的 AI 深度思考和输出字符限制问题的办法： 1. 对于输出字符限制，如果使用的是 GPT3.5 等模型，可以将汉字数大致换算成 token 数，比如简单算法是一个 token 大概是 0.5 个汉字，或者每个汉字耗费 2 2.5 个 token。例如 1000 字大约是 2000 2500 个 token 左右。 2. 可以使用 OpenAI 的 Tokenizer 工具来计算 token 数，以便更准确地控制输出长度。 3. 在编写用户提示词时，注重写法。例如最简单的方法是模仿特定风格输出标题内容，要用特殊字符区分相关内容，包含示例、凝视者等内容，输出包含标题和正文。还可以用少量样本提示（两个样本），并试运行看结果。 4. 对于提高 AI 深度思考能力，可以参考一些相关的最佳实践资料，深入了解模型处理文本的原理和机制，例如 GPT 系列模型通过使用 tokens 来处理文本，模型能理解这些 tokens 之间的统计关系。

目前对于 AI 在读取国内电商网址时因限制而经常读取失败的情况，暂时没有明确有效的通用解决办法。这可能涉及到复杂的网络规则、电商平台的安全策略以及技术限制等多种因素。但您可以尝试以下几种可能的途径： 1. 检查网络设置，确保网络连接稳定且没有被限制。 2. 确认您使用的 AI 工具是否符合相关法律法规和平台规定，避免违规操作。 3. 联系电商平台的客服，咨询关于读取限制的具体政策和可能的解决方案。 4. 探索使用经过授权或合法合规的接口来获取所需数据。

很抱歉，上述提供的内容中没有直接提及将图片形式的数字表格转换成 Excel 可用的具体模型。但您可以尝试以下几种常见的方法和工具： 1. 一些 OCR（光学字符识别）软件，如 ABBYY FineReader、Adobe Acrobat Pro 等，它们通常具有将图片中的表格转换为可编辑文本的功能，然后您可以将其粘贴到 Excel 中进行整理。 2. 在线 OCR 服务，例如百度 OCR、腾讯 OCR 等，操作相对便捷。 3. 某些专门用于表格处理的 AI 工具，您可以通过在相关的技术论坛、社区或专业的软件评价网站上进一步搜索和了解。

当大模型输出和节点输出配置不匹配时，您可以参考以下要点来解决： 1. 输入与输出的变量名称可自定义，按照自身习惯设定，以便识别字段含义。 2. 输入方面，因为取得的是开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}，所以可直接选择引用。 3. 在提示词区域，由于需要 LLM 根据输入信息处理，所以需要两个双花括号，写明使用的输入项参数名，如{{input}}。 4. 输出方面，有几项子内容需要生成，就设置几项： 为了让大模型理解最终输出的形式要求，需要在用户提示词最后，添加输出格式段落，描述每个变量名称、输出内容、输出格式。 务必注意，变量名称、对应的输出内容、输出格式一定要前后完全一致，否则会输出失败，这一点很容易踩坑。 另外，虽然可以用大模型来实现变量类型的转换，比如选择“豆包·工具调用”，在大模型的高级设置中尽量把随机性调到最低，使其更严格遵循提示词。匹配好输入输出的名称与类型，提示词中注意用{{}}引用输入变量。但大模型节点效果不稳定，运行速度相对较慢，还可能带来额外花费。尤其当输出类型为 String 时，大模型容易画蛇添足地加上一些说明性文字，即使优化提示词去限制，也不一定每次都能限制住。一旦出现偏差，哪怕只是多一个字符，下游节点就可能无法正常运行，且对此调整手段有限。所以如果没有“代码恐惧症”，建议使用代码节点来实现。

以下是对主流 AI 大模型的总结及各自优劣的相关内容： 主流 AI 大模型： 1. 谷歌的 BERT 模型：可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类等，但不太擅长文本生成。 相关技术概念： 1. AI：即人工智能。 2. 机器学习：电脑通过找规律进行学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习：参照人脑，具有神经网络和神经元，因层数多被称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM（大语言模型）：对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，其完全基于自注意力机制处理序列数据，无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。

大模型训练通常包括以下全流程： 1. 收集海量数据：如同教导孩子成为博学多才之人，要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈，对于 AI 模型，就是收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：就像为孩子整理学习资料，AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：如同为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如 Transformer 架构，这种架构擅长处理序列数据（如文本）。 4. 训练模型：如同孩子开始学习，AI 模型开始“阅读”提供的数据，通过反复阅读尝试预测句子中的下一个词，从而逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，大模型训练还可以类比为“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 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要大量数据，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）。 一般训练还会有以下步骤： 1. 无监督学习：模型通过分析大量文本数据，学习语言基本结构和常识，具备文本补齐能力，将人类知识向量化以获得基础语言模型。 2. 清洗出好的数据。 3. 指令微调：训练模型理解并执行具体指令，如翻译文本以回答问题，输入内容包括特定格式的指令、输入和输出。 4. 对齐过程：通过引入人类评价标准和处理特定格式要求，优化模型输出以符合人类期望，包括处理文化、道德等细节。 虽然各公司具体实现细节可能是机密，但这些步骤共同构成了构建高效、实用大语言模型的过程，最终产生的模型可能含有高达 1750 亿个参数。在开源与闭源模型的开发策略中，开源模型依赖社区贡献，闭源模型由企业投入大量资源开发，两种策略都旨在推动大语言模型技术发展和应用。

通义千问最新模型情况如下： 发布了一个模型并开源了两个模型。 Qwen2.5Max：全新升级发布，比肩 Claude3.5Sonnet，几乎全面超越 GPT4o、DeepSeekV3 及 Llama3.1405B。是阿里云通义团队对 MoE 模型的最新探索成果，预训练数据超过 20 万亿 tokens。在多项公开主流模型评测基准上录得高分，开发者可在 Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai/）平台免费体验模型，企业和机构也可通过阿里云百炼平台直接调用新模型 API 服务。 Qwen2.5VL：全新视觉模型实现重大突破，增强物体识别与场景理解，支持文本、图表、布局分析，可处理长达 1 小时视频内容，具备设备操作的 Agent 能力。 Qwen2.51M：推出 7B、14B 两个尺寸，在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini，同时开源推理框架，在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速，首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中，7B 模型出现少量错误。在更复杂的长上下文理解任务中，Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本，Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo，还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini。

AI 模型是指通过一系列技术和算法构建的能够处理和生成信息的系统。 以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 为了让您更好地理解，我们可以把 AI 模型想象成一个非常聪明的学生。它通过大量的学习资料（训练数据）来掌握知识和规律，就像学生通过课本和练习题来提高自己的能力一样。监督学习就像是有老师指导的学习，老师会告诉它答案是对是错；无监督学习则像是自己探索，没有老师的直接指导；强化学习就像通过奖励和惩罚来激励它找到更好的方法。而深度学习就像是这个学生有了非常复杂和深入的思考方式，能够更好地理解和处理复杂的问题。