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。

在 3D 模型生成方面，AI 主要完成了对 3D 模型生成流程的“一步到位”。工作流中的每一个环节几乎都需要一位或一组 3D 美术工程师来完成，而使用 3D 生成模型可以直接完成一个可调整的 3D 粗模，大大提升效率。 以下为一些 AI 生成 3D 模型的工具介绍： 1. 3dfy.ai： 概览：是一家专注于开发先进技术的公司，能将稀疏数据转化为逼真的三维世界，领导团队由计算成像领域资深专家组成。 使用场景：数字 3D 互动体验流行度提升，但受 3D 内容可用性限制，其技术能利用稀疏数据自动创建高质量 3D 模型。 目标用户：数字内容创作者和艺术家、游戏开发者和动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业、建筑和工程领域。 应用案例：暂未提及。 2. xiaohu.ai 相关 3D 信息： MakeACharacter：一键生成 3D 数字人，可自定义面部特征，基于真实人类扫描数据，使用 Unreal Engine 渲染，支持中英文提示，兼容多个行业应用。 Rodin Gen1：3D 原生生成模型，拥有 1.5B 参数，可实现 3Dto3D 生成，生成 3D 模型及物理基础渲染材质，支持 3D LoRA 技术。 Skybox AI 0.9 版本更新：可以从文本提示或草图生成 360 度 3D 世界，使用 NeRF 技术，增强图像的空间深度和真实感，提供不同分辨率的 3D 网格下载。 扫描物体生成 3D 模型：使用 APP 扫描物体，完成 3D 全貌捕获，创建 AR QR 码，展示物体于任何地点，在苹果新品官网展示中有应用。

大模型的学习之路包括以下几个重要方面： 什么是大模型： 通俗来讲，大模型是通过输入大量语料，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。 大模型的训练和使用过程： 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，让大模型能够更好理解Token之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型能够更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。 Token： Token被视为模型处理和生成的文本单位，可以代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法。在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表。 大模型的运作原理： 以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例，在transformer中，会由attention层对这句话加入更多信息来补充，最终层与层之间，哪些信息需要补充、保留、传递，均由模型自主学习完成。这些层就好像人在阅读文章时的连贯性注意力的过程，大模型以词向量和transformer的模型学习海量知识，把知识作为向量空间中的一种关系网进行存储，并在接受输入时，通过向量空间中的一系列匹配进行输出。 大模型的构建过程： 1. 收集海量数据：如同教孩子成为博学多才的人，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：像为孩子整理资料，AI研究人员也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：为孩子设计学习计划，研究人员需要设计AI模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如使用Transformer架构。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，AI模型开始“阅读”提供的数据，通过反复尝试预测句子中的下一个词，逐渐学会理解和生成人类语言。

时间序列模型是用于分析和处理随时间变化的数据的一类模型。 例如，在评估 GPT4V 对时间序列和视频内容的理解时，会考虑其对现实世界中随时间展开的事件的理解能力，像时间预测、排序、定位、推理和基于时间的理解等。 在视频生成方面，如 Video LDM 模型，先训练图像生成器，再微调添加时间维度以生成视频。 总的来说，时间序列模型旨在理解和预测数据在时间上的变化规律和趋势。

要通过 API 调用豆包大模型，以下是一些相关步骤和信息： 1. 直接调用大模型（之前完成过 coze 对接的同学，直接去二、百炼应用的调用）： 百炼首页：https://bailian.console.aliyun.com/ 以调用“qwenmax”模型为例，在/root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件，需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。 获取 key 的视频教程： 获取 key 的图文教程：以下是参考配置。 注意：需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明您没有实名认证，点击去，或查看自己是否已认证。 2. 创建大模型问答应用： 首先可以通过创建一个百炼应用，来获取大模型的推理 API 服务，用于实现 AI 助手。 创建应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用。在对话框，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认。您也可以选择输入一些 Prompt，比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。 在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现，目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布，我们将在后面的步骤中去解决这一问题。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中可以查看所有百炼应用 ID。保存应用 ID 到本地用于后续配置。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面。在页面右侧，点击创建我的 APIKEY，在弹出窗口中创建一个新 APIKEY。保存 APIKEY 到本地用于后续配置。 3. 配置 FastGpt、OneAPI： 首先配置 OneAPI，还记得刚刚让您白嫖的大模型 API 吗？阿里的接口，这时要派上用场了，去阿里模型的链接里创建 ApiKey，并复制下来。然后在 OneAPI 的页面，点击【渠道】添加新渠道。添加时，类型选择阿里通义千问，名称自己取个，类型选择好后模型是会默认加进去，您不用删减，还有就把刚刚阿里那复制的 ApiKey 粘贴到秘钥里去。这样就 OK 了。后续有其他的大模型也是一样的添加方式。

大模型的训练方式如下： 1. 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。可以用“上学参加工作”来类比其训练和使用过程： 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。 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。 找老师：即选择合适算法讲述“书本”内容，让大模型更好理解Token之间的关系。 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。 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）。Token被视为模型处理和生成的文本单位，能代表单个字符、单词等，在将输入进行分词时，会形成词汇表。 2. 100基础训练大模型的步骤： 步骤一·创建数据集：进入厚德云模型训练数据集（https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset），在数据集一栏中点击右上角创建数据集，输入数据集名称。zip文件可以是包含图片+标签txt，也可以只有图片没有打标文件，也可以一张一张单独上传照片，但建议提前把图片和标签打包成zip上传。Zip文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名"1.png"，对应的达标文件就叫"1.txt"。上传zip以后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可以点击详情检查，可预览到数据集的图片以及对应的标签。 步骤二·Lora训练：点击Flux，基础模型会默认是FLUX 1.0D版本，选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数，如果不知道如何设置，可以默认20重复次数和10轮训练轮数，可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力，然后等待训练，会显示预览时间和进度条，训练完成的会显示出每一轮的预览图，鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此lora生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 步骤三·Lora生图：点击预览模型中间的生图会自动跳转到相应页面。模型上的数字代表模型强度，可在0.61.0之间调节，也可以自己添加lora文件，点击后会显示训练过的所有lora的所有轮次。VAE不需要替换，正向提示词输入写的提示词，可以选择基于这个提示词一次性生成几张图，选择生成图片的尺寸，横板、竖版、正方形。采样器和调度器新手小白可以默认，迭代步数可以在2030之间调整，CFG可以在3.57.5之间调整，随机种子1代表随机生成图。所有设置都好了以后，点击开始生态，生成的图会显示在右侧。如果有哪次生成结果觉得很不错，想要微调或者高分辨率修复，可以点开那张图，往下滑，划到随机种子，复制下来，粘贴到随机种子这里，这样下次生成的图就会和这次的结果近似。如果确认了一张很合适的种子和参数，想要搞清放大，则点开高清修复，可以选择想放大的倍数，新手小白可以就默认这个算法，迭代步数建议在2030之间，重回幅度根据需求调整，正常在0.30.7之间调整。 3. 今日作业：按照比赛要求，收集六个主题中一个主题的素材并且训练出lora模型后提交lora模型与案例图像。提交链接:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnpJAtTjID7cIcNsWB79XMEd

大模型在文档投喂后解读文档并提取答案的过程通常包括以下步骤： 1. 问题解析阶段：接收并预处理问题，通过嵌入模型（如 Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，以确保问题向量能有效用于后续检索。 2. 知识库检索阶段：知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段，并抽取相关信息传递给下一步骤。 3. 信息整合阶段：接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本。整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答：整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM（大语言模型），模型逐词构建回答，最终输出给用户。 在这个过程中还包括以下信息处理步骤： 1. 信息筛选与确认：系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，同时对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除冗余：识别和去除多个文档或数据源中可能存在的重复信息，以防在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等，构建一个结构化的知识框架，使信息在语义上更加连贯。 4. 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境，包括对信息进行排序、归类和整合，形成一个统一的叙述或解答框架。 5. 语义融合：在必要时，合并意义相近但表达不同的信息片段，以减少语义上的重复并增强信息的表达力。 6. 预备生成阶段：整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式，如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。 最终，全新的上下文被一起传递给大语言模型。由于这个上下文包括了检索到的信息，大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案，通过 LLM 的全文理解，最后生成一个准确和连贯的答案。 相关概念： LLM：Large language model 的缩写，即大语言模型。 Prompt：中文译作提示词，是输入给大模型的文本内容，可以理解为和大模型说的话、下达的指令。 Token：大模型语言体系中的最小单元，不同厂商的大模型对中文文本的切分方法不同，通常 1Token≈12 个汉字，大模型的收费计算方法及对输入输出长度的限制通常以 token 为单位计量。 上下文：英文通常翻译为 context，指对话聊天内容前、后的内容信息，上下文长度和上下文窗口都会影响大模型回答的质量。