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长文本总结和提问使用什么模型好?

回答

以下是关于长文本总结和提问使用模型的相关信息:

  • 在提高 AI 小詹大模型的对话能力方面,可用结构化思维,如在 AGI 搜索结构化获取相关文章。若涉及上下文 token 长度(即大模型的记忆窗口),通常无法延长,可参考分治法解决。
  • 豆本豆用 ChatGPT 写剧本并想让其学习现有成功剧本总结规律用于后续创作,核心在于清晰描述总结规律的方法论,同时可能会有 token 限制问题。
  • JC 通过 GPT 结构化拆解问题和给出解决思路,可参考李继刚:结构化的 prompt 方法论云中江树:系统论述:构建高性能 Prompt 之路——结构化 Prompt
  • Gemini 模型系列在“长文本”方面涵盖长篇摘要、检索和问题回答任务,通过在多个基准测试中评估,随着模型规模增加,在推理、数学/科学、摘要和长上下文等方面质量稳定提升,Gemini Ultra 是所有六种能力(包括事实性、长文本、数学/科学、推理、多语言等)的最佳模型,Gemini Pro 是第二大模型且服务更高效。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

提示词快闪答疑

1.AI小詹大模型的对话能力,如何用结构化思维去提高,举个栗子:上下文的token长度,如何去延长,是否能用专门的输入模版去提升?栗子和问题不是一个问题。结构化思维提高对话能力,在AGI搜索结构化三个字,有相关文章。上下文token长度如果指的是大模型的记忆窗口的话,没法延长,是设定好的。1.豆本豆在用chatgpt写剧本的时候如果想让他学习现有数据好的成功剧本从中总结规律并应用于后续的创作应该怎么更好的提问核心在于你能描述清楚:如何总结规律才能总结得好。也就是总结规律的方法论。其次,长篇文本的理解可能会有token限制问题。需要参考分治法解决。[陈财猫:如何用GPT写长篇科幻?用分治法完成复杂任务](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GY3sw4LQli5k9ckzrDZcRnVmnQf)1.JC如何通过gpt来结构化拆解问题和给出解决思路比较好用的prompt话术有哪些[李继刚:结构化的prompt方法论](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UFvBw98foiTar5kmKrtcM5Ktn9f)[云中江树:系统论述:构建高性能Prompt之路——结构化Prompt](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SpENwYKL1i8MNektoxAc8MbXnzc)

爆款文案模型

总结的一般,请参考下面的7个重要要素的模型总结:引人入胜的开头:这个文案以一个大众好奇的问题开始,吸引读者的注意力并引发他们的兴趣。提问引出主题:在文案中,博主运用提问的方式引出论述主题,便得文章更加引人入胜,增强了读者的阅读兴趣观点与案例结合:博主在论述过程中,巧妙地将观点与生动的案例相结合,使得文章更具说服力。社会现象分析;博主将文章与现实生活中的社会现象联系起来,使得文章更具现实意义,容易引发读者的共鸣。软广植入:博主在文章中巧妙地植入软广,提到了学员的案例,让读者在不知不觉中对相关产品产生了兴趣。总结与升华。在文章结尾部分,张琦通过对之前内容的总结和升华,使得文章主题更加交出,使读者对文章的理解更加深入。金句收尾:博主的文案以一句具有启发性的金句作为结尾,使得文章更具深度和价值.

Gemini report 中文翻译

我们通过在六个不同能力的50多个基准测试中,对Gemini模型系列进行评估,研究其能力的趋势,一些最显著的基准测试在上一节中已经讨论过。这些能力包括:“事实性”涵盖开放/封闭书检索和问题回答任务;“长文本”涵盖长篇摘要、检索和问题回答任务;“数学/科学”包括数学问题解决、定理证明和科学考试任务;“推理”任务需要算术、科学和常识推理;“多语言”任务涉及多种语言的翻译、摘要和推理。请参阅附录以获取每个能力所包含的任务的详细列表。我们在图3中观察到随着模型规模的增加,特别是在推理、数学/科学、摘要和长上下文方面,质量稳定提升。Gemini Ultra是所有六种能力的最佳模型。Gemini Pro是Gemini系列模型中第二大的模型,同时在提供服务时也更加高效。

其他人在问
想找一个强大的生成视频文本解读分镜头解读的AI工具
以下为您推荐一个强大的生成视频文本解读分镜头解读的 AI 工具——MMVid。 这是一个集成的视频理解系统,能处理和理解长视频内容并进行问答。其应用场景广泛,包括: 1. 快速的视频剪辑:只需输入镜头脚本,即可提取素材库内容进行拼接。 2. 快速的图生视频:结合图像识别,根据镜头脚本提取相同 seed 值的图片,通过 runwayml 思路生成 3 5 秒视频,再结合 comfy ui 自动化拼接。 3. 快速诊断:思路和之前的医疗诊断类似。 MMVid 属于 AI 学习模型,由 Microsoft Azure AI 开发,结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具,能够自动识别和解释视频中的元素,如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容,从而实现对视频故事线的理解。其核心功能是将视频中的多模态信息(如视觉图像、音频信号和语言对话)转录成详细的文本脚本,以便大语言模型理解视频内容。 其官方网站等更多详细信息可进一步查询。
2024-09-16
用文本生成PPT的AI工具
以下是一些用文本生成 PPT 的 AI 工具: 1. 熊猫 Jay:点击文本转 PPT,在提示框中选择确定,即可得到转换后的 PPT,并可在线编辑。 2. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,可能提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,旨在提高文档编辑效率。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 3. Gamma:在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 4. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 5. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,还包括互动元素和动画效果,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://www.mindshow.fun/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》
2024-09-15
免费文本AI处理工具
以下是为您整理的免费文本 AI 处理工具相关信息: AIGC 论文检测网站: 提供了免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。使用方法是将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮获取分析结果。 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具: PlantUML:文本到 UML 的转换工具,可通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,辅助创建逻辑视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。需要注意的是,这些工具并非都基于 AI,在选择时应考虑具体需求,如是否支持特定建模语言、与开发工具集成、偏好在线或桌面应用等。 内容仿写 AI 工具: 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风、实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是智能写作助手,能处理多种文体,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手,提升写作者效率和创作体验。更多 AI 写作类工具可查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。 以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-13
文本生成PPT
以下是关于文本生成 PPT 的相关内容: 超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南:点击文本转 PPT,并在提示框中选择确定,即可得到转换后的 PPT,还可在线编辑。 做 PPT 的 AI 产品:讯飞智文是由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,提高文档编辑效率。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 。目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如下思路完成设计和制作:AI 生成 PPT 大纲、手动优化大纲、导入工具生成 PPT、优化整体结构。 推荐文章:《》 成熟案例参考: step 1(根据 PPT 大纲助手 GPTs 生成 PPT 大纲):https://chat.openai.com/g/gOKorMBxxUpptdagangzhushou step 2(根据输入文本生成 PPT 内容 GPTs 生成 PPT 内容):https://chat.openai.com/g/gYJs9jxVBHshuruwenbenshengchengpptneirong step 3(将生成的内容复制到 Marp Web 渲染简洁的 PPT):https://web.marp.app/
2024-09-13
用文本生成视频加数字人
以下是用文本生成视频加数字人的方法: 一、创建视频内容 1. 准备内容 先准备一段视频中播放的内容文字,可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等任何您希望推广让大家了解的文字。您也可以利用 AI 来生成这段文字。 2. 制作视频 使用剪映 App 对视频进行简单处理。电脑端打开剪映 App,点击“开始创作”,进入创作页面。 选择顶部工具栏中的“文本”,点击默认文本右下角的“+”号,为视频添加一个文字内容的轨道。 二、生成数字人 1. 生成数字人 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费且适合的数字人形象,如“婉婉青春”。 选择数字人形象时,软件会播放其声音,可判断是否需要,点击右下角“添加数字人”,软件会根据之前提供的内容生成对应音视频,并添加到当前视频中。 左下角会提示渲染完成时间,然后可点击预览按钮查看生成的数字人效果。 2. 增加背景图片 直接删除先前导入的文本内容,因为视频中的音频已包含文字内容。 点击左上角“媒体”菜单,点击“导入”按钮,选择本地一张图片上传。 选择的图片会添加到视频轨道下方的新轨道,将轨道最右侧竖线向右拖拽至视频最后,使其在整个视频播放时都显示。 选中背景图片所在轨道,在显示区域拖动图片角将其放大到适合尺寸,覆盖视频窗口,并将数字人拖动到合适位置。 3. 增加字幕 点击“文本 智能字幕 识别字幕,点击开始识别”,软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 至此,数字人视频就完成了。点击右上角“导出”按钮,导出视频以作备用。如果希望数字人换成自己希望的面孔,则需要用另一个工具来进行换脸。
2024-09-12
可以给你一个文本,你模仿它的框架,但是主题换一个,你可以做到吗
可以做到。您请给出新的主题,我会按照要求进行模仿创作。
2024-09-06
如何学会向AI提问
以下是关于如何学会向 AI 提问的一些要点: 1. 格式方面:采用【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】的方式。例如,律师处理交通事故案件时可提问:“给你一则交通事故案件事实 xxx,根据 xxx 法规,x 方的责任应如何划分?” 2. 提高回答准确性:使用清晰、具体的语言,避免模糊表述。了解 AI 的工作原理和限制,以便更好地设计问题,获得有用答案。 3. 工作流程拆解:在应用 AI 前,将复杂任务分解为更小、更具体的环节,使 AI 能更精确执行。 4. 清晰表达:像在给孩子们举例时,要把细节说清楚,比如让兔龟站起来的例子。 5. 对话迭代:用 YESAND 的方法和 AI 对话,在过程中把自己的偏好告诉它。 6. 保持判断:AI 可能会胡说八道,不能无脑依赖,面对答案要多思考其正确性。
2024-09-03
如何向AI提问
以下是关于如何向 AI 提问的一些方法和建议: 1. 在 Python 中,可以通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code –开始新对话打开对话窗口进行对话来安装 FittenAI 编程助手。 2. 遵循特定格式提问,格式为:【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】。例如,律师在处理交通事故案件时,可清晰描述背景和目的,如:“给你一则交通事故案件事实 xxx,根据 xxx 法规,x 方的责任应如何划分?” 3. 学会提出好问题以提高回答准确性,包括使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,同时了解 AI 的工作原理和限制,以便更好地设计问题。 4. 在应用 AI 之前,对工作流程进行细致拆解,将复杂任务分解成更小、更具体的环节,以便 AI 更精确执行。 5. 可以使用万能公式法,如问 AI 【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,然后根据给出的知识框架的每一个小点去提问,让 AI 帮助进行指数级深度思考。
2024-09-01
长文本总结和提问使用哪个AI应用好?
以下是一些适用于长文本总结和提问的 AI 应用及相关建议: AI 小詹大模型:可通过结构化思维提高对话能力,如考虑上下文的 token 长度,在 AGI 搜索结构化相关文章。 Chat GPT:可在其网络界面中进行文本总结。 OpenAI:对于长对话应用,可对前面的对话进行总结或筛选,如达到预定阈值长度时触发总结部分对话的查询,或动态选择与当前查询最相关的对话部分。 此外,豆本豆在用 ChatGPT 写剧本时,想让其学习现有成功剧本并总结规律应用于后续创作,核心在于清晰描述总结规律的方法论,并注意可能存在的 token 限制问题,可参考分治法解决。对于通过 GPT 结构化拆解问题和给出解决思路,可参考相关的 prompt 话术,如 。
2024-08-28
提示词分为哪几种?如提问式、指示式等
提示词主要分为以下几种: 1. 头脑风暴类: Brainwriting Prompt:通过写下尽可能多的想法来为特定主题进行头脑风暴。 Reverse Brainstorming Prompt:通过提出故意不好的想法来激发创造力。 Mind Mapping Prompt:为特定主题创建完整的思维导图。 Assumptions Prompt:列出关于特定主题的假设,并挑战这些假设以产生创新想法。 SWOT Analysis Prompt:对特定主题进行 SWOT 分析。 SCAMPER Prompt:使用 SCAMPER 检查表来构思。 Six Thinking Hats Prompt:使用六顶思考帽方法从不同角度构思。 Worst Possible Idea Prompt:为特定主题头脑风暴故意糟糕的想法。 Trigger Words Prompt:利用随机单词触发与特定主题相关的新想法。 Questioning Prompt:生成关于特定主题的问题,并将其转化为想法。 Rolestorming Prompt:从特定角色的角度进行构思。 2. 通用类: 以问题或指示的形式出现,例如简单的问题、详细的描述或特定的任务。在生成式人工智能模型中,它可以引导模型产生期望的输出。 通常包含指令、问题、输入数据和示例。为了从 AI 模型中得到期望的回应,提示词必须包含指令或问题,其他元素则是可选的。 基本的提示词可以简单到直接提问或提供特定任务的指令,高级提示词则涉及更复杂的结构,如“思维链”提示词,引导模型遵循逻辑推理过程来得出答案。
2024-08-28
如果借用大模型进行本地训练
借用大模型进行本地训练的相关内容如下: 对于 SDXL 大模型: 1. 模型组成:分为两个部分,base+refiner 是必须下载的,base 用于文生图操作,refiner 用于细化生成的模型以获得更丰富的细节;还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片的画面效果和色彩。 2. 下载途径:三个模型的下载链接可关注公众号【白马与少年】,回复【SDXL】获取。 3. 部署步骤:首先在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。然后将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下,vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成后启动 webUI 即可在模型中看到 SDXL 模型。 4. 使用方法:先在文生图中使用 base 模型,填写提示词和常规参数,尺寸可设为 10241024 进行生成。 部署和训练自己的大模型的主要步骤: 1. 选择合适的部署方式,包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,如开源的预训练模型 BERT、GPT 等,也可自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 对于基于百川大模型的训练: 选择 Baichuan27BChat 模型作为底模,配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里,选择 sft 训练方式,加载定义好的数据集 wechat 和 self_cognition。学习率和训练轮次非常重要,需根据数据集大小和收敛情况设置。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度。显存小的朋友可减少 batch size 和开启量化训练,内置的 QLora 训练方式好用。需要用到 xformers 的依赖,显存占用 20G 左右,需耐心等待。
2024-09-20
大模型训练的底层逻辑是什么
大模型训练的底层逻辑主要包括以下方面: 1. 参数数量庞大:大模型拥有从数十亿到数千亿的大量参数,这些参数在学习过程中不断调整,帮助模型更深入地理解和生成数据。 2. 多模态原理:以图片生成为例,如当前较火的 StableDiffusion 所采用的扩散模型,其训练过程是先给海量带有标注文字描述的图片逐渐加满噪点,模型学习每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律并沉淀下来。后续输入文字后,模型根据文字转化的向量指导充满噪点的图片减噪点以生成最终图片。 3. 数据依赖:大模型通过处理和理解海量数据来学习,包括文本、图像、音频等。但也存在知识局限性,如无法获取实时性、非公开或离线的数据。 4. 存在问题:大模型技术本质导致输出结果具有不可预测性,存在幻觉问题,会提供虚假、过时或通用信息,且应用时还需考虑数据安全性。
2024-09-20
国内外好用的图生视频模型
以下是一些国内外好用的图生视频模型: 可灵(国内,免费) 网址:https://klingai.kuaishou.com/ 支持文生视频、图生视频。 支持图生视频首尾帧功能。 提示词可使用中文。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择(5s、10s),支持 16:9、9:16、1:1 尺寸。 图生视频除了不可运镜控制以外,其他跟文生视频基本相同。 默认生成 5s 的视频。 ETNA(国内) 网址:https://etna.7volcanoes.com/ 由七火山科技开发的文生视频 AI 模型。 可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。 生成的视频长度在 8 15 秒,画质可达到 4K,最高 38402160,画面细腻逼真,帧率 60fps。 文生视频,支持中文,时空理解。 关于可灵的文生视频效果,测试者 Austin 周安鑫进行了以下测试: 1. 场景识别:包括室内和室外,如客厅的沙发、液晶电视、漂亮的波斯猫、超现实主义的蜿蜒河流、茂密森林、灿烂花海、碧绿草坪等。 2. 物体识别:涵盖静态和动态物体,如水晶球、跳动的火焰、翱翔的飞鸟、闪烁的流星、飞溅的水珠等。 3. 人物识别:包括面部和姿态,如一个人笑容灿烂、一个人惊恐愤怒,一位芭蕾舞女孩在冰面上跳舞等。 4. 动作识别:包含基本和复杂动作,如短跑运动员快速奔跑、赛车手驾驶跑车激烈漂移等。 5. 事件检测:有简单和复杂事件,如一位帅哥在喝水、外星文明和地球进行星际大战等。 6. 环境变化:涉及光线和天气,如奇幻的极光舞动变幻、城市写字楼灯光忽明忽暗、闪电交加、乌云密布、台风、大雨等。 7. 多对象场景:包括单一和多对象场景,如 1 个飞行员驾驶战斗机翱翔太空、海军指挥航母战斗群展开激烈战斗等。 8. 特殊场景:有遮挡和非标准场景,如城市大雾遮挡摩天大楼、一边是神秘海底世界,一边是梦幻糖果屋。 9. 细节检测:包含小物体和微表情,如崭新的苹果电脑屏幕上播放电影、瞳孔收缩、脸颊泛红、嘴唇微微颤抖。
2024-09-19
你自己使用的是什么模型
以下是关于模型的相关信息: 新的 gpt3.5turbo 模型针对会话进行了优化,原始的 GPT3.5 模型针对文本补全进行了优化。 用于创建嵌入和编辑文本的端点有自己的一组专用模型。 在 AI 输入框下方有一个下拉列表,允许选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用的模型包括:GPT4o、GPT4、Claude 3.5 Sonnet、cursorsmall。其中,cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings > Models > Model Names 下添加其他模型。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2,其最值得注意的是有非常大的上下文窗口,与其他大型语言模型相比,不太可能恶意行事。
2024-09-19
推荐下好用的具备图像OCR能力的大模型
目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面,一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。
2024-09-19
AI 大模型命名 带有-instruct的含义
AI 大模型中带有“instruct”通常与指令微调相关。在大模型的训练过程中,指令微调是其中一个重要阶段。此阶段模型被训练以理解并执行具体指令,例如翻译文本等,从而能够回答问题。指令微调阶段输入的内容通常包括三个部分,如“Instruct:请你翻译下面这段话”“Input:一段英文”“Output:一段中文”。通过指令微调,模型能够更好地按照人类的期望和具体要求进行输出。
2024-09-19
能将论文形成总结的AI
在论文写作领域,AI 技术提供了多方面的辅助,以下是一些相关的工具和方法: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 对于医学课题需要 AI 给出修改意见,您可以考虑使用以下工具: Scite.ai:是一个创新平台,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,增强对科学文献的洞察。 Scholarcy:能从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,包含关键概念、摘要、学术亮点等板块内容。 ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供修改意见。 关于总结长文档,由于 GPT 具有固定的上下文长度,不能在单个查询中总结太长的文本。要总结长文档,如一本书,可以使用一系列查询来总结文档的每一部分,部分总结连接并再次总结,递归进行直至完成。若需使用早期章节信息理解后期章节,在总结某一点内容时,可包括前文的运行总结。OpenAI 在使用 GPT3 的变体进行的之前的研究中,已研究过此程序对总结书籍的有效性。
2024-09-17
chatgpt-on-wechat 总结群聊插件
以下是关于 chatgptonwechat 总结群聊插件的相关信息: sum4all 插件: 本项目为大模型内容总结服务,有微信插件、telegram 机器人、iOS 快捷指令三个版本,其中微信插件需要自行部署,需配合 chatgptonwechat 项目。 支持联网搜索。 支持多轮追问。 支持文章链接总结,且支持发送到在线笔记。 支持文件内容总结,包括 pdf、docx、markdown、txt、xls、csv、html、ppt。 支持图片总结,包括 png、jpeg、jpg(最近好像不行,也可能是配置有误)。 支持视频、播客内容总结,包括抖音、b 站、小红书、YouTube 等。 支持多种内容总结服务,可自由组合。 支持自定义 prompt。 支持自定义搜索、追问提示词。 googleSearchOnWechat 插件: 插件介绍:通过 Google 搜索或图像搜索来获取信息,并利用 ChatGPT 对结果进行总结,以获得更精准和详细的答案。同时,搜图功能让用户能够通过在网络上搜索图片来增加可玩性。 git 地址:https://github.com/Yanyutin753/googleSearchOnWechat.git
2024-09-17
过去半年AI领域重大产品发布的总结
以下是过去半年 AI 领域重大产品发布的总结: Microsoft:在 Build 2023 发布了 50 多项与 AI 相关的新产品。 Google: 将图像生成功能整合进了商业营销工具与 Bard,并正式开始测试 AI 版搜索引擎。 发布新一代 LLM PaLM2,I/O 大会发布的大部分 AI 产品以此为基础模型。 正在研发多模态大模型 Gemini。 Bard 基于 PaLM2 运行,向所有用户全面放开,并将逐步增加适配语言,具备多种新功能。 Meta:开源了基于圣经训练的,可以识别超过 4,000 种口语,对 1,100 多种语言进行语音文字互换的 MMS 模型。 NVIDIA:突破万亿美元市值,其华人 CEO 黄仁勋在 COMPUTEX 大会上发布了一系列产品,包括搭载了 256 颗 GH200 Grace Hopper 超级芯片的新型 DGX GH200 超算。 此外,还有以下相关内容: 3 个新话题:媒体该如何更有价值地进行 AI 报道、不同国家在如何制定 AI 相关政策、关于 AI 安全有哪些重要的观点。 14 个新产品:包括 4 个有用的、3 个好玩的、5 个初创公司的新产品以及 2 家大公司的新动态。 10 篇新论文:提供了论文原文链接与最具代表性的 Twitter Thread。 在国内,过去几个月内的 AI 大模型大多处于发布会阶段,远未达到可商用化,而全球只有 OpenAI 能够达到通用 AI 的商业化,且拥有绝大部分用户的市场。截至今年 5 月 28 日,中国 10 亿参数规模以上的大模型已发布 79 个。美国、中国占全球已发布大模型总量的 80%以上。ChatGPT 的出现标志着通用 AI 的起点和强 AI 的拐点,是 AI 领域科技创新和成果应用的一次重大突破。
2024-09-14
关于大模型技术体系、国内外应用研究希望有一段内容总结给我
以下是关于大模型技术体系、国内外应用研究的总结: 大模型技术体系: Embedding(嵌入):是一个浮点数的向量,用于度量相关性,有词、句子、文档、图像等分类。在大模型中有重要价值,可从数据集中获取结果并保存为 csv 文件。 模型架构:多模态大模型架构分为模态编码器、输入投影器、语言模型骨干、输出投影器和模态生成器等部分,不同架构有不同的应用和实现选择。 训练流程:包括多模态预训练和多模态指令微调两个阶段。 架构分类:如 encoderonly 适用于自然语言理解任务,encoderdecoder 用于理解和生成内容,decoderonly 擅长自然语言生成任务。 大模型的特点: 预训练数据量大,来自互联网上的多种来源,如论文、代码、公开网页等,通常以 TB 级别计。 参数众多,如 GPT3 已达 170B 的参数。 国内外应用研究: 企业级应用开发涉及利用开源的 Embedding 模型、向量数据库做检索增强生成(RAG),以及购买 GPU 服务器搭建企业级大模型项目。 对多模态大模型从模型架构、训练数据集规模等多维度进行对比,总结提升模型效果的重要训练方法,并探讨未来发展的 5 大方向,包括构建更强大的模型、设计更具挑战性的评估集、移动端/轻量级部署、具备实体性的智能和持续性指令调整。
2024-09-13
有无可以总结视频内容生成PPT的工具
目前在 AI 领域,暂时没有特别知名且能直接总结视频内容生成 PPT 的工具。但有一些相关的技术和软件可以辅助您完成类似的任务。例如,一些视频转文字的工具可以先将视频中的内容转换为文字,然后您可以根据这些文字内容自己整理制作 PPT 。另外,一些智能写作工具可以帮助您更高效地组织和整理文字信息。
2024-09-09
有没有关于chatgpt prompt的最新最全总结
以下是为您整理的关于 ChatGPT prompt 的相关内容: 1. 阅读相关: Prompt 1: Please summarize Prompt 2: What are all of the chapters in the book? 这本书的章节都有哪些?(注意,在这里,可以根据想学的内容,挑选出对应的最佳章节) Prompt 3: In 最重要的 20%是什么,这将帮助我理解其中的 80% Prompt 4: Convert those key lessons from the chapter into engaging stories and metaphors to aid my memorization. 将本章中的关键内容转化为引人入胜的故事和隐喻,以帮助我记忆 Optional Prompt 5: Write me an action list of how I can apply (注意!这里可以提供有价值的领域背景知识) 评论区的几百条回帖也是干货满满,书友们积极留言,分享尝试用 ChatGPT 辅助阅读。 2. 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示: 基础描述:基于 GPT4 架构的 ChatGPT 模型,知识库截止日期是 2022 年 1 月,当前日期是 2023 年 10 月 5 日。 工具描述:名为“dalle”的工具,用于根据图像描述创建图像,并将提示总结为纯文本。 策略与指导:包括翻译非英文描述、生成图像数量不超过 4 张、不制作关于政治家或公众人物的图像、不模仿近 100 年内创作的艺术家风格、先提图像类型、明确人物性别和族裔、修改特定人名或名人暗示的描述、描述要详细具体且超过 3 句话。 图像生成的接口:提供名为 text2im 的接口,包含图像分辨率、原始图像描述和种子值三个参数。 3. 文本类提示词: 自动优化 Prompt:您是一名优秀的 Prompt 工程师(提示词工程师),熟悉的转化步骤包括思考 chatGPT 最适合扮演的角色、问题的原因背景上下文、需要提给 chatGPT 的任务清单。
2024-09-06