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数据标注与Ai的大模型是怎样的环节

回答

在 AI 领域中,数据标注与大模型有着密切的关系。

对于大模型而言:

  1. 数据清洗:在训练前对数据预处理,移除或修正有偏见、歧视等不道德内容的数据。
  2. 算法设计:减少偏见和不公平性,平衡数据集中不同群体的代表性。
  3. 道德和伦理准则:制定明确准则指导开发和使用。
  4. 透明度:对模型能力和局限性保持透明,告知用户可能的偏差和不确定性。
  5. 用户反馈:允许用户反馈以识别和纠正不道德行为。
  6. 持续监控:监控模型表现,确保输出符合道德和伦理标准。
  7. 人工干预:在可能涉及道德伦理问题时引入人工审核和干预。
  8. 教育和培训:对使用人员进行道德伦理方面的教育和培训。

在数据标注方面:

  1. 数据清洗工作占据 AIGC 时代模型训练 70%-80%的时间,必不可少,因为数据质量决定机器学习的上限。
  2. 需筛除分辨率低、质量差、存在破损及与任务目标无关的数据,去除可能包含的水印、干扰文字等。
  3. 数据标注分为自动标注和手动标注,自动标注主要依赖像 BLIP 和 Waifu Diffusion 1.4 这样的模型,手动标注依赖标注人员。例如使用 BLIP 可对数据进行自动标注 caption。

然而,在中国的 AI 创业生态中,存在一些问题:

  1. 高质量的数据处理服务稀缺。
  2. 数据获取门槛低,但高质量数据获取困难,中文互联网数据质量相对较低。

总之,确保 AI 大模型的道德和伦理性以及获取高质量的数据标注是复杂且持续的挑战。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:大模型具有道德观念吗?

1.数据清洗:在训练模型之前,对数据进行预处理,移除或修正带有偏见、歧视或其他不道德内容的数据。2.算法设计:设计算法以减少偏见和不公平性,例如通过平衡数据集中不同群体的代表性。3.道德和伦理准则:制定明确的道德和伦理准则,指导模型的开发和使用。4.透明度:对模型的能力和局限性保持透明,告知用户模型可能存在的偏差和不确定性。5.用户反馈:允许用户提供反馈,以识别和纠正模型的不道德行为。6.持续监控:持续监控模型的表现,确保其输出符合道德和伦理标准。7.人工干预:在模型的输出可能涉及道德和伦理问题时,引入人工审核和干预。8.教育和培训:对使用模型的人员进行道德和伦理方面的教育和培训。尽管采取了上述措施,但确保AI模型的道德和伦理性仍然是一个复杂且持续的挑战。随着技术的发展,相关的道德和伦理标准也在不断演进。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

中国大模型面临的真实问题:登顶路远,坠落一瞬

接下来,让我们把目光转向数据这个同样关键的要素。在人工智能的世界里,数据就像是原油,而高质量的数据则是精炼后的汽油。虽然OpenAI训练大模型所用的中文数据也源自中国的互联网平台,但他们在数据处理上的额外努力,就像是将粗糙的原石打磨成璀璨的钻石。这种数据质量的提升,远非简单的数据标注工作所能企及,而是需要一支专业团队进行深度的数据清洗和精细整理。然而,在中国的AI创业生态中,高质量的数据处理服务就像是稀缺资源。在国内,数据获取的门槛相对较低,这看似是一个优势。然而,虽然数据获取容易,但高质量数据的获取却是另一回事。国内的大模型主要以中文数据为基础,这看似是一个自然的选择。但业内普遍认为中文互联网数据的质量相对较低。这种情况让人想起了信息论中的"垃圾进,垃圾出"原理。如果输入的数据质量不高,那么即使有最先进的算法,输出的结果也难以令人满意。这个现象在IT从业者的日常工作中得到了印证。当需要搜索专业信息时,他们往往会首选Google、arXiv或Bing等国际平台,而不是国内的搜索引擎。

教程:深入浅出完整解析Stable Diffusion(SD)核心基础知识 - 知乎

首先,我们需要对数据集进行清洗,和传统深度学习时代一样,数据清洗工作依然占据了AIGC时代模型训练70%-80%左右的时间。并且这个过程必不可少,因为数据质量决定了机器学习的上限,而算法和模型只是在不断逼近这个上限而已。我们需要筛除分辨率较低,质量较差(比如说768*768分辨率的图片< 100kb),存在破损,以及和任务目标无关的数据,接着去除数据里面可能包含的水印,干扰文字等,最后就可以开始进行数据标注了。数据标注可以分为自动标注和手动标注。自动标注主要依赖像BLIP和Waifu Diffusion 1.4这样的模型,手动标注则依赖标注人员。(1)使用BLIP自动标注caption我们先用BLIP对数据进行自动标注,BLIP输出的是自然语言标签,我们进入到SD-Train/finetune/路径下,运行以下代码即可获得自然语言标签(caption标签):

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是AI聪明还是人的大脑聪明
AI 和人的大脑谁更聪明是一个复杂的问题,不能简单地一概而论。 从某些方面来看,AI 具有强大的计算能力和处理大量数据的能力,能够快速准确地完成特定任务。例如,在处理复杂的数学计算、大规模数据的分析和模式识别等方面表现出色。 然而,人的大脑具有独特的智慧和能力。大脑是一个混沌系统,具有创造性、适应性、情感理解、综合判断和复杂情境处理等能力。人类能够进行抽象思维、创新创造、理解情感和道德等方面的思考。 AI 是通过学习人类大脑结构来发展的,但目前仍存在诸多不足和缺陷。例如,大模型内部也是混沌系统,即使是科学家也无法解释其微观细节。 在绘画方面,人类的绘画创作通常是线性发展的过程,先学习线稿表达、色彩搭配、光影表现等,而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图,经常会在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 总之,AI 和人的大脑各有优势和局限性,不能简单地判定谁更聪明。
2024-11-22
AI到底是什么
AI 是一门令人兴奋的科学,它是指某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于不具备理工科背景的人来说,可以把 AI 当成一个黑箱,只需要知道它是能够理解自然语言的存在即可。其生态位是一种似人而非人的存在,即便技术再进步,这一生态位也不会改变。 从历史角度看,最初计算机是按照明确定义的程序来运算的,但对于像从照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务,就需要人工智能来解决。 在应用方面,AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。比如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。
2024-11-22
AI知识库工具
以下是为您提供的关于 AI 知识库工具的相关信息: WayToAGI(通往 AGI 之路): 这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 大家贡献并整合各种 AI 资源,让人们能轻松学习 AI 知识,应用各类 AI 工具和实战案例。 提供一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 追踪 AI 领域最新进展并时刻更新,无论您是初学者还是行业专家,都能在此发掘有价值的内容。 网址:https://waytoagi.com/ 体验链接:https://waytoagi.com/ 知识库在 AI 模型中的作用: 知识库就像 AI 的“活字典”,是一个非常贴切的比喻。 能解决 AI 知识“过期”的问题,AI 可随时从更新的知识库中检索相关信息,给出更准确的回答。 例如可建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库,让 AI 回答最新事件的问题。 像热门的 AI 搜索,就是将整个互联网的实时数据作为知识库,通过搜索引擎获取最新信息。 产品经理 AI 工具集: 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 画原型:Uizard(https://uizard.io/autodesigner/) 项目管理:Taskade(taskade.com) 写邮件:Hypertype(https://www.hypertype.co/) 会议信息:AskFred(http://fireflies.ai/apps) 团队知识库:Sense(https://www.senseapp.ai/) 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 数据决策:Ellie AI(https://www.ellie.ai/) 企业自动化:Moveworks(moveworks.com)
2024-11-22
我想做ui设计来模仿微信做一个app,想找各种图标素材 怎么用ai找这些素材
以下是使用 AI 找模仿微信做 App 所需图标素材的方法: 1. 对于直播礼物风格图标:可以在素材网站上找到喜欢的 icons 风格,然后喂图给 Midjourney 机器人,并加上关键词,如“喂图 + 耳机图标等。 2. 对于主题应用 icons:使用关键词“icon design,light texture,glow,Dribbble,3D,frostedglass effect,3d,ui,ux,–upbeta –q 2 –v 4”。 3. 对于 B 端图标:可以喂图加上关键词“A data icon,blue gradient frosted glass,frostedglass building,white transparent technology sensewhite city building scene,data line link,chip,OCrenderer,big data,industrial machinery,high detailight gray background with simple linear details,studio lighting,3d,c4d,pure white background,8k”。 4. 对于音乐软件 UI 设计:使用关键词“music app ui design,ux design,white,light,bright,data,modern,smooth,behance,dribbble,–upbeta –q 2 –v 4”。 需要注意的是,Midjourney 生成的图片可能在某些方面不够规范或完善,只能作为风格参考。
2024-11-22
怎么用ai写脚本
以下是关于如何用 AI 写脚本的一些指导: 首先,明确您要写的故事类型和来源。故事来源可以有两种路径: 1. 原创(直接经验):包括您或您周围人的经历、您做过的梦、您想象的故事等等。 2. 改编(间接经验):比如对经典 IP、名著、新闻进行改编或二创。 在剧本写作方面: 编剧是有一定门槛的手艺,不能单纯依赖剧作理论和模板,而应先大胆地写和实践,再结合看书学习,不断总结经验。对于短片创作,由于篇幅较小、情节和角色相对简单,可以从自己或朋友的经历改编入手,或者对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论您的故事,有助于修改和进步。 如果您想用 AI 把小说做成视频,大致的制作流程如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:利用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:借助 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,并添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,提升视频质量。 8. 审阅与调整:观看视频,根据需要调整某些场景或音频。 9. 输出与分享:完成编辑后,输出最终视频并在所需平台分享。 需要注意的是,具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同,AI 工具的可用性和功能也可能变化,建议访问相关工具网址获取最新信息和使用指南。 另外,对于担心 AI 削弱孩子思考力的问题,如果使用方法正确,AI 反而能助力拓展思维边界。比如将提问方式从封闭性改为开放性,或者让 AI 帮助提出更多拓展思考的问题。在 AI 辅助写作文时,可以让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,重点关注孩子能否说清 AI 作文的优缺点以及如何修改。
2024-11-22
如何起步开始学习ai设计
以下是关于如何起步开始学习 AI 设计的一些建议: 1. 阅读相关文章: 如 ,了解市场动态和生成式 AI 商业模式的相关问题。 ,认识到尽早学习的重要性,避免被其他熟练掌握 AI 动力设计技巧的设计师超越。 ,了解设计的当前状态、常见问题及实用技巧。 ,学习最佳实践和利用 UX 策略使 AI/ML 系统更易于解释和透明。 2. 利用工具: 了解星流一站式 AI 设计工具,在入门模式下,熟悉右侧生成器的图片参考部分,如快速参考、风格迁移、Tile 分块、重新上色等功能。 掌握基础模型,包括星流通用大模型及基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等,了解它们在效果和生成速度上的差异。 了解增强模型,可通过收藏、查看例图和选择风格等方式进行使用。
2024-11-22
在语音数据的标注中你有什么针对你行业(车载语音助手)的特殊标注规则
在车载语音助手这一行业的语音数据标注中,特殊标注规则如下: 1. 音素覆盖:在录音开始前构建基础的文本前端,具备简单的文本转音素(G2P)系统。录音文本要保持多样性,音素或音素组合尽可能覆盖全,统计音素序列中的 NGram,避免某些音素或组合出现频次过高或过少。 2. 场景定制:收集车载播报的常用话术、专业术语(如油量、胎压等)、音乐名或歌手名、地名和新闻播报。对业务有一定理解,并在一开始就和需求方紧密沟通。 3. 文本正确性:确保录音文本拼写无误,内容正确,删除脏话、不符合宗教信仰或政治不正确的语句。
2024-11-11
AI和人工标注相关
以下是关于 AI 和人工标注相关的内容: 在 Agent 相关比赛的赛道介绍中,涉及到多个与 AI 和人工标注相关的参考方向,包括: 1. 内容生成:AI 可自动编写文章并选择或生成相应图片。 2. 图像标注:AI 能识别和理解图片内容,并生成相应文字描述。 3. 图文匹配:为给定图片找到合适文字描述,或为给定文字找到匹配图片。 4. 数据可视化:将复杂数据用图表、信息图等方式可视化展示,使解读更直观简洁。 5. 设计辅助:例如生成 LOGO、海报设计等。 6. 自动化排版:根据文本内容与结构自动进行页面布局和美观排版。 7. 图文识别:借助 OCR 技术抓取图文内容后,AI 能够理解并处理。 8. 新闻和社交媒体:AI 可对大量新闻和社交媒体信息自动编辑和汇总,生成图文摘要。 9. 艺术创作:辅助绘画、音乐创作。 在 OpenAI O1 的训练中,可能采用的训练数据包括人工标注数据和合成数据。对于人工标注数据,会人工标注一批 COT 思考过程,形成<问题,思考过程(包括思考过程中出现的错误及错误修正过程),答案>,用这些数据 SFT 一下 o1 初始的模型,启动其输出模式。但人工标注存在难度大、成本高、可扩展性差的问题,优点是质量较高。之后可以采用合成数据的模式,如从人工标注的 COT 里截取片段,用 MCTS 树搜索方式补齐后续推理过程,或者对于有确定标准答案的逻辑问题,通过不断试错的模式搜索答案,这些正确或错误的答案都可用于训练 o1 模型。
2024-10-14
推荐分析PDF文档 提炼标注关键词的AI
以下是一些可以分析 PDF 文档、提炼标注关键词的 AI 产品或方法: 1. DeepL(网站):点击页面“翻译文件”按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):安装插件后,点击插件底部“更多”按钮,选择“制作双语 BPUB 电子书”、“翻译本地 PDF 文件”、“翻译 THML / TXT 文件”、“翻译本地字幕文件”。 3. Calibre(电子书管理应用):下载并安装 calibre,并安装翻译插件“Ebook Translator”。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译“Document”按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):点击导航栏“文件翻译”,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击“文档翻译”,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方“切换成电子书”,轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-14
数据标注会涉及哪些方面?以及现在哪些类型、行业的数据更需要标注?
数据标注涉及以下方面: 1. 从量到质的转变:早期大模型训练侧重依靠大量算力和大规模数据集提升性能,如今数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈,更需注重提高数据质量和相关性。 2. 向知识密集型转变:多模态模型需处理多种类型数据,如文本、图像、声音等,这使数据标注过程更细致复杂,需要更高水平的理解和分析能力,不再是简单的劳动力作业。 3. 对标注方式的理解:大模型的数据标注不仅关注清晰的行业术语,还需要能被模型理解的标注方式,可能涉及更多上下文的理解和语义分析。 4. 对业务的理解:目前数据服务依赖于标注员对业务的理解,通用型数据需求减少,更多是公司内部独有的数据内容和词语,能承接大模型数据标注的服务商不多。 现在更需要标注的数据类型和行业包括: 1. 多模态模型相关的数据,如同时包含文本、图像、声音等多种类型的数据。 2. 公司内部独有的、与特定业务相关的数据。 在数据标注过程中,还需注意数据隐私与安全问题,如数据加密与计算效率的权衡等。
2024-09-12
数据标注主要有什么用
数据标注主要有以下作用: 在 AIGC 时代的模型训练中,数据标注是必不可少的环节。数据质量决定了机器学习的上限,而标注工作能筛除分辨率低、质量差、存在破损以及与任务目标无关的数据,去除可能包含的水印、干扰文字等,从而提高数据质量。 有助于提高训练数据的真实性、准确性、客观性和多样性。 在生成式人工智能技术研发过程中,数据标注的提供者应当制定清晰、具体、可操作的标注规则,开展质量评估,抽样核验标注内容的准确性,对标注人员进行必要培训,监督指导标注人员规范开展标注工作。 数据标注分为自动标注和手动标注。自动标注主要依赖像 BLIP 和 Waifu Diffusion 1.4 这样的模型,手动标注则依赖标注人员。例如使用 BLIP 可自动标注 caption。
2024-09-12
在导入前,先对知识库文档内容进行标注处理,要怎么处理
在导入前对知识库文档内容进行标注处理,主要有以下要点: 为提升召回准确性,一方面在导入前,先对知识库文档内容进行标注处理,另一方面对于切割后的 chunk 进行标注,如标注 chunk 来源哪个文档的哪个段落。 对于本地 word 文件,每个章节都要按照固定的方式进行人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。
2024-08-19
AI在哪些电力设备监测环节可以发挥作用
AI 在电力设备监测中可以发挥以下作用: 1. 实时监测:AI 可以通过传感器和摄像头等设备实时监测电力设备的运行状态,包括温度、电压、电流等参数,并及时发现异常情况。 2. 故障诊断:AI 可以利用机器学习算法对电力设备的历史数据进行分析,建立故障模型,从而实现对设备故障的快速诊断和预测。 3. 维护管理:AI 可以根据电力设备的运行状态和历史数据,制定科学合理的维护计划,提高设备的可靠性和使用寿命。 4. 安全预警:AI 可以通过对电力设备的监测和分析,及时发现安全隐患,并发出预警信号,避免安全事故的发生。 5. 能源管理:AI 可以通过对电力设备的监测和分析,优化能源利用效率,降低能源消耗和成本。 总之,AI 在电力设备监测中可以发挥重要作用,提高设备的可靠性和安全性,降低能源消耗和成本,为电力行业的可持续发展提供有力支持。 (以上答案可能无法准确回答问题,建议在引用内容里进一步确认)
2024-04-16
学习大模型的路径
学习大模型的路径主要包括以下几个步骤: 1. 收集海量数据:就像教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样,对于大模型,要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:如同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,包括删除垃圾信息、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,研究人员要设计大模型的“大脑”结构,通常是一个复杂的神经网络,例如 Transformer 架构,这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型:如同孩子开始阅读和学习,大模型开始“阅读”提供的数据,通过反复尝试预测句子中的下一个词,不断重复这个过程,逐渐学会理解和生成人类语言。 此外,关于大模型的底层原理,计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感,在计算机上利用概览模型实现对人脑结构的模仿,不过计算机的神经元节点更为简单,本质上只是进行一些加法和乘法运算而后输出。大模型内部如同人类大脑是一个混沌系统,即使是 OpenAI 的科学家也无法解释其微观细节。
2024-11-22
现在哪几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流?
以下几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流: 1. PandaGPT:能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动,包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 2. VideoLLaMA:引入了多分支跨模式 PT 框架,使语言模型能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容。 3. 视频聊天 GPT:专门为视频对话设计,能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 4. NExTGPT:端到端、通用的 anytoany 多模态语言模型,支持图像、视频、音频、文本的自由输入输出。
2024-11-22
siri是不是使用大模型技术
Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好,但由于技术限制,其表现未达到人工智能的水平,常被称为“人工智障”。不过,随着技术发展,未来可能会用大模型重新改造 Siri,将手机上的所有功能控制起来,使其成为真正的智能助理。例如,苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下,可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时,苹果公司若 All in 手机,其大模型可能会是本地化的,以重视个人数据保护和隐私。
2024-11-21
sairi是不是使用大模型技术
Sora 是使用大模型技术的。周鸿祎认为 Open AI 训练这个模型会阅读大量视频,大模型加上 Diffusion 技术需要对世界进一步了解,学习样本以视频和摄像头捕捉到的画面为主。Sora 在训练数据上采用在原始尺寸上进行训练的策略,避免了传统 AI 对人为抽象的依赖。此外,Sora 还采用了一些数据预处理技术,如将视觉图块压缩成低维潜在表示,并将其排列成序列,注入噪声后输入扩散变换器的输入层,同时采用时空分块化来降低后续对时间信息建模的复杂性。这种对原始视频和图像特征的细腻处理标志着生成模型领域的重大进步。
2024-11-21
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时: 对于多轮对话,现实中常伴随指代问题,如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段,可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时,对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验,需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题,确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成,单次交互无法达成,所以要转换测试形式,先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词,这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链,列举不同推理情景,让模型适应并推理出需消解的代词,再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤,如进行第一轮对话,提出问题“尼罗河是什么?”,系统召回相关知识片段并回复,然后开始指代消解。 另外,聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计,但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入,包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为,再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时,包含聊天历史记录有帮助,若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21
企业做自己的小模型,需要用到的工具及工具背后的公司都有哪些?
企业做自己的小模型,可能会用到以下工具及背后的公司: 1. 在编排(Orchestration)方面,涉及的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等,其提供的工具可帮助管理和协调各部分及任务,确保系统流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练(Deployment, Scalability, & PreTraining)类别中,像 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司提供的工具,有助于部署模型、保证可扩展性及进行预训练。 3. 处理上下文和嵌入(Context & Embeddings)的工具,相关公司有 TRUDO、Llamalndex、BerriAI 等,能帮助模型处理和理解语言上下文,并将词语和句子转化为计算机可理解的形式。 4. 质量保证和可观察性(QA & Observability)方面,例如 Pinecone、drant、Vald 等公司提供的工具,可确保模型表现并监控其性能和状态。 此外,还有以下工具和相关公司: 1. 图片生成 3D 建模工具,如 Tripo AI(由 VAST 发布)、Meshy、CSM AI(Common Sense Machines)、Sudo AI、VoxCraft(由生数科技推出)等。 企业还可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型(通义、智谱、kimi、deepseek 等)、编程辅助、文生图(可灵、即梦等)等方面,可能需要相应资质。
2024-11-20