那个大模型更好用

以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例，可供您借鉴： 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。 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 中的提问引导真的能够启发到用户，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai： 本质是个可联网的搜索引擎，完全免费，支持网页版、APP（目前支持 iOS，安卓即将推出）、Chrome 插件。 网页版能力全面，能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情（联网查询、旅行、住宿、商品推荐）靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址，并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充，每 4h 内使用 5 次，调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic（包含不同领域的学术研究论文）、Wolfram｜Alpha（包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库）、Wikipedia（维基百科）、Youtube、Reddit（娱乐、社交和新闻网站）、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址：

大模型的安全问题包括以下方面： 1. 对齐保障：通过对齐（指令调优），如 ChatGPT 从 GPT3 经过对齐而来，使其更好地理解人类意图，增加安全保障，确保不输出有害内容。对齐任务可拆解为监督微调及获取奖励模型和进行强化学习来调整输出分布。例如 LLAMA2 使用安全有监督微调确保安全，强化学习能让模型根据人类反馈更细粒度思考答案的安全性，面对训练分布外数据也能拒绝不当回答。 2. 数据过滤：在预训练阶段对数据进行过滤，如 baichuan2 采用此技术减少有害输出，但因数据关联性，仅靠此方法可能不够，模型仍可能从关联中学到有害内容，且面对不良信息时可能因缺少知识而处理不当。 3. 越狱问题：用户可能通过越狱（Jailbreak）使模型的对齐失效，重新回答各种问题。 大模型的特点包括： 1. 架构：分为 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 三类，目前熟知的 AI 助手多为 decoderonly 架构，由 transformer 衍生而来。 2. 规模：预训练数据量大，来自互联网的多种来源，且参数众多，如 GPT3 已达 170B 的参数。 GPT3 与 ChatGPT 相比，除形式不同外，安全性也有差别。

以下是关于大模型安全的相关资料： 大模型的架构：包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 三种类型。其中，我们熟知的 AI 助手基本采用 decoderonly 架构，这些架构都是由谷歌 2017 年发布的“attention is all you need”论文中提出的 transformer 衍生而来。 大模型的特点：预训练数据量大，往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等，通常用 TB 级别的数据进行预训练；参数非常多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 大模型的安全性保障：通过对齐（指令调优），包括监督微调、获取 reward model 与进行强化学习来调整语言模型的输出分布，以保证语言模型不会输出有害内容和信息。例如 LLAMA2 专门使用了安全有监督微调确保安全。但 Alignment 并不足以防护所有安全问题，存在越狱（Jailbreak）现象，会使模型对齐失效。此外，还有隐私问题。 相关资源：如果想进一步了解大语言模型安全，可以访问 Github awesomellmsafety 项目：https://github.com/ydyjya/AwesomeLLMSafety

目前在机关公文写作方面表现较好的大模型或智能体有： 智谱清言：由智谱 AI 和清华大学推出，基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。更擅长专业能力，但在代码能力上还有优化空间，知识百科方面稍显不足。可应用场景广泛，在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及长文本记忆相关场景表现出色，在较复杂推理应用上效果不错，也适用于广告文案、文学写作等。 此外，在大模型中，智能体是大模型的一个重要发展方向。智能体可以理解为在大模型（如 LLM）基础上增加了工具、记忆、行动、规划等能力。目前行业里主要用到的如 langchain 框架，能通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。

以下是一些支持个性化训练的大语言模型： 1. Character.ai：更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，与 ChatGPT 侧重不同，后者注重提高效率和解放生产力。 2. Midjourney：今天发布了模型个性化 Personalization 或 'p'的早期测试版本。模型个性化会学习用户的喜好，以便更可能用用户的口味来填补空白。其要求包括目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习，需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效。使用时只需在提示后输入 'p'，或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能，还可以使用 's 100'控制个性化效果的强度。但需注意个性化目前不是一个稳定的功能，会随着进行更多的成对排名而变化，且可能会在接下来的几周内推出算法更新。

已有的大语言模型如文心一言、kimi 等通常不支持个人进行个性化训练。 大语言模型的相关知识包括： 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。 Fine tuning 是基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，需要涵盖多个方面的知识和技能： 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，掌握相关论文。 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，使用预训练框架，以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 掌握 LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。 进行 LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态。 机器学习是人工智能的一个子领域，深度学习是机器学习的一个子领域，大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，具有生成式 AI 的特点。

WaytoAGI 网站具有以下功能，有助于您更好地利用它： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，您可按需求找到适合自己的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，能够复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选：每天将知识库的精华内容呈现给大家。 总之，WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互独立又有关联，希望成为您学习 AI 路上的好助手。 “通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，具有以下特点： 1. 提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助用户有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 2. 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 其品牌 VI（视觉识别）具有以下特点： 1. 颜色：选择彩虹色作为主要的配色方案，代表多样性、包容性和创新，象征着人工智能领域的无限可能和多维视角。 2. 图案：品牌的标志性图案是一只鹿，与“路”谐音，象征着通往 AGI 未来的道路，鹿的形象优雅而智慧，寓意在追求 AGI 过程中的品味与睿智。 3. 字体设计：选择简洁现代的非衬线字体，这种字体风格简约而现代，易于阅读，强调了信息传达的清晰度和直接性。 “通往 AGI 之路”是一个充满活力、敢于创新、追求科技美感的品牌。其 VI 不仅仅是视觉上的呈现，更是对 AGI 探索路上多元思维和创新追求的体现。

以下是关于如何更好地学习使用 AI 的一些建议： 在医疗保健领域，鉴于 AI 依赖的神经网络基础，其可能通过元学习更快地获取知识，我们可通过构建系统深入探索其内部工作机制，创造学习的飞轮，甚至让其成为下一代专家的教师。 在学习方面，如用 AI 进行英语学习和数学学习： 英语学习： 利用智能辅助工具（如 Grammarly）进行写作和语法纠错。 借助语音识别应用（如 Call Annie）练习口语和纠正发音。 使用自适应学习平台（如 Duolingo）获取个性化学习计划和内容。 与智能对话机器人（如 ChatGPT）进行会话练习和模拟对话。 数学学习： 运用自适应学习系统（如 Khan Academy）获取个性化学习路径和练习题。 借助智能题库和作业辅助工具（如 Photomath）获取问题解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手（如 Socratic）解答问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的课程和实践项目进行数学建模和求解。 若用 AI 学习一门外语： 设定明确的学习目标和时间表，分阶段完成任务。 采用多样化练习，结合听、说、读、写全面提升技能。 尽量多与母语者交流，或用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 利用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于更好使用豆包以及相关插件的信息： 使用豆包作为英语陪练 建议直接使用豆包的语音通话方式，效果更好。 实际演示效果包括视频演示（扮演英语水平较差的学习者）、文字交流中的训练纠错，以及在 Coze 端解读上传图片或文件的英文内容（豆包端暂不支持）。 可直接试用，Coze 端使用链接：https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 ，豆包端使用链接：https://www.doubao.com/chat/22308348468226 。 GPT 相关插件 功能：生成链接，对网页内特定文本进行识别并转换为可点击链接，快速发送，支持热键（如 Ctrl + C 对现有页面词汇转换并发送到 GPT）。 插件使用方法： 流程：安装浏览器插件 Tampermonkey（支持 chrome、edge、ARC，安装链接：https://chrome.google.com/webstore/detail/tampermonkeybeta/gcalenpjmijncebpfijmoaglllgpjagf ），打开 GPT 官网，点击插件图标新建，完整替换提供的文件（保存后关闭，官网内刷新，若图标出现数字 1 说明生效，若无效可按快捷键 Ctrl + C 试试）。 JS 代码文本转链接插件：将相关内容粘贴到 Tampermonkey 中。 目录插件：更新时间为 20231007 00:55:41 。

目前在电商行业供应链物流领域，一些大模型的应用还处于不断发展和探索的阶段。 阿里巴巴：可能利用其强大的技术能力和数据优势，通过大模型优化物流路径规划、库存管理和订单预测等方面，提高物流效率和降低成本。 淘宝：或许借助大模型来分析消费者的购买行为和偏好，从而更精准地进行商品推荐，并优化物流配送的调度。 抖音：可能运用大模型对用户的兴趣和行为进行深度挖掘，以实现更高效的商品匹配和物流配送安排。 京东：有可能利用大模型改进仓储管理、物流配送的智能调度，以及预测商品的需求和销售趋势。 但需要注意的是，具体的应用情况和效果会受到多种因素的影响，包括数据质量、算法优化、业务场景的复杂性等。

以下是为您提供的关于 AI 绘画工具选择的相关信息： 1. 即梦和 runway 可以用于制作动态视频，比如在制作端午节动态视频时可以使用。先不写关键词，如果效果不满意，再添加关键词。 2. 绘制示意图时，可按以下步骤操作： 选择工具：根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 创建账户：注册并登录该平台。 选择模板：利用平台提供的模板库，选择适合需求的模板。 添加内容：根据需求，添加并编辑图形和文字，利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 协作和分享：如有团队协作需求，可邀请团队成员一起编辑，完成后导出并分享图表。 3. 在 Photoshop 2023 Beta 中，“Generative Fill 创成式填充”是其引人注目的 AI 绘图功能。它可以文生图，也能在已有图上进行扩展、替换、修改等操作，但因模型在云端，需要全程联网。例如修复照片中的水印，使用新增的“移除工具”涂抹想要去掉的部分，但可能会出现不完美的情况，如轮子缺失一部分；使用“内容识别填充”可能会导致轮胎扭曲变形。 综合来看，如果您要画 logo，Photoshop 2023 Beta 的“Generative Fill 创成式填充”功能可能会比较适合，但需要注意联网要求。您也可以尝试其他专门的 AI 绘图工具，如即梦和 runway，并根据实际效果和操作便捷性进行选择。

目前比较成熟的通过输入图片生成类似图片的 AI 产品主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，给设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，将上传的照片转换为芭比风格，效果超级好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等，可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出。但仍有一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。 此外，在 AI 线上绘画方面，如果您需要用到大量图片，AI 生图是高效的解决办法。主流的两款工具 midjourney（MJ）付费成本较高，stable diffusion（SD）硬件门槛不低。不过还有像这样的免费在线 SD 工具网站。