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kimi 单次输出字数上限是多少?

回答

Kimi 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做得最好的 AI 产品。但在实际输出时,通常会被截断到 1 千字以内。例如在同时询问多个大模型并返回汇总梳理后的结果中,就存在这种输出截断的情况。此外,通过一些不太正经的办法,如情绪勒索,Kimi 能实现一定程度的扩写。 您可以通过以下链接使用 Kimi:PC 端点我传送门直接使用移动端 Android/ios点我去下载 。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

1.1 入门:AI 学习路径与课程

Kimi智能助手1.Chatgpt的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用Kimi入门学习和体验AI2.1.不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网3.是国内最早支持20万字无损上下文的AI,也是目前对长文理解做的最好的Ai产品3.能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索[PC端点我传送门直接使用](https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term=)[移动端Android/ios](https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa)点我去下载

军师联盟BOT|同时询问多个大模型并返回汇总梳理后的结果

这个线上版本主要的技术栈其实就是工作流,在工作流中调用了这五个大模型:月之暗面KIMI,豆包,Minimax,通义千问和智谱清言。为什么暂时没有引入第六个模型,主要是考虑到在进行答案汇总时的输出截断问题:目前虽然大模型在设置时能把响应token长度设置为几万字,但在实际输出时,单次回复通常还是会被截断到1千字以内。我在官方文档和社区中没有找到这个问题的原因,我猜想可能是由于Coze现在的普及量在不断增长,免费版本大家的查询并发请求太多,所以系统在输出时做了一定限制。再结合最近Coze国际版已经在做商业化,估计国内版本也在为商业化增值服务预留一些空间。

小七姐:丰富大模型生成的六种尝试

其实……如果不是特别讲究扩写的规则(对就是水文那种),还有一些,不太,正经的,办法也可以用的。比如情绪勒索依然好用😈:我前面进行了几千字的尝试和长达六小时的测试编写,燃鹅……有些大模型他只需要一句话,气哭:以下是在Kimi中提供原文,并且只增加情绪语句的效果:Kimi终于被连哄带骗的把500字扩写到了1483字,内容倒是没有太大偏差。难为Kimi了。最最后:省事就用分治法分段输出邪恶且懒惰就情绪勒索不嫌麻烦就用中英文切换倒腾一下程序员还是API吧以及,Kimi优秀。😌

其他人在问
我该如何利用文心一言、kimi等已有的大语言模型去作个性化训练?
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。
2024-10-18
如何让kimi准确理解我需要它干的事
要让 Kimi 准确理解您需要它干的事,以下是一些关键要点: 1. 提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。例如,明确您的角色(如幼儿园老师、初中语文教师等)、具体任务(如设计、总结等)、要求(如用表格输出、800 字等)、说明(如给出修改的建议、更详细的描述等)。 2. 对于教学相关的任务,如让学生掌握课文重点词汇和句式、提高文言文阅读能力、了解历史和作者写作意图、理解文言文字词和语法现象、把握作者观点、涵养精神品格等,要清晰地表述这些目标和期望。 3. 把 Kimi 想象成您的助理/伙伴/下属,以更明确地传达任务和要求。 4. 对于回答的形式和流程,如用户输入、AI 输出、排版等,也需要给出明确指示。 5. 当作为微信群里的教师回答学生提问时,要准确回答有信心的内容,对于条件不充分的提问可要求提供更多信息,回答尽量通俗易懂,可使用合适隐喻方便零基础学生理解。
2024-10-16
国内有类似kimi的AI吗
国内有类似于 Kimi 的 AI 产品,例如智谱清言。 Kimi 具有超长上下文能力,最初支持 20 万字的上下文,现在已提升到 200 万字,对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势。但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品,且不支持用户自定义智能体。 智谱清言背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色,在产品设计方面对标 ChatGPT,努力打造类似用户体验,是国内首批开放智能体应用的 AI 公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势。 此外,Kimi 智能助手还被推荐为新手入门学习和体验 AI 的工具,不用科学上网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做得最好的 AI 产品,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源。
2024-10-16
kimi chat进行长文本分析的提示词举例
以下是关于 kimi chat 进行长文本分析的提示词相关内容: 在测评机制方面,包括以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照,对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 进行测评。能力考量涵盖复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力等。测评轮次分为多轮,如第一轮是复杂提示词理解和执行,包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试等任务。第五轮是长文本归纳总结能力,按提供的长文本进行归纳总结,逐步推理任务,遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 在聊天对话类 AI 产品中,Kimi 的显著特点是超长上下文能力,最初支持 20 万字,现提升到 200 万字,对处理长文本或大量信息任务有优势,但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品,且不支持用户自定义智能体。 在丰富大模型生成的尝试中,利用 Prompt 做出详细度设定作用微弱,如在对 KimiChat 的测试中,使用详细度 Prompt 后字符数有所增加,但效果不显著。
2024-10-14
kimi chat如何进行长文本分析
Kimi 在长文本分析方面具有显著优势,其最突出的特点是拥有超长上下文能力。最初支持 20 万字的上下文,如今已提升至 200 万字,这对于处理长文本或大量信息的任务极为有利。比如从事文案工作,需要处理大量文字或文件时,Kimi 能帮助更有效地处理和分析大量信息,提高工作效率。对于需要长期记忆或参考大量背景信息的任务,Kimi 的这一特性也很有用。 使用 Kimi Chat 查询问题时,它会在互联网上检索相关内容,并基于检索结果进行总结分析,最后给出结论,这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子。 但 Kimi 也存在一些不足,在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品,且不支持用户自定义智能体。
2024-10-14
如何使用KIMI学习英语
以下是关于 Kimi 在学习英语方面的相关信息: 可以通过设计恰当的提示词,如“帮我列举场景下的常用【英语】词汇 50 个”“把以上词汇转换成表格形式输出”“到【医院就医】的时候,常用的【英语】句型有哪些”“用【英语】表达【心情】【不愉快】的句式有哪些”“在【英语高考作文试题】中,常用的表达句型有哪些?并给出例句”“请你给中学生介绍《论语》的主题思想,并将《论语》的 10 条名句翻译成英语”等,利用生成式人工智能辅助英语学习。 Kimi 有相关的插件,如浏览器 Kimi 插件,安装后在浏览网络文章时点击插件图标或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K,即可一键召唤 Kimi 总结网页内容。其特点包括极简、能总结 Kimi 无法访问的网页(如推特等)、英文文章直接用中文总结要点、支持 Dark Mode 等。但需注意本插件为第三方爱好者开发,不是 Kimi 或月之暗面官方产品,且由于 Arc 等浏览器没有所需的 API,所以在 Arc 等浏览器无法使用。 还有 Kimi 阅读助手插件,它支持快捷调用 Kimi,并将当前页面打包成一个.md 文件喂给 Kimi,历史会话中能看到刚才的记录,总结模型可自己选择。但使用该插件需要 Chrome 114 及以上版本,且暂不支持 Arc 游览器(Arc 缺少相关 API)。同时,该插件 0.6.1 版本有一些修复和新增功能,如 fix:预设提示词无法滚动、fix:超长提示词无法完整引用、feat:新会话默认选中总结提示词、feat:增加 Kimi 读书模式(切换章节后可以继续追加新的页面内容)。
2024-10-09
我有一个文档字数可能比较多,我希望ai能基于这个文档内容对我的问题进行回答,目前市面上能实现这一功能比较好的工具有哪些?
目前市面上能实现基于文档内容回答问题这一功能较好的工具包括: 1. 飞书:通过企业搜一搜或者自定义问答,智能伙伴可以基于用户有权限的文档内容回答用户提问。 2. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供一些排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 3. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 4. Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述文档格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 5. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 6. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 7. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 8. Excel Labs:Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 9. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具,通过聊天形式完成用户需求。 10. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能,可自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 11. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,能生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 较受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2024-10-18
我想从人力经济学角度写一篇智能语音识别技术在护士中的应用的文章,请帮我写一篇写作大纲,字数150字。
以下是为您生成的一篇关于智能语音识别技术在护士中应用的写作大纲,约 150 字: 一、引言 介绍智能语音识别技术的发展及在医疗领域的应用背景。 二、智能语音识别技术概述 技术原理、特点及优势。 三、在护士工作中的应用现状 如护理记录、医嘱执行等方面的应用情况。 四、对护士工作效率的影响 包括节省时间、减少错误等。 五、对护士职业发展的影响 技能要求变化、职业晋升机会等。 六、面临的挑战与对策 如技术准确性、隐私保护等问题及解决办法。 七、结论 总结应用前景及未来发展趋势。
2024-09-04
怎么限制大模型的字数
限制大模型的字数可以通过以下几种方式: 1. 调整参数: Temperature:参数值越小,模型返回结果越确定;调高参数值,可能返回更随机、多样化或更具创造性的结果。对于质量保障等任务,可设置更低值;对于诗歌生成等创造性任务,可适当调高。 Top_p:与 Temperature 一起称为核采样技术,用于控制模型返回结果的真实性。需要准确和事实的答案时,调低参数值;想要更多样化答案时,调高参数值。一般建议改变其中一个参数即可。 Max Length:通过调整 Max Length 控制大模型生成的 token 数,有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 2. 了解 token 限制: 不同模型有不同的 token 限制,例如 Claude2100k 模型的上下文上限是 100000 个 token,ChatGPT16k 模型的上下文上限是 16000 个 token,ChatGPT432k 模型的上下文上限是 32000 个 token。 token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效。 3. 遵循最简化原则设置限制条件: 确保拼写正确,例如“Constraints”(限制)。 常见的限制条件包括: 内容长度限制:确保模型输出不超过用户设定的字数或信息量。 内容类型限制:避免生成不恰当或不相关的内容。 逻辑和一致性限制:增强模型处理逻辑关系的能力。 风格和语调限制:使输出符合特定写作风格或语调。
2024-08-29
怎么让大模型回答的简单一点,限制字数
要让大模型回答得简单一点并限制字数,可以通过以下几种方式: 1. 调整参数: Temperature:参数值越小,模型返回的结果越确定。对于需要简洁和基于事实的回答,如质量保障(QA)等任务,可设置较低的 temperature 值。 Top_p:调低参数值可获得更准确和事实的答案。一般建议改变 Temperature 和 Top_p 其中一个参数即可。 Max Length:通过调整 max length 来控制大模型生成的 token 数,有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 2. 分治法:对于生成内容较多的情况,可采用分治法分段输出,最后自己拼合。 3. 提供清晰简洁的提示:在询问时不要惜字如金,应包含必要的关键信息,但避免过于复杂冗长,让大模型能准确理解需求,从而给出简洁的回答。
2024-08-29
一个长篇小说的pdf文档,字数大概在80万字,有什么AI工具能一次性总结长篇小说文档
以下是一些可以用于一次性总结长篇小说 PDF 文档的 AI 工具和方法: 由于模型的上下文长度有限,无法一次性处理过长的文本。对于像 80 万字的长篇小说文档,可以采用以下策略: 1. 利用 GPT 系列模型,将文档分成多个部分分别进行总结,然后将各部分的摘要合并成最终的完整摘要。 2. 采用一系列查询来分别总结文档的每一部分,部分总结可以被连接并总结,产生总结的总结。这个过程可以递归进行,直到整个文档被总结。 3. 如果在理解文档后续部分时需要前面章节的信息,那么在总结当前部分内容时附加一个前面内容的连续摘要会是一个实用的技巧。 OpenAI 之前利用 GPT3 的变种对这种总结书籍的方法进行了相关研究,证明这种方法可以有效地总结书籍等长篇幅文本。
2024-08-29
改写文章,可以不限字数的的工具有哪些?
截止到2024年4月,存在一些AI工具,能够帮助用户改写文章,且支持长文本改写。这些工具通常基于自然语言处理技术,能够理解文本内容并进行相应的改写。以下是一些可能提供此类功能的AI工具: 1. Grammarly:虽然Grammarly主要以检查语法和拼写错误闻名,但它也提供了一些改写建议的功能,可以帮助用户改善文章的表达。 2. Hemingway Editor:这个工具专注于简化文本,使其更加清晰和直接。它可以帮助用户识别复杂的句子和难以理解的段落,并提供改写的建议。 3. SpinnerChief:这是一个文章改写工具,它可以通过替换同义词和其他语言技巧来改写文章,以避免抄袭的嫌疑。 4. WordAI:这是一个专门用于文章改写的AI工具,它能够理解文本的上下文,并生成语义上等效的新内容。 5. QuillBot:这个工具提供多种改写模式,包括同义词替换、句子重组等,以帮助用户改写文章。 6. Articoolo:这是一个文章生成工具,它可以根据用户提供的主题和关键词创建全新的内容。 7. Copyscape:虽然Copyscape主要用于检测抄袭,但它也提供了一些改写功能,可以帮助用户确保内容的原创性。 8. AI Writer:这个工具可以帮助用户扩写或改写文章,适合需要长篇内容的场合。 请注意,尽管这些工具可以提供改写服务,但它们的效果可能因文本的复杂性和特定需求而异。在使用这些工具时,建议用户仍然需要对生成的文本进行人工审核和编辑,以确保内容的准确性和质量。此外,由于AI技术和工具的快速发展,建议用户查看各个工具的最新信息,以获取最新的功能和性能。
2024-04-17