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目前有几个常用的大语言模型产品

Answer

目前常用的大语言模型产品包括:

  • OpenAI 的 GPT-4,在多种任务上表现卓越,如文本生成、理解、翻译及专业和创意写作等。
  • Anthropic 公司的 Claude 3。
  • 谷歌的 Gemini。
  • 百度的文心一言。
  • 阿里巴巴的通义大模型。

在大语言模型提供商方面:

  • 最常用的提供商中,OpenAI 位居首位,AzureOpenAI 紧随其后。
  • 其他提供专有模型的托管服务包括 Anthropic(第 3 名)、Vertex AI(第 4 名)和 Amazon Bedrock(第 8 名)。
  • 在开源模型方面,常用的本地运行选项包括 Hugging Face、LlamaCpp、Ollama 和 GPT4All。提供开源模型 API 访问的提供商中,Fireworks AI 居首,其次是 Replicate、Together 和 Anyscale。

此外,Llama2 70B 模型是 Llama 系列语言模型的第二代产品,拥有 700 亿个参数,可能是目前最强大的开源权重模型。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:目前最火最好用的的大语言模型是哪个

[title]问:目前最火最好用的的大语言模型是哪个[OpenAI](https://openai.com/)的GPT-4是其中一个最先进和广泛使用的大型语言模型。它在多种任务上展示了卓越的性能,包括文本生成、理解、翻译以及各种专业和创意写作任务。GPT-4通过大量数据的学习,能够理解和生成人类语言,展示了在处理复杂问题和理解上下文方面的深度能力。除了OpenAI的GPT系列,还有其他一些重要的大型语言模型,如Anthropic公司[Claude 3](https://www.anthropic.com/news/claude-3-family)、谷歌的Gemini、百度的文心一言、阿里巴巴的通义大模型等,它们在特定领域和任务上也表现出了卓越的能力。如果想了解国内的大模型效果,可以参考第三方基准评测报告:[2023年度中文大模型基准测评报告.pdf](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ANF7wRcJPixR00kWJINcoP1GnGf)内容由AI大模型生成,请仔细甄别。类似问题:最强大语言模型是哪个?

开发:LangChain-2023 AI应用发展回顾

最常用的大语言模型提供商这其中的新技术是大语言模型。那么用户使用的是哪些大语言模型提供商呢?在首位毫不奇怪的是OpenAI,紧随其后的是AzureOpenAI。OpenAI已成为2023年领先的大语言模型提供商,Azure(提供更多企业保证)也抓住了这一势头。其他提供专有模型的托管服务包括Anthropic(第3名)、Vertex AI(第4名)和Amazon Bedrock(第8名)。在开源模型方面,我们看到Hugging Face(第4名)、Fireworks AI(第6名)和Ollama(第7名)成为用户与这些模型交互的主要方式。需要注意的是,这些排名基于使用给定提供商的用户数量。[heading1]最常用的开源大语言模型提供商[content]最常用的开源大语言模型提供商最近一直在讨论开源模型,越来越多的提供商在以越来越低的成本提供这些模型。那么开发人员到底是如何访问这些开源模型的呢?我们看到人们主要是在本地运行它们,常用的本地运行选项包括Hugging Face、LlamaCpp、Ollama和GPT4All。在提供开源模型API访问的提供商中,Fireworks AI居首,其次是Replicate、Together和Anyscale。需要注意的是,这些排名基于使用给定提供商的用户数量。

文章:Andrej Karpathy 亲授:大语言模型入门

[title]文章:Andrej Karpathy亲授:大语言模型入门[heading1]第一部分:大型语言模型(LLMs)引言:大型语言模型(LLM)讨论本次介绍的主题是“大型语言模型入门”。首先,我们来探讨什么是大型语言模型。简而言之,一个大型语言模型由两个文件组成。以Meta.ai发布的Llama2 70B模型为例,这是Llama系列语言模型的第二代产品,拥有700亿个参数。Llama2系列包含多个不同规模的模型,分别是70亿、130亿、340亿和700亿参数的版本。Llama2 70B模型受到广泛欢迎,因为它可能是目前最强大的开源权重模型。Meta.ai发布了模型的权重、架构和相关论文,使得任何人都可以轻松地使用这个模型。这与其他许多语言模型不同,例如ChatGPT等,其模型架构并未公开发布,它们属于OpenAI所有,用户只能通过网络界面使用,而无法直接访问模型本身。在Llama2 70B模型的情况下,它实际上就是文件系统上的两个文件:一个包含参数的文件,以及一段运行这些参数的代码。LLM推理参数文件包含了神经网络(即语言模型)的权重或参数。由于这是一个700亿参数的模型,每个参数存储为两个字节,因此参数文件的大小为104GB,采用float 16数据类型。除了参数文件,您还需要一段代码来运行神经网络,这段代码可以用C、Python或其他任何编程语言编写。以C语言为例,大约只需500行代码,无需其他依赖项,即可实现神经网络架构并运行模型。

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学习大模型请给我一张知识图谱
以下是为您提供的大模型知识图谱: 1. 非技术背景,一文读懂大模型 整体架构 基础层:为大模型提供硬件支撑,数据支持等,例如 A100、数据服务器等。 数据层:企业根据自身特性维护的垂域数据,分为静态的知识库和动态的三方数据集。 模型层:LLm 或多模态模型,LLm 即大语言模型,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现;多模态模型包括文生图、图生图等,训练所用数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。 平台层:模型与应用间的平台部分,如大模型的评测体系,或者 langchain 平台等。 表现层:也就是应用层,用户实际看到的地方。 2. AI Agent 系列:Brain 模块探究 知识 内置知识 常识知识:包括日常生活中广泛认可的事实和逻辑规则,帮助智能体具备泛化能力。 专业知识:涉及深入特定领域的详细信息,如医学、法律、科技、艺术等领域的专有概念和操作方法。 语言知识:包括语法规则、句型结构、语境含义以及文化背景等,还涉及非文字部分如语调、停顿和强调等。 3. 大模型入门指南 通俗定义: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。 类比学习过程 找学校:训练 LLM 需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练大模型。 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。 找老师:用算法讲述“书本”中的内容,让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 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。 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,可代表单个字符、单词、子单词等,在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成词汇表。
2025-04-07
目前的大模型ai工具中 你觉得文本处理 写作这方面那个工具最强 最像人
目前在大模型 AI 工具中,对于文本处理和写作方面,以下是一些相关信息: 生成式人工智能的工作原理:在整体的人工智能领域,监督学习用于标记事物,一直占据很大比例。现在生成式 AI 快速崛起,强化学习与无监督学习也是重要工具。生成式 AI 由监督学习技术搭建,大语言模型使用监督学习不断预测下一个词语来生成文本,这需要大量数据。 大语言模型的应用:运用大语言模型写故事、修改文本很有用,但它可能编造故事产生错误信息,需要鉴别信息准确。网络搜索与大语言模型的区别在于网络搜索可追寻信息来源,大语言模型能提供建议与策略。 写作方面:使用大模型工具如 LLM 来写作,集思广益、头脑风暴非常有用。网页版聊天时提供更多信息,翻译也可使用 LLM,但其效果受网络文本量影响。 推荐的大模型工具:chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4 等。一些国产模型如智谱和文心可以文生图。 相关工具:除了 Snapbox 外,还有 OpenCAT 等类似工具可供选择。有多种文本处理与总结工具,如 kimi 网页总结助手、ChatHub 等,以及翻译插件与 AI 对话插件、沉浸式翻译插件等。Memo Al 可以对音频视频进行转文字、字幕翻译、语音合成等,并由多种 AI 模型提炼内容精华总结、生成思维导图。 综合来看,不同的大模型工具在文本处理和写作方面各有特点,难以简单地确定哪一个最强、最像人,具体取决于您的需求和使用场景。
2025-04-01
写代码的最佳模型
写代码的最佳模型取决于具体的需求和任务。以下是一些相关要点: 1. 对于不同人使用同一个模型,结果差异大的原因在于是否懂 AI 和懂内容,专业写作通常会混合使用多个模型并取其精华,例如 Grok、Gemini、GPT 各有优势,关键在于如何运用。 2. 在需要精确计算时,可以使用代码或调用 API。GPT 自身进行算术或长计算可能不准确,此时应让模型编写并运行代码,运行代码输出结果后,再将其作为输入提供给模型进行下一步处理。同时调用外部 API 也是代码执行的一个好的用例,但执行代码时要注意安全性,需采取预防措施,特别是需要一个沙盒化的代码执行环境来限制不可信代码可能造成的危害。 3. 文本补全端点可用于各种任务,它提供了简单且强大的接口连接到任何模型。输入一些文本作为提示,模型会生成文本补全,试图匹配给定的上下文或模式。探索文本补全的最佳方式是通过 Playground,它是一个文本框,可提交提示生成完成内容。由于 API 默认是非确定性的,每次调用可能得到稍有不同的完成,将温度设置为 0 可使输出大部分确定,但仍可能有小部分变化。通过提供指令或示例可以“编程”模型,提示的成功通常取决于任务复杂性和提示质量,好的提示应提供足够信息让模型明确需求和回应方式。 需要注意的是,默认模型的训练数据截止到 2021 年,可能不了解当前事件情况。
2025-04-01
我想了解如何提取自己的声音并实现大模型以我的声音回答我
要提取自己的声音并实现大模型以您的声音回答,目前提供的知识库中没有直接相关的详细内容。但可以为您提供一些可能有用的思路和参考方向: 对于声音提取,可能需要使用专业的音频处理软件和设备,将您的声音录制并进行处理和分析。 关于让大模型以您的声音回答,这可能涉及到语音合成技术。您可以先了解一些常见的语音合成模型和工具,例如通过创建大模型问答应用,获取推理 API 服务等。 同时,还可以参考一些关于大模型和语音处理的专业知识,比如大模型的本质是基于语言的概率模型,通过设置合适的 Prompt 来引导模型输出更准确的结果。 由于知识库中没有确切的针对您需求的详细步骤和方法,以上内容仅供您初步参考。
2025-04-01
请基于应用场景,对AI模型进行分类
以下是对 AI 模型基于应用场景的分类: 1. 文本生成和内容创作:包括撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:如代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如根据文本描述生成相应的图像,甚至未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议。 此外,在开源模型方面,如 Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区,提供了让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享的平台。AI 视频方面,其应用场景广泛,涵盖内容创建、社交媒体营销、讲故事与动画制作、个性化内容、视频摘要、电子学习和培训、新闻媒体、电子游戏开发、虚拟助理和聊天机器人、归档与文档保存以及提高内容的可访问性等多个领域。从使用场景来看,分为改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 五个方向;从产品形态上来看,分为插件、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区四种。目前产品大多分布在 PC 端。
2025-04-01
AI模型可以分为什么类型
AI 模型主要可以分为以下类型: 1. 基础模型(Foundation model):在大量数据上训练,能适应多种任务,可作为构建更特定 AI 模型的基础。 2. 大语言模型(LLM):例如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解等任务,生成只是其处理任务之一。 3. 生成式 AI 模型:能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 4. 按照学习方式分类: 监督学习模型:使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习模型:处理无标签数据,自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习模型:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失。 5. 深度学习模型:参照人脑神经网络和神经元,由于有很多层而被称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。
2025-04-01
ai常用提示词
以下是一些关于 AI 常用提示词的相关知识: AI 绘画常用提示词: 画面构图提示词:Chest Shot脸部特写。 情绪和氛围提示词:moody 暗黑的、happy 鲜艳的/浅色的、dark 黑暗的、epic detail 超细节的、Brutal 残酷的/破碎的、dramatic contrast 强烈对比的、hopeful 充满希望的、anxious 焦虑的、depressed 沮丧、elated 高兴地、upset 难过的、fearful 令人恐惧的、hateful 令人憎恨的、happy 高兴、excited 兴奋、angry 生气、afraid 害怕。 星流一站式 AI 设计工具中的提示词: 提示词用于描绘您想生成的画面。 输入语言:星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),支持中英文输入。 提示词优化:启用提示词优化后,可帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 写好提示词的方法: 内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质,例如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可以帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 一泽 Eze 中的提示词相关: 一个精彩的 Prompt 是驱动 AI Agent 稳定运作的核心。高质量的 Prompt 极度依赖用户通过逻辑思考,从知识经验中抽象表达出关键方法与要求。阅读相关内容后,您只需使用 1 2 个初始样例,就能较为轻松地引导 AI 自动定制出完美的提示词。
2025-03-28
常用的提示词有哪些?
以下是一些常用的提示词: AI 绘画方面: 画面构图提示词:Chest Shot脸部特写。 情绪和氛围提示词:moody 暗黑的、happy 鲜艳的/浅色的、dark 黑暗的、epic detail 超细节的、Brutal 残酷的/破碎的、dramatic contrast 强烈对比的、hopeful 充满希望的、anxious 焦虑的、depressed 沮丧、elated 高兴地、upset 难过的、fearful 令人恐惧的、hateful 令人憎恨的、happy 高兴、excited 兴奋、angry 生气、afraid 害怕。 【SD】文生图方面: 正向提示词:, drawing, paintbrush。 反向提示词:NSFw, 。 星流一站式 AI 设计工具方面: 提示词用于描绘想生成的画面,输入语言支持中英文。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发)。 写好提示词的要点包括:内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质,如一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量;调整负面提示词,可点击提示框下方的齿轮按钮,负面提示词能帮助 AI 理解不想生成的内容,如不好的质量、低像素、模糊、水印;利用“加权重”功能,在功能框增加提示词并进行加权重调节,权重数值越大越优先,还可对已有的提示词权重进行编辑。此外,还有一些辅助功能,如翻译功能可一键将提示词翻译成英文,删除所有提示词可清空提示词框,会员加速能提升图像生图速度和效率。小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。
2025-03-22
学术写作常用和好用的ai
在学术写作中,以下是一些常用且好用的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、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,能精简和优化论文内容。 3. 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,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能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,简化论文编写。 5. 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。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 常见的文章润色 AI 工具包括: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可生成符合要求的学术论文。 流行的 AI 文章排版工具有: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. 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。 5. Wordtune:重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. 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。 选择合适的工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档可选 Grammarly 和 PandaDoc 等。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-21
我想写一篇本科生论文,利用ai工具来帮我更好完善,需要用到那些常用指令
在本科生论文写作中,以下是一些常用的 AI 指令和相关工具: 1. 内容生成和辅助写作: 指令示例:“根据以下关于我的信息,写一篇四段的大学申请论文:我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件,比如我 6 岁时父亲去世,但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期,我经常换学校,从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后,以及在我的学习过程中,我做过老师、服务员,甚至建筑工人。” 工具:Grammarly ,通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,帮助提高论文的语言质量;Quillbot ,一个基于 AI 的重写和摘要工具,可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 2. 文献管理和搜索: 工具:Zotero ,结合 AI 技术,可以自动提取文献信息,帮助研究人员管理和整理参考文献;Semantic Scholar ,一个由 AI 驱动的学术搜索引擎,能够提供相关的文献推荐和引用分析。 3. 研究和数据分析: 工具:Google Colab ,提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化;Knitro ,一个用于数学建模和优化的软件,可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: 工具:LaTeX ,虽然不是纯粹的 AI 工具,但结合了自动化和模板,可以高效地处理论文格式和数学公式;Overleaf ,一个在线 LaTeX 编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: 工具:Turnitin ,一个广泛使用的抄袭检测工具,帮助确保论文的原创性;Crossref Similarity Check ,通过与已发表作品的比较,检测潜在的抄袭问题。 需要注意的是,使用这些 AI 工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具,同时要确保使用方式符合学术道德和规范。
2025-03-15
数据分析师常用的prompt
以下是数据分析师常用的 prompt 相关内容: 1. ChatGPT 助力数据分析: 第一个 user prompt:限定 SELECT SQL,不要用 SELECT查询全部列,仅回复一条 SELECT SQL 语句,至少查询两列(数据项、数据值),不能直接查询长类型字段(如 mediumtext/longtext),可用 count/substring 等函数查询。 system prompt 是表结构信息,如有难以理解的字段可告知 GPT 字段意义,多个表可分开描述。 需校验 GPT 生成的 SQL,不通过直接返回提示“抱歉,不支持此类请求”,通过再执行 SQL 查询数据。 数据分析的 user prompt:提示数据分析,限定返回的 JSON 格式(conclusion、keyMap、title),keyMap 用于数据 key 的映射,获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值,用于映射数据渲染图表,根据结果数据 tableData 的维度选择对应的 prompt 传递给 GPT。 结果数据 tableData 跟随接口返回到前端,已通过 SQL 查询的数据,不能让 GPT 再次生成,否则耗时。 2. 数据:数据分析 prompt:https://notion.castordoc.com/gptprompts,castordoc 整理的适合数据团队日常使用的 prompt 案例。 3. 潘帅:手把手分享法律人如何用好 AI—Prompt 篇: 律师常用 Prompt 场景: 案例检索:最好使用法律行业垂类的 AI 产品,通用型 AI 存在问题。 Prompt 指令词示例: 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例,并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例,分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准,为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决,总结对雇主有利的判决趋势,为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例,特别是涉及工业废弃物处理的法律责任,为客户提供合规处理建议,以降低潜在的法律风险。 Promopt 结构提示:【案例领域或类型+明确需要查找的重点内容+查找案例的目的+其他希望 AI 做的事情】 类案检索:最好使用法律行业垂类的 AI 产品,通用型 AI 存在问题。
2025-03-11
ai大模型有哪些常用参数
以下是关于 AI 大模型常用参数的相关内容: 1. 架构方面: Encoderonly:适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT。 Encoderdecoder:结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,用例包括翻译和摘要,代表是谷歌的 T5。 Decoderonly:更擅长自然语言生成任务,众多 AI 助手采用此结构,如 ChatGPT。 2. 规模方面: 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,一般用 TB 级别数据进行预训练。 参数众多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。参数指的是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。假定一个神经元有 9 个输入权重和 1 个输出阈值,就有 10 个参数。当有 100 亿个这样的神经元时,就形成千亿级参数的大模型。 3. 模型部署方面: 在 LLM 中,Token 是输入的基本单元。由于大模型参数多,如 GPT2 有 1.5B 参数,每个参数用 float32 表示需 6GB 内存,更先进的模型如 LLAMA 有 65B 参数则需 260G 内存(还不考虑词汇表)。因此实际部署时会进行模型压缩。 在训练 LLM 中,CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈,核心数反而不是大问题,减小内存使用是首要优化点。使用内存占用更小的数据类型是直接方式,如 16 位浮点数可将内存使用减倍。目前有几种相互竞争的 16 位标准,英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。
2025-03-03
大语言模型能力排行榜
以下是一些大语言模型能力排行榜的相关信息: Open LLM Leaderboard: 地址: 简介:由HuggingFace组织的一个LLM评测榜单,目前已评估了较多主流的开源LLM模型。评估主要包括AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA四个数据集上的表现,主要以英文为主。 chinesellmbenchmark: 地址: 简介:中文大模型能力评测榜单,覆盖百度文心一言、chatgpt、阿里通义千问、讯飞星火、belle/chatglm6b等开源大模型,多维度能力评测。不仅提供能力评分排行榜,也提供所有模型的原始输出结果。 聊天机器人竞技场:由伯克利的一个团队管理,根据ELO评级对不同的语言模型进行排名,计算ELO的方式与国际象棋中的计算方式非常相似。 智源评测:豆包模型在其中表现出色,荣获大语言模型第一,视觉理解第二、文生图第二、文生视频第二,在匿名投票竞技场中排名第二,仅次于OpenAI。 地址:
2025-03-31
自然语言转换为sql
以下是关于自然语言转换为 SQL 的相关信息: DuckDBNSQL7B 模型能够将自然语言转换成 SQL 代码,使非专业用户能轻松与数据库交互,它基于大量真实和合成的 DuckDB SQL 查询训练。相关链接:https://github.com/NumbersStationAI/DuckDBNSQL 、https://x.com/xiaohuggg/status/1751081213459415164?s=20 Claude 官方提示词中有将日常语言变成 SQL 查询语句的相关内容。 以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接: Text2SQL:将英文转换为 SQL 查询。链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql:高效且无错误的 SQL 构建器。链接:https://www.ai2sql.io/ EverSQL:从 SQL 查询翻译英文文本。链接:https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL:从 NLP 生成 SQL 查询。链接:https://supasql.com/ SQLgenius:使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接:https://sqlgenius.app/ SQL Chat:与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接:https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease:从自然语言输入生成 SQL 查询。链接:https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables:翻译和查询数据库。链接:https://talktotables.com/ 此外,还有几个知名的 text2sql 项目,如 SQLNet(使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目)、Seq2SQL(将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型)、Spider(一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战)
2025-03-31
flowith根据自然语言构建一个直接使用的工作流吗,如何向flowith提出要求
Flowith 可以根据自然语言构建工作流。即使没有专业编程技能,只要能用清晰的自然语言描述出想要的各个 Agents 具备的行为和功能,就可以快速制作多 Agents 应用或创建代理式工作流。 使用工作流的步骤如下: 1. 配置工作流: 在 Code 节点内使用 IDE 工具,通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑,来处理输入参数并返回响应结果。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时,需注意不同运行时的特定事项。 可在 IDE 底部单击尝试 AI,并输入自然语言设定代码逻辑,也可选中代码片段通过快捷键唤起 AI 并输入自然语言让其修改代码。 2. 通过工作流数据库节点操作数据表: 在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作,可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用,支持完整读写模式。 参考以下操作添加并配置工作流节点: 单击页面顶部的工作流页签,然后单击创建工作流。 输入工作流名称和使用描述,然后单击确认。 在基础节点页签下,将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 根据相关信息配置数据库节点,包括输入添加 SQL 执行中需要的参数,输入要执行的 SQL 语句,可单击自动生成使用大模型生成 SQL。 需注意不支持 Select语法、多表 Join 操作,最多返回 100 行数据。在配置数据库节点前,要确保已经搭建了一个 Bot,并在这个 Bot 中创建好了数据表。
2025-03-26
好用的大语言模型
目前好用的大语言模型有以下几种: 1. OpenAI 的 GPT4:是最先进和广泛使用的大型语言模型之一,在多种任务上表现卓越,包括文本生成、理解、翻译以及各种专业和创意写作任务。 2. Anthropic 公司的 Claude 3:在特定领域和任务上表现出色。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型:通义千问 2.0 在代码、上下文对话基础能力上排名国内第一,各项能力较为均衡,位于国内大模型第一梯队。适用于金融、医疗、汽车等垂直专业场景,以及代码生成与纠错、实时搜索信息、通用工具调用、办公等场景。 6. OPPO 的 AndesGPT:具有对话增强、个性专属和端云协同三大技术特征,已接入 OPPO 智能助理新小布,可用于用机助手、内容创作、超级问答、专属 AI、日程管理等全新能力,聚焦在移动设备端的应用。 7. 百川智能的 Baichuan213BChat:在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名 200 亿参数量级国内模型第一,可应用场景广泛且可以私有化部署。 如果想了解国内的大模型效果,可以参考第三方基准评测报告: 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-26
国内主流的大语言模型公司有哪几家
国内主流的大语言模型公司主要有以下几家: 1. 百度:其文心一言大语言模型可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成等。 2. 阿里巴巴:拥有通义大模型。 3. 北京智源人工智能研究院:推出了“悟道・天鹰”,是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。
2025-03-20
国内的大语言模型清单
以下是一些国内的大语言模型: 1. 文心一言:可用于文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成等。 2. 讯飞星火:通用模型,处理自然语言。 3. “悟道・天鹰”(北京智源人工智能研究院):首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 此外,如果想了解国内大模型的效果,可以参考第三方基准评测报告:
2025-03-20
帮我推荐几个好用的AI工具
以下为您推荐一些好用的 AI 工具: AI 新闻写作工具: 1. Copy.ai:功能强大,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容,节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic:专注于写作,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,智能算法能根据用户信息快速生成高质量新闻内容,适合新闻写作和编辑人员。 3. Jasper AI:主打博客和营销文案,也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 内容仿写 AI 工具: 1. 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,还能实时同步翻译,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。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 是智能写作助手,支持多种文体写作,如心得体会、公文、演讲稿、小说、论文等,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手,能提升写作者的写作效率和创作体验。 写代码或辅助编程的 AI 产品: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,能快速生成代码。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手,基于自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium:由 AI 驱动,通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多相关工具可查看: 1. 更多 AI 写作类工具:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 2. 更多辅助编程 AI 产品:https://www.waytoagi.com/category/65 以上工具功能和适用场景可能不同,您可根据自身需求选择最适合的工具。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-28
阿里集团投资了哪几个大模型公司
阿里投资的大模型公司主要有月之暗面和 MiniMax 。 去年底,阿里开始密切接触当时大模型公司中排位相对靠后的月之暗面,并在 2024 年春节前谈定投资,大手笔投资近 8 亿美元,持股比例约 40%,月之暗面投后估值来到 23.4 亿美元。 此外,阿里在今年初投资了 MiniMax 约 6 亿美元。
2025-03-28
使用coze提取包含我指定的几个关键词的小红书内容数据进行汇总及分析
以下是关于使用 Coze 提取包含指定关键词的小红书内容数据进行汇总及分析的相关内容: 首先,在“一枚扣子:Coze 应用+多维表格的高速数据分析”中提到: 1. 需求是根据博主链接获取笔记并自动写入多维表格,然后进行批量分析。 2. 完成后端准备工作后,需找到博主地址,批量读取笔记并写入多维表格的 note_url 列。 3. 打开 Coze 创建应用,可选择 PC 模式,需要几个参数如多维表格地址、数据表名、小红书博主首页地址。 4. 设计读取博主笔记列表的工作流,包括创建应用、开发工作流等步骤。工作流实际上只有读取、转换、写入三步,开始节点设置三个参数,第二步需进行数据转换,添加代码节点,最后在插件市场选择多维表格插件并配置参数。 其次,在“舆情管理大师汽车 bot 小队.pptx”中: 1. 提到采集结果实时更新、智能总结链接内容、智能打分辅助判断等功能。 2. 构建高效数据流转体系,包括数据入表、关键词库等。 3. 任意关键词的工作流都适配,只需要调整 prompt。 最后,在“一枚扣子:2.0Coze 应用+多维表格+数据分析”中: 1. 介绍了配置管理,通过用户变量保存设置用于其他工作流。 2. 编排工作流,在开始节点添加变量接收 UI 输入的配置参数。 3. 包括账号分析、关键词/赛道分析等工作流,基础工作流用于查询,同步数据工作流涉及代码节点。 综上所述,使用 Coze 提取小红书内容数据进行汇总及分析需要创建应用、配置参数、设计工作流,并结合多维表格等工具实现相关功能。
2025-03-25
可以推荐这几个AI的平替吗
以下是为您推荐的一些 AI 相关的替代产品和资讯来源: AI 学习工具:Kimi 智能助手是 ChatGPT 的国产平替,实际上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。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,对长文理解做得较好。PC 端可通过下载。 资讯来源: 公众号:超时空视角、AI 替代人类。 社交媒体:小红书/抖音:EverAI 、B 站:Ever AI 酱(会有教程及 AI 工具界面操作)。 此外,还为您提供了一些 AI 领域的最新资讯: 3 月 14 日: 【AI 模型及其他】谷歌:Gemini 应用能力升级,包含升级推理模型 gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 等多个功能提升。OpenAI:4 项更新。Bolt:一键将 Figma 设计转换为可运行的 Web 应用。阿里:推出 AI 旗舰应用“新夸克”。360 智脑团队:开源推理模型 LightR114BDS,复现 Deepseek 的强化学习效果。 【AI 视频】Pika:更新 Pikaffects,新增多款变身特效。Freepik 与 Fal 平台:引入 Topaz AI 的提升“FPS 和视频分辨率”能力。Krea:上线 Veo 2 模型,支持图生视频功能,但生成成本较高。 【AI 绘图】LBM:用于快速图像到图像转换的潜在桥匹配方法,支持可控图像重新照明、角色去除和图像修复。 【AI 语音】Sesame:开源 TTS 语音模型 CSM1B。 3 月 19 日: 【AI 模型】英伟达:发布全球首个开源人形机器人基础模型 Isaac GR00T N1 及相关 GTC 信息。谷歌 Gemini:放出了两个功能 Canvas 和 Audio Overview。 【AI 视频】STAbility AI:发布 Stable Virtual Camera,2D 图像转化 3D 视频。Domo AI:推出“图片说话”功能,带口型匹配。 【AI 3D】Roblox:推出 AI 3D 技术 Cube 3D。Claude MCPUnity 版本推出。 【AI 音乐】AI 音乐工具 Udio:推出 v1.5 Allegro。LVASAgent:基于多智能体协作的长视频音频合成。
2025-03-24
给我推荐几个好用的AI工具
以下为您推荐一些好用的 AI 工具: AI 新闻写作工具: Copy.ai:功能强大,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容,节省写作时间并提高效率。 Writesonic:专注于写作,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,智能算法可根据用户提供的信息生成高质量新闻内容,适合新闻写作和编辑人员使用。 Jasper AI:主打博客和营销文案,但也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 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,还能实时同步翻译,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,支持多种文体写作,如心得体会、公文、演讲稿、小说、论文等,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/ 是由腾讯 AI Lab 开发的创作助手,能提升写作者的写作效率和创作体验。 营销 AI 产品: Synthesia:允许创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频,提供多种定价计划,可用于制作营销视频、产品演示等。 HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,可从 100 多个 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频,适合制作营销视频和虚拟主持人等。 Jasper AI:可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等,提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容,有免费和付费两种计划。 Writesonic:专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等,提供多种语气和行业定制选项。 更多相关工具可查看: 内容仿写 AI 工具:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 营销产品:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-24
怎么写提示词,举几个例子
以下是关于如何写提示词的相关内容: 写提示词是决定 AI 模型理解和生成文本的关键步骤。一个好的提示词应具备以下要点: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,应提供足够信息。 3. 使用清晰语言:避免模糊或歧义词汇,用简单明了的语言描述。 4. 给出具体要求:明确格式、风格等特定要求。 5. 使用示例:提供期望结果的示例,帮助模型理解需求。 6. 保持简洁:避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整提示词。 在 SD 文生图中,提示词的写法有一定特点: 括号和特定符号可用来增加或降低权重,权重越高在画面中体现越充分,提示词的先后顺序也会影响权重。 一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前面,叙述画面内容的其次,描述细节的最后。 关键词应具有特异性,措辞越具体越好,避免抽象和有解释空间的措辞。 可以使用括号人工修改提示词的权重,如“”将权重减少为原先的 25%。 例如: 英文为:,drawing,paintbrush 反向提示词:NSFw,,(toomany finger 根据想画的内容写出提示词,多个提示词之间使用英文半角符号,如:masterpiece,best quality,ultradetailed,illustration,closeup,straight on,face focus,1girl,white hair,golden eyes,long hair,halo,angel wings,serene expression,looking at viewer
2025-03-20