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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。

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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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有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调: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。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调: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。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大模型产品对比
以下是对一些大模型产品的对比介绍: 智谱清言:由智谱 AI 和清华大学推出,基础模型为 ChatGLM 大模型。2023 年 10 月 27 日,智谱 AI 于 2023 中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。 模型特点: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,但代码能力有优化空间,知识百科稍显不足,是很有竞争力的大模型。 适合应用:场景广泛,可优先推进在 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,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。 其他大模型产品: OpenAI 发布 GPT4 科大讯飞发布星火 1.0 及升级至星火 3.0 百度发布文心一言 1.0 及升级至 V3.5 清华开源 ChatGLM 360 发布 360 智脑 1.0 及升级至智脑 4.0 复旦开源 MOSS 元语开源 ChatYuan 阿里云发布通义千问 1.0 及开源 Qwen7B 商汤科技发布商量 1.0 及升级至商量 2.0、商量 3.0 昆仑万维发布天工 1.0 出门问问发布序列猴子 华为发布盘古 3.0 西湖心辰发布西湖大模型 云从科技发布从容大模型 理想汽车发布 MindGPT OPPO 发布 AndesGPT vivo 发布 BlueLM 小米发布大模型 MiLM 元象科技开源 XVERSE13B Google 发布多模态大模型 Gemini 上海人工智能实验室开源 InternLM20B 百川智能发布 Baichuan2—Turbo 关于大模型在营销方面的应用: 大模型在实体类产品的营销标语生成上表现较好,虚拟类产品相对欠佳。可能是因为大模型训练数据中实体类语料多,更能调用已有知识加工,而虚拟类产品非标准品,大模型认识不足。 情绪价值在营销领域有很多用武之地,除快消商品外,很多产品的营销需要反复沟通,虚拟产品对感性成交依赖更大,大模型在这方面仍有很大发展空间。
2025-02-18
我想创业,花多少钱,能够搭建一个视频领域的AI模型
在视频领域搭建 AI 模型的成本因多种因素而异。对于创业者或小公司来说,这个领域存在一定的挑战。 腾讯的混元 AI 视频模型目前只支持文生视频,且已开源免费。 在模型供应商方面,不同供应商的特点和成本有所不同: 智谱 GLM4V 是通用视觉类大模型,为拍立得最早使用的模型,接口响应速度快,指令灵活性差一些,调用成本为 0.05 元/千 tokens。 阿里云百炼 qwenvlplus 也是通用视觉类大模型,是拍立得目前使用的模型,指令灵活性比较丰富,接口调用入门流程长一些,密钥安全性更高,调用成本为 0.008 元/千 tokens,训练成本为 0.03 元/千 tokens。 阶跃星辰是通用视觉类大模型,响应速度快,支持视频理解,输入成本为 0.005 0.015 元/千 tokens,输出成本为 0.02 0.07 元/千 tokens。 百度 PaddlePaddle 是 OCR 垂直小模型,文本识别能力补齐增强,私有化部署有服务费,API 调用在 0.05 0.1 元/次。 此外,获取高质量数据的难度较高,大厂在该领域的护城河深厚。大公司在争取大模型 API 客户方面更具优势,且开源大模型的发展可能会影响创业公司的业务。去年为大客户定制一个大模型的最高订单额可达 1000 万元,而今年则快速降到了百万元级别乃至更低。
2025-02-18
你的底层大模型用的是哪个?
目前常见的大型语言模型多采用右侧只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构,例如我们熟知的 ChatGPT 等。这些架构都是基于谷歌 2017 年发布的论文“attention is all you need”中提出的 Transformer 衍生而来,其中包括 Encoder 和 Decoder 两个结构。 大模型的特点在于: 1. 预训练数据非常大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 大模型之所以能有效生成高质量有意义的回答,关键在于“大”。例如 GPT1 的参数规模是 1.5 亿,GPT2 Medium 的参数规模是 3.5 亿,到 GPT3.5 时,参数规模达到惊人的 1750 亿,参数规模的增加实现了量变到质变的突破,“涌现”出惊人的“智能”。 大模型的预训练机制是指其“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的,预训练需要花费相当多的时间和算力资源。在没有其他外部帮助的情况下,大模型所知道的知识信息总是不完备且滞后的。
2025-02-18
常用的AI助手
以下是一些常用的 AI 助手: 辅助编程的 AI 产品: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,实时提供代码建议。 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。 Cody:Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,可查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同,可根据需求选择。 营销领域的 AI 产品: Synthesia:允许创建 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频,多种定价计划。 HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,可生成数字人视频。 Jasper AI:人工智能写作助手,用于生成营销文案等。 Copy.ai:AI 营销文案生成工具,有免费和付费计划。 Writesonic:AI 写作助手,专注营销内容创作。 更多营销产品可查看:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。这些工具能帮助营销人员高效创作,根据需求选择。 AI 与宠物结合的方式: AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉,帮助主人照顾宠物,如识别情绪、提供饮食建议、监测健康状况。 AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发智能互动玩具,增强宠物娱乐体验。 AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型生成宠物形象图像,定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术开发辅助诊断系统,提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉分析行为模式,帮助主人了解宠物需求和习性。 学习路径建议:掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术;了解宠物行为学、宠物医疗等相关知识;关注业内先进案例;尝试开发原型并迭代优化。AI+宠物是新兴赛道,充满想象空间,可开发出有趣有用的应用。
2025-02-17
目前有哪些常用的AI
目前常用的 AI 包括以下方面: 应用场景: 医疗保健:医学影像分析辅助诊断疾病、加速药物研发、提供个性化医疗方案、控制手术机器人提高手术精度和安全性。 金融服务:风控和反欺诈、信用评估辅助贷款决策、投资分析、提供 24/7 客户服务并回答常见问题。 零售和电子商务:产品推荐、改善搜索结果和提供个性化购物体验、动态定价、提供聊天机器人服务。 制造业:预测机器故障进行维护、检测产品缺陷提高质量、优化供应链、控制工业机器人提高生产效率。 交通运输:尚未详细列举。 图生图产品: Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,为设计师提供灵感。 Retrato:将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine:通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator:将上传照片转换为芭比风格。 Excel 相关的 AI: Excel Labs:Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot:整合 Word、Excel 等办公软件,通过聊天形式完成任务。 Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能。 Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets,能生成文本内容、执行情感分析、语言翻译等。
2025-02-17
ai换脸 常用工具
以下是一些常用的 AI 换脸工具及相关操作方法: 1. facefusion 工具: 云服务解决方案: 选择 AutoDL 平台(官网:https://www.autodl.com/home ),注册后在算力市场中选择能接受价格且 GPU 配置较高的算力服务器。 在算法社区查找 facefusion 镜像,点击右侧合适的镜像(左侧的可能有问题)。 点击右下角的创建实例按钮,创建并启动实例(即启动一台服务器)。 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab 打开工具,通过终端输入以下命令: 查看文件列表:输入“ls”并按回车,显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入 facefusion 目录:输入“cd facefusion”并按回车,进入程序目录。 启动 facefusion:输入“python./run.pyexecutionproviders cuda cpu”(注意后面的参数“executionproviders cuda cpu”非常重要,如果不加“cuda”,默认不使用 GPU 能力,推理将非常慢)。 当出现提示信息时,说明启动成功。 打开 facefusion 软件,返回实例列表,点击自定义服务按钮,会打开新的浏览器窗口,通过 web 浏览器访问 facefusion 提供的 UI 界面,上传准备好的图片、视频,在右侧可看到预览效果,点击下方的开始按钮执行换脸处理。 本机解决方案: 该软件需要 python 环境及安装视频解码器等多个依赖软件,需要一定编程知识,可参考网站 https://docs.facefusion.io/ 进行本地安装。 由于 facefusion 的运行推理计算速度非常依赖 GPU,若本地计算机没有 GPU 或 GPU 显存较小,执行速度将会非常缓慢。 2. 开源地址:https://github.com/facefusion/facefusion
2025-02-16
请问抖音中的小说短视频通常用什么软件来做
抖音中的小说短视频通常可以使用以下软件和流程来制作: 制作流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(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 图像生成工具根据描述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:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,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,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 工具与网址: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。网址: 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。网址: 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。网址: 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址: 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址: 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址: 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址: 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址: 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-02-09
ai绘画常用且可以作出商业用途的设计工具都哪些
以下是一些 AI 绘画常用且可用于商业用途的设计工具: 1. Midjourney:能够帮助设计师快速创建草图和概念图,实现自动化创意设计、颜色匹配、插图绘制等,在更多工作场景中带来降本增效的效果。 2. CADtools 12:这是一个 Adobe Illustrator(AI)插件,为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具。 3. Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂的几何形状和优化设计。 4. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 6. 主流 CAD 软件中的生成设计工具,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,可根据输入自动产生多种设计方案。 7. Recraft AI:是 AI 平面设计工具,用户可生成和编辑插画、海报、产品周边等,提供多种样式的可选风格,允许对生成的图像进行商业使用。
2025-02-08
设计师常用的文字生成图片工具
设计师常用的文字生成图片工具包括: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真图片。 2. StableDiffusion:开源工具,可生成高质量图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因高质量图像生成效果和用户友好界面设计而受欢迎,在创意设计人群中流行。 4. LayerStyle 副本:从文字生成图片以及遮罩,支持字间距、行间距调整,横排竖排调整,可设置文字的随机变化,包括大小和位置的随机变化。 您还可以在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104)查看更多文生图工具。 另外,图片生成 3D 建模工具包括: 1. Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 2. Meshy:功能全面,支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象,再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,适用于游戏领域的模型生成。 5. VoxCraft:由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供多种功能。 这些工具通常具有用户友好的界面,允许用户通过简单操作生成 3D 模型,无需专业 3D 建模技能,广泛应用于游戏开发、动画制作、3D 打印、视觉艺术等领域。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-27
我是一个ai小白,请给我推荐一个语言大模型的提示词优化工具
以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 在 prompt 输入框中可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入,中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词,更生动描述画面内容。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词,利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect: 能够根据输入的 Prompt 进行优化,并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴,但使用该能力需要消耗积分(可通过签到、购买获得)。 访问地址:
2025-02-17
大语言模型幻觉的本质是什么
大语言模型幻觉的本质主要包括以下方面: 1. 大语言模型的底层原理是基于数学概率的文字预测,类似于文字接龙,这导致其存在幻觉问题,会在没有答案的情况下提供虚假信息,提供过时或通用的信息,从可信度低非权威来源的资料中提供结果等。 2. 样本存在错误,即如果大语言模型学习的“教材”中有错误,那么它也容易给出错误的回答。 3. 大语言模型技术的本质导致其输出结果具有不可预测性,且静态的训练数据导致其掌握的知识存在截止日期,无法即时掌握最新信息。 4. 大语言模型通过训练数据猜测下一个输出结果,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。
2025-02-16
大型语言模型(LLM)基于Transformer架构的模型的优缺点是什么,有什么局限性
大型语言模型(LLM)基于 Transformer 架构的模型具有以下优点: 1. 在大量数据集上进行预训练,展现出卓越的语言处理能力,能预测接下来的 Token。 然而,也存在一些缺点和局限性: 1. 瞬态状态:天生缺乏持久的记忆或状态,需要额外的软件或系统来保留和管理上下文。 2. 概率性质:随机性导致响应的不确定性,对相同提示词可能产生不同回答。 3. 过时信息:依赖预训练数据,只能访问历史知识,无法获取实时更新。 4. 内容制造:可能生成看似合理但不准确的信息,即“幻觉”。 5. 资源密集:巨大规模意味着显著的计算和财务成本,影响可扩展性和可访问性。 6. 领域特定性:本质上通用,但通常需要特定领域数据才能在专业任务中表现出色。 7. 缺乏创造性:像一个高性能的知识检索工具,超出检索范围时表现差,甚至出现“幻觉”。面对复杂逻辑推导和新的知识推演能力不足,无法基于新的语料推演出新知识。 8. 对于特定领域或高度专业化的查询,容易产生错误信息或“幻觉”,特别是当查询超出训练数据或需要最新信息时。
2025-02-13
AI领域,传统机器学习,nlp,深度学习,大语言模型,rag,agent,请生成一张让普通人能看懂的AI领域概念图
以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释: 人工智能(AI):一种目标,让机器展现智慧。 生成式人工智能(GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习: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。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类。 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。 深度学习:一种更厉害的手段,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度),神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型(LLM):是一类具有大量参数的“深度学习”模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content):利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-11
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
推荐几个写会议纪要的ai 工具
以下是为您推荐的写会议纪要的 AI 工具: 1. 飞书妙记(https://www.feishu.cn/product/minutes):飞书的办公套件之一。 2. 通义听悟(https://tingwu.aliyun.com/home):阿里推出的 AI 会议转录工具。 3. 讯飞听见(https://www.iflyrec.com/):讯飞旗下智慧办公服务平台。 4. Otter AI(https://otter.ai/):转录采访和会议纪要。 此外,还有以下工具可供选择: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-10
请给我整理一套怎么才能学习和使用AI的方法,列举几个例子是怎么能快速的理解ai的发展历史及原理
以下是一套学习和使用 AI 的方法,以及帮助您快速理解 AI 发展历史及原理的途径: 一、学习 AI 的方法 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 二、快速理解 AI 发展历史及原理的途径 1. AI 背景知识 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-02-07
请给我推荐几个带有知识库引用的dify案例
以下是使用 Dify 构建知识库的具体步骤: 1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集:在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 以下是一些带有知识库引用的 Dify 案例:
2025-01-30
给我推荐几个论坛
以下为您推荐一些论坛: 文本类 Prompt 网站: Learning Prompt:授人以渔,非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney,网址: FlowGPT:国外做的最大的 prompt 站,内容超全面,更新快,网址: LangChain Hub:提示词管理工具,LangChain 推出了 LangChain Hub,一个提示词上传、浏览、拉取和管理的工具,网址: 微软 Prompt Flow:微软发布开源的 LLM 开发工具集 Prompt flow,它简化了基于 LLM 的人工智能应用程序的端到端开发周期,从构思、原型设计、测试、评估到生产部署和监控,对于简单工作流非常实用,网址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库,快速的寻找到用户需求 prompt,网址: PromptKnit:The best playground for prompt designers,网址: ChatGPT Shortcut:ChatGPT 提示词网站,提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出,网址: ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享,网址: Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt,网址: 图像类 Prompt 网站: NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器,网址: 魔咒百科词典:魔法导论必备工具,简单易用的 AI 绘画 tag 生成器,网址: KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts,网址: Public Prompts:免费的 prompt 合集,收集高质量的提示词,网址: AcceleratorI Prompt:AI 词汇加速器,加速 Prompt 书写,通过按钮帮助优化和填充提示词,网址:
2025-01-29
那请帮我列举Ai下有哪几个子领域(他们必须是并列关系),机器学习下又有哪几个子领域
以下是 AI 的子领域: 1. 机器学习 2. 计算机视觉 3. 自然语言处理 4. 语音识别 5. 智能机器人 机器学习的子领域包括: 1. 监督学习,常用算法如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习,如聚类、降维等算法。 3. 强化学习
2025-01-21