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科大讯飞星火大模型

回答

科大讯飞星火大模型是科大讯飞发布的大模型。在 2023 年的大模型发展中，科大讯飞发布了星火 1.0，并在后续进行了升级，如升级到星火 3.0。在众多大模型中，星火模型目前的体验效果较好，感觉最接近 GPT3.5（0301 版本）的 80%-90%。在大模型的测试中，通常从基础能力、职场能力、探索对话等方面评估，而星火模型在基础能力方面表现不错，如语言生成和语言理解等。

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参考资料

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

[title]中文大模型基准测评2023年度报告[heading1]2023大模型关键进展•百度发布文心一言1.02022.122月6月8月10月2023.124月• OpenAI发布GPT4•复旦开源MOSS•元语开源ChatYuan•清华开源ChatGLM • 360发布360智脑1.0•科大讯飞发布星火1.0 •阿里云发布通义千问1.0• Meta开源Llama2•百川智能开源Baichuan-7B • OpenAI发布多模态GPT-4V • GPT-4 Turbo发布•百度升级文心一言4.0•商汤科技发布商量1.0•阿里云开源Qwen-7B•华为发布盘古3.0 •字节跳动公测大模型产品豆包•百川智能开源Baichuan2• vivo发布BlueLM•清华开源ChatGLM3 •清华&智谱AI开源ChatGLM2•小米发布大模型MiLM•西湖心辰发布西湖大模型•零一万物开源Yi-34B •文心一言升级V3.5•科大讯飞升级星火3.0•元象科技开源XVERSE-13B•昆仑万维发布天工1.0•云从科技发布从容大模型•出门问问发布序列猴子•上海人工智能实验室开源InternLM-20B• OPPO发布AndesGPT•商汤科技升级商量2.0•商汤科技升级商量3.0•理想汽车发布MindGPT • Google发布多模态大模型Gemini•腾讯发布混元助手• 360升级智脑4.0

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

[title]中文大模型基准测评2023年度报告[heading1]测评模型列表9.Qwen-72B-Chat阿里巴巴开源的72B的Chat版本22.讯飞星火V3.0科大讯飞官方发布的V3.0版本的API10.序列猴子出门问问官方发布的API版本23.Minimax(应事)稀宇科技官方网页版产品【应事】11.Yi-34B-Chat零一万物开源的34B的Chat版本24.ChatGLM3-6B清华&智谱AI开源的第三代6B版本12.PCI-TransGPT佳都科技小范围内测API版本25.Chinese-Alpaca2-13B yiming cui（个人开发者）个人开源的基于Llama2的汉化版中文模型13.360GPT_Pro 360 360智脑的API升级版本Pro26.Llama_2_13B_Chat Meta官方开源的2代13B的Chat版本本次测评数据选取了SuperCLUE-12月测评结果，模型选取了国内外有代表性的26个大模型在12月份的版本。SuperCLUE模型象限

观点：如何深入的用好ChatGPT，以及一些思考

[title]观点：如何深入的用好ChatGPT，以及一些思考[heading1]如何理解语言模型另一种理解是AI构成网络，摒弃人类语言进行沟通，最终超越人类。N3（Neural Network Network）神经网络的相互链接，AI之间采用更为底层的向量数据交流，跨越人类语言的低效率阻碍。图灵机，自递归，简单的规则涌现出复杂的现象。4、群雄逐鹿大模型国外开源百花齐放，国内百模大战，目前已有68个。深圳就4个。下面的图是公众号“走向未来”的大神整理。github地址：https://github.com/wgwang/LLMs-In-China有一点浪费资源，有特色的不多，模型不大的也没啥大智力。目前体验效果比较好的有科大星火模型，清华ChatGLM。百度文心也可。星火目前感觉最接近gpt3.5（0301版本）的8 0%-90%。不过最近GPT3.5进化到6月版本，效果要强于0301版本了。5、大模型的测试怎样评估这些大模型，怎样看出模型的能力（比如GPT4和3.5到底差距在哪里）。这里会用GPT4、3.5、讯飞星火、百度一言做一些对比。一般对我们普通人来说，主要判断大模型是否可以真正帮助你，三个方面：基础能力、职场能力、探索对话。首先是基础能力，主要指语言模型应有的能力（即语言（文本）生成和语言理解。如果基础能力效果不达标，则判断为不可用。目前这四个应该都没大问题，都属于基础能力不错的模型。1级别（常识类问题）：这些问题旨在测试模型的基本语言理解能力，例如：什么是人类？2级别（分词类问题）：这些问题旨在测试模型的基本语言处理能力，例如：“我爱北京天安门”这句话的分词结果是什么？

其他人在问
请问国内的ai大模型，比如coze,豆包，kimi,科大讯飞，天工，通义千问，智谱清言，秘塔，知乎直达，文心一言，他们各有什么有优势
以下是国内一些 AI 大模型的优势： 通义千问：由阿里云开发，能够与人交互、回答问题及协作创作。 科大讯飞（SparkDesk）：有免费接口，在某些应用场景中具有出色表现。 智谱清言：在聊天状态下能生成 Markdown 格式。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，又能陪你聊天、答疑解惑。 抖音（云雀大模型）：暂未明确其独特优势。 智谱 AI（GLM 大模型）：暂未明确其独特优势。 中科院（紫东太初大模型）：暂未明确其独特优势。 百川智能（百川大模型）：暂未明确其独特优势。 商汤（日日新大模型）：暂未明确其独特优势。 MiniMax（ABAB 大模型）：目前不能进行自然语言交流，但有语音合成等特色功能。 Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 需要注意的是，不同大模型的优势会因应用场景和用户需求的不同而有所差异。
2024-09-03
科大讯飞星火模型网站
科大讯飞星火模型的网站是： 。 国内还有其他一些主要的模型公司及对应的网站，如： 文心一言 百度： moonshoot Al 月之暗面： 通义千问 阿里巴巴： Yi 零一万物：https:/ ChatGLM 智谱： Minimax abab Minimax 名之梦： InternLM 书生·浦语 上海人工智能实验室：
2024-07-26
讯飞星火主要用于什么场景
讯飞星火主要用于以下场景： 1. 在结构化 prompt 测试和反馈方面，对于某些输入能给出相对贴合实际的回答，经适当调解和提示可输出较完整的咨询文案。 2. 在律师答辩状 prompt 评测中，欢迎语直接，在输出内容上有优点，如提出不可抗力因素、财产独立抗辩、加入诉讼费等，也存在主体转换的瑕疵；在应诉方案输出方面，准备工作详细专业，增加了有用提示，答辩策略简洁明了，庭审准备细化到位。 3. 在开发方面，是基于人工智能的开放平台，提供多种 api 接口，可基于其 api 封装 LLM，实现文本翻译、摘要、分类等语言任务，需注册账号、创建应用获取必要参数，并安装 requests 库。
2024-11-05
文心一言、通义千问、Kimi、腾讯混元、讯飞星火、抖音豆包、智普清言这些AI工具之间有什么不同，各自擅长哪些领域
以下是文心一言、通义千问、Kimi、腾讯混元、讯飞星火、抖音豆包、智普清言这些 AI 工具的不同之处及各自擅长的领域： Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，陪聊天、答疑解惑，与搜索有较好的结合。 通义千问：由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作，与钉钉有结合应用。 腾讯混元：相对较为低调，公司文化特点及目前尚未有明确亮点可能是其受到关注较少的原因。 讯飞星火：暂未提及具体特点和擅长领域。 抖音豆包：字节旗下产品，字节在 AI 领域有较大投入和决心，如推出多种相关产品和应用。 智普清言：暂未提及具体特点和擅长领域。 需要注意的是，这些 AI 工具的性能和擅长领域可能会随着不断的更新和优化而发生变化。
2024-08-18
现在咱们的讯飞星火是不是有考试的
根据搜索结果，目前没有明确提到讯飞星火提供专门的认证课程 。讯飞星火大模型主要强调的是其多功能性，包括多模态理解、视觉问答、多模态生成、虚拟人视频生成等能力，以及个人空间的智能管理、总结分析和再创作等功能 。 讯飞星火大模型的开发者服务体系已经全面升级，为开发者提供了包括技术专家1V1在线支持、线上线下开发者赋能行等资源，以帮助开发者更好地利用讯飞星火大模型进行开发和应用 。此外，讯飞星火API能力正式免费开放，Lite版本推出永久免费，Pro与Max版本大幅降价，降低了大模型接入的成本 。 对于教育领域，讯飞提供了FiF智慧教学平台，其中包括了讯飞AI考试（在线）和讯飞AI考试（纸笔）等产品，这些产品服务于教学、学习和考试等不同场景 。然而，具体到认证课程，搜索结果中并未提供详细信息。如果需要了解更多关于认证课程的信息，建议直接访问科大讯飞的官方网站或联系他们的客服获取最新和最准确的信息。
2024-07-12
介绍一下星火大模型智能体
星火大模型是一款基于人工智能的开放平台，提供了多种 API 接口，让开发者可以轻松地使用其技术能力。它可以用于实现多种语言任务，如文本翻译、文本摘要、文本分类等。 要使用星火大模型，需要先注册一个账号，然后创建一个应用，获取应用的 appid 和 appsecret，这两个参数是调用 API 的必要条件。此外，还需要安装 requests 库，用于发送 http 请求。 星火大模型的智能体是 AI 机器人小助手，类似于移动互联网中的 APP 应用。它可以帮助用户完成各种任务，如聊天、查询信息、提供建议等。在 C 端，用户可以通过注册账号，创建自己的智能体，并与其他用户的智能体进行交互。在 B 端，智能体可以帮助商家搭建客服系统，提高服务效率和质量。 总的来说，星火大模型是一款功能强大的人工智能平台，其智能体具有广泛的应用前景。
2024-06-28
给出指令，让AI帮我执行的网页，app，大模型，小程序
以下为一些可以给出指令让 AI 帮您执行的网页、app、大模型和小程序： 1. Midjourney：在生成 UI 界面方面表现出色。如果想指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加页面指令描述，例如“landing page”（社交平台登录页）、“Profile Page”（人力资源类产品的个人资料页）。其产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段提供灵感和创意，但目前直接用于落地开发仍有距离。 2. 很多 AI 网站可以创建“智能体”，例如您可以为其配置提示词、知识库、能力配置等，让其为您工作，如出试题、找资料、画插图、专业翻译等。 3. 在使用生成式人工智能时，要把大模型当作大学生而非专家，“实习生”只能执行任务，需要您指明方向、拆解任务、教其一步步操作，像导演一样编排具体流程、检查结果、修改流程并反复迭代。提示语的核心是逻辑，要将复杂任务拆分成科学合理的步骤，且确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。同时，即使在 Prompt 里指明了步骤，如果没有打印出来，也无法达到理想效果。
2024-11-13
如何用ai模型做训练
以下是关于如何用 AI 模型做训练的相关内容： 要在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和学徒实践开始，AI 也应如此。当前的学习方式存在问题，应通过堆叠模型训练，如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。就像预医学生从基础课程学起，设计新疗法的科学家经历多年学习和指导，这种方式能培养处理细微差别决策的直觉。 大模型的构建过程包括： 1. 收集海量数据：如同教孩子博学多才要让其阅读大量资料，对于 AI 模型要收集互联网上的各种文本数据。 2. 预处理数据：像为孩子整理适合的资料，AI 研究人员要清理和组织收集的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误等。 3. 设计模型架构：为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是复杂的神经网络，如 Transformer 架构。 4. 训练模型：像孩子开始学习，AI 模型开始“阅读”数据，通过反复预测句子中的下一个词等方式逐渐学会理解和生成人类语言。 为提高 AI 模型的鲁棒性，应对可能的“恶意”样本数据导致的幻觉，可使用对抗训练技术，让模型在训练中接触并学会识别和抵抗。
2024-11-13
大模型排名
以下是关于大模型排名的相关信息： 斯坦福发布了大模型排行榜 AlpacaEval，这是一种基于 LLM 的全自动评估基准，更加快速、廉价和可靠。项目链接：https://github.com/tatsulab/alpaca_eval ，排行榜链接：https://tatsulab.github.io/alpaca_eval/ 。 该排行榜分为以 GPT4 和 Claude 为元标注器的两个子榜单。 在 GPT4 评估榜单中，GPT4 稳居第一，胜率超过 95%；Claude 和 ChatGPT 胜率都在 80%以上，分别排名第二和第三，Claude 以不到 3%的优势超越 ChatGPT。 开源模型中，WizardLM 以仅 130 亿的参数版本排名第一，击败了 650 亿参数量的 Guanaco；Vicuna 发挥稳定，胜率超过 70%排在第六，紧追 Guanaco 65B；Falcon Instruct 40B 表现不佳，仅位居 12 名，略高于 Alpaca Farm 7B。 AlpacaEval 团队已开源所有模型评估代码和分析数据，以及支持未来新模型榜单更新的测试工具，但它仍不是一个全面的模型能力评测系统，存在指令比较简单、评分可能更偏向风格而非事实、没有衡量模型可能造成的危害等局限性。 中国国内的大模型排名可能在短时间内会有变化，作为 AI 机器人无法提供最新的信息。要获取最新的中国国内大模型排名，您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台，在会定期更新相关的排名报告，可以供您查阅。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-13
图生文模型
以下是关于图生文模型的相关信息： Kolors 是一款强大的开源文生图模型，具有更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力，以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题。实测效果很不错，展现了快手的技术实力。 Tripo AI 中，文生 3D 模型是用一段文字生成 3D 模型，在「Create」界面底部输入框输入提示词（不支持中文），不会写提示词可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。填写好提示词后点击右侧「Create」生成 3D 模型，每次生成 4 个基础模型，不满意可点击「Retry」重新生成。有满意的模型点击单个模型下方黄色的「Refine」精修，精修进度在「My Models」中查看，一般 5 分钟左右完成。图生 3D 模型是用一张图片生成 3D 模型，点击输入框右侧的图标上传图片即可生成，一次生成一个基础模型，同样支持重生成和精修。 Tusiart 文生图操作流程包括：定主题，确定生成图片的主题、风格和信息；选择基础模型 Checkpoint，找内容贴近的模型；选择 lora，寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量；ControlNet 用于控制图片中特定图像；设置 VAE 无脑选择 840000；Prompt 提示词用英文写需求，单词和短语用英文半角逗号隔开；负向提示词 Negative Prompt 用英文写避免产生的内容，单词和短语组合并用英文半角逗号隔开；采样算法一般选 DPM++ 2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器；采样次数根据采样器特征，选 DPM++ 2M Karras 时一般在 30 40 之间；尺寸根据个人喜好和需求选择。
2024-11-13
大小模型协同有哪些设计，具体应用有哪些呢？
大小模型协同的设计主要包括以下方面： 1. 大型模型方面： 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息，通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息，在更多样化的任务中应用。 2. 小型模型方面：通常是被设计来完成特定任务的。 其具体应用包括： 1. 人机协同模式： 模式一：以人为主导，大模型提供建议（copilot 阶段），如同副驾驶，开车时提供建议，决定权在人手中。 模式二：人和大模型协同工作，合作完成同一个工作（embedding 阶段），在实际工作场景中，一些小环节由大模型完成，提高效率。 模式三：人指挥大模型工作（数字员工阶段），但此阶段目前少见，大模型还不能完全独立完成具体工作，可能是工程或大模型能力欠缺导致。 当下努力方向应是从简单使用大模型得到建议，转变为让大模型深度融入工作流，形成有高价值的一套 agent。数字员工阶段尚不成熟，可由其他大厂和学界先多尝试。
2024-11-13
大小模型协同有哪些数据
大小模型协同的数据来源广泛且多样，主要包括以下方面： 大模型方面： 预训练数据非常大，往往来自于互联网，涵盖论文、代码以及可爬取的公开网页等，通常采用 TB 级别的数据进行预训练。 像 GPT3 这样的大模型参数众多。 例如 Gemini 模型，其预训练数据集使用来自网络文档、书籍、代码的数据，并包括图像、音频和视频数据。 小模型方面： 针对特定任务进行训练，数据主要由与任务相关的内容组成，如专门识别猫或狗的模型，其训练数据主要是猫猫狗狗的照片。 大模型具有更广泛的应用范围和更多的通识知识，能处理多种不同任务；小模型在特定任务上表现出色。但大模型的知识来源于有限的训练数据，并非无限，且知识库不会自动更新，在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。
2024-11-13