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qwen大语言模型有视觉模式吗？

回答

Qwen 大语言模型具有视觉模式。以下是相关信息：

  • 有博主称 Qwen-VL 已迁移到 ComfyUI 中，它支持本地图像、上下文窗口多轮对话，支持 PLUS 和 MAX 双视觉模型，支持百万像素、任意规格图像，具有超强细节和文字识别能力，在开源领域表现出色，中文能力突出，目前 API 免费开放。
  • 关于部署 Qwen 大语言模型，如在 Windows 电脑上，可点击 win+R，输入 cmd 回车；在 Mac 电脑上，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”选择“终端”应用程序，然后复制相关命令行粘贴回车进行下载。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

爆肝博主 ZHO-绘画

[title]爆肝博主ZHO[heading1]更新记录：[heading2]1月30日Qwen-VL[15【击败GPT4V？我把Qwen-VL迁移到ComfyUI中了！- -Zho- |小红书-你的生活指南】😆 kQBVB2cSgsCwXcT 😆](https://www.xiaohongshu.com/explore/65b8fbe5000000002c0373d7?app_platform=ios&app_version=8.23.2&author_share=1&share_from_user_hidden=true&type=video&xhsshare=WeixinSession&appuid=63f11530000000001001e0c8&apptime=1706622055&wechatWid=803c253b00ed4224d3a2adcd80b46ed7&wechatOrigin=menu)[http://xhslink.com/NhC33A](https://www.xiaohongshu.com/explore/65b8fbe5000000002c0373d7?app_platform=ios&app_version=8.23.2&author_share=1&share_from_user_hidden=true&type=video&xhsshare=WeixinSession&appuid=63f11530000000001001e0c8&apptime=1706622055&wechatWid=803c253b00ed4224d3a2adcd80b46ed7&wechatOrigin=menu)【Zho】开源最强视觉模型？Qwen-VL in ComfyUI已上线！1⃣支持本地图像、上下文窗口多轮对话2⃣支持PLUS & MAX双视觉模型3⃣支持百万像素、任意规格图像4⃣超强细节、文字识别能力对比下来应该是开源领域最好的视觉模型了，中文能力突出，目前API免费开放！

爆肝博主 ZHO

[title]爆肝博主ZHO[heading1]更新记录：[heading2]1月30日Qwen-VL[15【击败GPT4V？我把Qwen-VL迁移到ComfyUI中了！- -Zho- |小红书-你的生活指南】😆 kQBVB2cSgsCwXcT 😆](https://www.xiaohongshu.com/explore/65b8fbe5000000002c0373d7?app_platform=ios&app_version=8.23.2&author_share=1&share_from_user_hidden=true&type=video&xhsshare=WeixinSession&appuid=63f11530000000001001e0c8&apptime=1706622055&wechatWid=803c253b00ed4224d3a2adcd80b46ed7&wechatOrigin=menu)[http://xhslink.com/NhC33A](https://www.xiaohongshu.com/explore/65b8fbe5000000002c0373d7?app_platform=ios&app_version=8.23.2&author_share=1&share_from_user_hidden=true&type=video&xhsshare=WeixinSession&appuid=63f11530000000001001e0c8&apptime=1706622055&wechatWid=803c253b00ed4224d3a2adcd80b46ed7&wechatOrigin=menu)【Zho】开源最强视觉模型？Qwen-VL in ComfyUI已上线！1⃣支持本地图像、上下文窗口多轮对话2⃣支持PLUS & MAX双视觉模型3⃣支持百万像素、任意规格图像4⃣超强细节、文字识别能力对比下来应该是开源领域最好的视觉模型了，中文能力突出，目前API免费开放！

张梦飞：【全网最细】从LLM大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程

一、下载并安装Ollama1、点击进入，根据你的电脑系统，下载Ollama：https://ollama.com/download2、下载完成后，双击打开，点击“Install”3、安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成http://127.0.0.1:11434/二、下载qwen2:0.5b模型（0.5b是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）1、如果你是windows电脑，点击win+R输入cmd，点击回车如果你是Mac电脑，按下Command（⌘）+ Space键打开Spotlight搜索。输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。2、复制以下命令行，粘贴进入，点击回车：3、回车后，会开始自动下载，等待完成（这里下载久了，可能会发现卡着不动，不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口，键盘点空格，就会刷新了）4、下载完成后你会发现，大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。

其他人在问
什么是加载别人训练的qwen模型？
加载别人训练的 qwen 模型通常涉及以下步骤： 1. 对于直接调用千问的某一个大模型，如“qwenmax”模型，在 COW 中需要更改 key 和 model。在 /root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件进行更改，并添加"dashscope_api_key"。获取 key 可参考视频教程或图文教程。同时，需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，若对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，可能是未实名认证，可点击去，或查看自己是否已认证。 2. 部署大语言模型时，如下载 qwen2:0.5b 模型，对于不同的电脑系统操作有所不同。如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。之后复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。 3. 对于 Ollama 大模型部分，为避免没下载大模型带来的报错，需要先下载 ollama，网站：网站中复制代码，然后像特定操作一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd，进入到下方的命令行，右键粘贴刚才的代码，等待下载即可。
2024-10-01
什么是qwen模型？
Qwen（通义千问）是由阿里巴巴推出的大模型。 Qwen 具有以下特点和成就： 1. 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里，可以参与国际竞争的国产大模型。 2. 多次冲进 LMSys 榜单，得分不断提高。 3. 开源模型累计下载量突破 1600 万，国内外有海量开发者基于其开发模型和应用，尤其在企业级方面。 4. Qwen 2 开源，具有多种尺寸的预训练和指令调整模型，包括 Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B 和 Qwen272B。 5. 除英语和中文外，还接受过另外 27 种语言的数据训练。 6. 在大量基准评估中表现出最先进的性能，代码和数学性能显著提高，全面超越 llama3。 7. 增大了上下文长度支持，最高达到 128K tokens（Qwen272BInstruct）。 8. 在权威模型测评榜单 OpenCompass 中，Qwen1.5110B 已领先于文心 4.0 等一众中国闭源模型，Qwen272B 整体性能相比 Qwen1.5110B 又取得大幅提升，在 MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MTBench、Arena Hard、LiveCodeBench 等国际权威测评中获十几项世界冠军，超过美国的 Llama3。
2024-10-01
怎么使用qwen2
以下是关于 Qwen2 的相关信息： 1. 性能表现：Qwen 2 开源了，其模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型。在权威模型测评榜单 OpenCompass 中，此前开源的 Qwen1.5110B 已领先于文心 4.0 等一众中国闭源模型，刚开源的 Qwen272B 相比 Qwen1.5110B 整体性能大幅提升。在 MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MTBench、Arena Hard、LiveCodeBench 等国际权威测评中，Qwen272B 获十几项世界冠军，超过美国的 Llama3。 2. 训练与微调：大规模预训练后，通义千问团队对模型进行精细微调，提升了代码、数学、推理、指令遵循、多语言理解等能力，还让模型学会对齐人类价值观。微调过程遵循使训练规模化并减少人工标注的原则，探索了多种自动方法获取高质量数据，结合了有监督微调、反馈模型训练以及在线 DPO 等方法，采用在线模型合并方法减少对齐税。不久后将推出 Qwen2 的技术报告。 3. 特点：Qwen2 有 5 种尺寸的预训练和指令调整模型，包括 Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B 和 Qwen272B。除英语和中文外，还接受过另外 27 种语言的数据训练，在大量基准评估中表现出最先进的性能，代码和数学性能显著提高，增大了上下文长度支持，最高达到 128K tokens（Qwen272BInstruct）。 4. 体验与下载：Qwen2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，开发者可在魔搭社区体验、下载模型，或通过阿里云百炼平台调用模型 API。同时，Qwen272binstruct 模型已上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，所有人都可以登录体验 Qwen2 的性能，或者选择 Qwen2 模型与其他大模型进行对比测评。测评地址为。Compass Arena 是由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出的大模型测评平台，集齐了国内主流的 20 多款大模型。 5. 开源社区影响力：Qwen 系列模型正在全球爆火，近一个月内总下载量翻倍，已突破 1600 万次。海内外开源社区已经出现了超过 1500 款基于 Qwen 二次开发的模型和应用。自今年 2 月 Qwen1.5 发布前后，就有大量开发者催更 Qwen2。6 月 7 日晚上 24 点左右 Qwen2 上线后，多个重要的开源生态伙伴火速宣布支持 Qwen2。
2024-10-01
有代码基础和数学基础，帮我制定一份AI的学习计划，主要方向是数据分析、计算机视觉和AIGC
以下是一份针对您有代码基础和数学基础，以数据分析、计算机视觉和 AIGC 为主要方向的 AI 学习计划： 一、基础知识学习 1. 深入学习 AI 相关的基本概念，包括但不限于： AI（人工智能）：了解其定义、发展历程和应用领域。 机器学习：掌握监督学习、无监督学习和强化学习的原理和应用。 深度学习：理解神经网络和神经元的工作原理。 2. 学习相关数学知识，如线性代数、概率论、统计学等，为后续的学习打下坚实基础。 二、数据分析方向 1. 学习数据分析的基本流程和方法，包括数据收集、清洗、预处理和可视化。 2. 掌握常见的数据分析工具和库，如 Python 的 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。 3. 学习数据挖掘和机器学习算法在数据分析中的应用，如分类、回归、聚类等。 三、计算机视觉方向 1. 学习计算机视觉的基本概念和原理，如图像处理、特征提取、目标检测等。 2. 掌握深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，并学习使用它们进行计算机视觉任务的开发。 3. 实践常见的计算机视觉项目，如人脸识别、图像分类、目标跟踪等。 四、AIGC 方向 1. 了解 AIGC 的发展现状和应用场景。 2. 学习生成式模型，如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。 3. 实践 AIGC 相关的项目，如文本生成、图像生成等。 五、学习资源推荐 1. 在线课程：Coursera 上的《机器学习》《深度学习专项课程》等。 2. 书籍：《机器学习》（周志华）、《深度学习》（伊恩·古德费洛等）。 3. 开源项目：在 GitHub 上寻找相关的优秀开源项目进行学习和实践。 4. 视频资源： ：某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，内容硬核，值得观看。 六、实践与项目经验积累 积极参与实际项目，将所学知识应用到实际中，不断提升自己的能力。 请注意，学习是一个持续的过程，需要不断地实践和总结，祝您学习顺利！
2024-09-18
AI视觉算法
以下是关于 AI 视觉算法的相关内容： GPT4 Vision GPT4 Vision 是 OpenAI 高级模型 GPT4 的创新功能，于 2023 年 9 月推出，能够解释视觉内容和文本，为用户提供更丰富、更直观的交互体验。 GPT4V 模型使用带有预训练组件的视觉编码器进行视觉感知，将编码的视觉特征与语言模型对齐。它建立在复杂的深度学习算法之上，能有效处理复杂的视觉数据。 GPT4V 允许用户上传图像作为输入并询问有关图像的问题，这种任务类型称为视觉问答（VQA）。 GPT4V 的工作原理： 利用先进的机器学习技术解释和分析视觉和文本信息。 对庞大数据集进行训练，包括文本和各种视觉元素。 训练过程结合强化学习，采用两阶段训练方法，先掌握视觉语言知识，再对更小、更高质量的数据集进行微调，以提高生成的可靠性和可用性。 计算机视觉 图像分类和物体识别：将图片作为输入，输出图像的内容分类，应用于面部识别。 物体识别：不仅分类或识别物体，还检测物体是否出现在图像中。 图像分割算法：识别物体位置，并标记不同物体对应的像素点，如用于识别 X 光照射图片。 视觉追踪：检测视频中的奔跑者，并追踪其轨迹和运动方向。 自然语言处理 文本分类：识别邮箱或文本中的内容并归类，可用于情绪识别。 信息检索：输入关键字，找出相关文档。 名称实体识别：找出句子中的名称，自动提取电话、姓名、国籍等。 机械翻译：进行语言翻译。 解析与语音部分标注技术：标注句子词性，让 AI 系统找出需留意的词语。 解析器：将单词组合成短语和句子，也是一种分类标签。 语音识别：将麦克风记录的空气高速压力变化数据转化为文本。 触发词检测：识别触发词。 语音 ID 识别：通过倾听说话来识别身份。
2024-09-05
详细介绍一个移动端-图片视觉处理的方法，如试卷拍照去除书写笔迹
移动端图片视觉处理方法在试卷拍照去除书写笔迹方面可以采用图像处理和机器学习技术的结合。以下是一个详细的方法介绍： 图像预处理： 图像去噪：使用去噪算法（如高斯滤波、中值滤波）去除图像中的噪声。 图像增强：通过增强算法（如直方图均衡化、对比度增强）提升图像的清晰度和对比度。 图像分割： 使用图像分割算法将试卷图像中的书写笔迹和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 文字检测： 在分割后的图像中，使用文字检测算法（如基于深度学习的文本检测模型）识别出试卷上的文字区域。 文字识别： 对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的OCR（Optical Character Recognition）技术。 后处理： 根据需求进行后处理，如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 机器学习模型训练（可选）： 如有足够的数据，可以采用机器学习技术训练模型，通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 优化算法： 对整个处理流程进行优化，提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。 移动端集成： 将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中，以实现试卷拍照去除书写笔迹的功能。可以使用移动端开发框架（如iOS的Core ML、Android的TensorFlow Lite）来实现模型的部署和调用。 通过以上方法，可以在移动端实现对试卷拍照图像进行书写笔迹去除的功能，提高试卷的清晰度和可读性。
2024-03-20
推荐一下国内可以通过对话微调的预训练模型
以下是为您推荐的国内可以通过对话微调的预训练模型相关信息： 为优化 Llama2 的中文能力，可使用以下数据： 网络数据：互联网上公开的网络数据，包括百科、书籍、博客、新闻、公告、小说等高质量长文本数据。 ：中文 Wikipedia 的数据。 ：中文悟道开源的 200G 数据。 ：Clue 开放的中文预训练数据，经过清洗后的高质量中文长文本数据。 竞赛数据集：近年来中文自然语言处理多任务竞赛数据集，约 150 个。 ：MNBVC 中清洗出来的部分数据集。 社区提供预训练版本 Atom7B 和基于 Atom7B 进行对话微调的模型参数供开放下载，关于模型的进展详见社区官网 https://llama.family。 另外，关于会话补全（Chat completions）： gpt3.5turbo 和 textdavinci003 两个模型能力相似，但前者价格只是后者的十分之一，在大部分情况下更推荐使用 gpt3.5turbo。 gpt3.5turbo 模型不支持微调。从 2023 年 3 月 1 日起，只能对基于 GPT3.5 的模型进行微调。有关如何使用微调模型的更多细节，请参阅微调指南。 从 2023 年 3 月 1 日起，OpenAI 会将您通过 API 发送的数据保留 30 天但不会使用这些数据来提升模型。 关于安仔：Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent（国内版）： 目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，其携带上下文轮数默认为 3 轮，可修改区间是 0 到 30，具体轮数可根据业务需求决定。 在 Bot 编排页面的“技能”区域，可为 Bot 配置所需技能。不懂插件时，可选择区域右上角的“优化”按钮让 AI Bot 根据提示词自动选择插件。也可自定义添加所需插件，点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。 在 Bot 编排页面的“预览与调试”区域，可测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录以开始新的测试，确保 Bot 能理解用户输入并给出正确回应。
2024-10-18
推荐一下个人可以使用的通过对话微调的模型
以下是一些个人可以使用的通过对话微调的模型相关信息： 会话补全（Chat completions）： GPT3.5 系列中，gpt3.5turbo 和 textdavinci003 有相似能力，但 gpt3.5turbo 价格仅为 textdavinci003 的十分之一，在多数情况下更推荐使用 gpt3.5turbo。不过，gpt3.5turbo 不支持微调，从 2023 年 3 月 1 日起，只能对基于 GPT3.5 的模型进行微调。 微调（Finetuning）： 案例研究： 客户支持聊天机器人：通常包含相关上下文、对话摘要及最近消息，可能需要几千个示例处理不同请求和客户问题，建议审查对话样本确保代理消息质量，可使用单独文本转换微调模型生成摘要。 基于技术属性列表的产品描述：将输入数据转换为自然语言很重要，确保完成基于所提供描述，若常查阅外部内容，自动添加此类内容可提高性能，若描述基于图像，提取图像文本描述可能有帮助。 模型（Models）： GPT3.5 模型可理解和生成自然语言或代码，其中功能最强大、最具成本效益且针对聊天优化的型号是 gpt3.5turbo，建议使用它而非其他 GPT3.5 模型，因其成本更低。 gpt3.5turbo：功能强大，针对聊天优化，成本低，会使用最新模型迭代更新，最大 Token 数 4096，训练数据截至 2021 年 9 月。 gpt3.5turbo0301：2023 年 3 月 1 日的快照，不会更新，仅在 2023 年 6 月 1 日结束的三个月内提供支持，最大 Token 数 4096，训练数据截至 2021 年 9 月。 textdavinci003：能完成任何语言任务，支持文本中插入补全，最大 Token 数 4097，训练数据截至 2021 年 6 月。 textdavinci002：与 textdavinci003 类似，使用监督微调而非强化学习训练，最大 Token 数 4097，训练数据截至 2021 年 6 月。 codedavinci002：针对代码完成任务优化，最大 Token 数 8001，训练数据截至 2021 年 6 月。 请注意，OpenAI 模型具有不确定性，相同输入可能产生不同输出，将温度设置为 0 可使输出大部分具有确定性，但可能仍有少量可变性。
2024-10-18
个人使用可以通过对话微调的大模型
大模型是指输入大量语料，使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。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 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。 3. 找老师：用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：完成就业指导后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称为推导（infer）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，能代表单个字符、单词、子单词等，具体取决于分词方法。将输入分词时会数字化形成词汇表。 个人动手实验方面： macOS 系统可采用 GGML 量化后的模型。有名的项目如 ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ ，首先编译，利用 Metal 的 GPU 用相应命令编译，然后去下载模型，还提供了 WebUI，启动 server 后默认监听 8080 端口，打开浏览器可对话。 Whisper 与 llama 类似，用 make 命令编译，去指定地址下载量化好的模型，转换音频，目前只接受 wav 格式，可用 ffmpeg 转化。 张梦飞的教程《用聊天记录克隆自己的 AI 分身》全程本地操作，目标是把微信聊天记录导出，用其微调模型，最终接入微信替你回复消息。
2024-10-18
国内能通过对话微调的语言大模型
以下是国内一些能通过对话微调的语言大模型： 教育领域：桃李（Taoli） 地址： 简介：在国际中文教育领域数据上进行了额外训练的模型，基于国际中文教育教材等构建资源库和问答数据集，并利用数据进行指令微调，让模型习得将知识应用到具体场景中的能力。 数学领域：chatglmmaths 地址： 简介：基于 chatglm6b 微调/LORA/PPO/推理的数学题解题大模型，样本为自动生成的整数/小数加减乘除运算，可 gpu/cpu 部署，开源了训练数据集等。 文化领域：Firefly 地址： 简介：中文对话式大语言模型，构造了许多与中华文化相关的数据，如对联、作诗、文言文翻译、散文、金庸小说等，以提升模型在这方面的表现。 金融领域： Cornucopia（聚宝盆） 地址： 简介：开源了经过中文金融知识指令精调/指令微调的 LLaMA7B 模型。通过中文金融公开数据+爬取的金融数据构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 进行了指令微调，提高了 LLaMA 在金融领域的问答效果。基于相同的数据，后期还会利用 GPT3.5 API 构建高质量的数据集，另在中文知识图谱金融上进一步扩充高质量的指令数据集。 BBTFinCUGEApplications 地址： 简介：开源了中文金融领域开源语料库 BBTFinCorpus，中文金融领域知识增强型预训练语言模型 BBTFinT5 及中文金融领域自然语言处理评测基准 CFLEB。 XuanYuan（轩辕） 地址： 简介：国内首个开源的千亿级中文对话大模型，同时也是首个针对中文金融领域优化的千亿级开源对话大模型。在 BLOOM176B 的基础上针对中文通用领域和金融领域进行了针对性的预训练与微调，不仅可以应对通用领域的问题，也可以解答金融相关的各类问题，为用户提供准确、全面的金融信息和建议。
2024-10-18
我的app应用想要对接大语言模型，结合APP用户自身的数据，实现更精准的对话，是否有行业比较成功的案例可以借鉴
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：
2024-10-18
大模型合规
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。
2024-10-18
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
请推荐一些国内免费可以调教的语言大模型
以下是一些国内免费可以调教的语言大模型： 1. Aquila：由智源研究院发布，在技术上继承了 GPT3、LLaMA 等的架构设计优点，替换了一批更高效的底层算子实现、重新设计实现了中英双语的 tokenizer，升级了 BMTrain 并行训练方法，是在中英文高质量语料基础上从 0 开始训练的，通过数据质量的控制、多种训练的优化方法，实现在更小的数据集、更短的训练时间，获得比其它开源模型更优的性能。也是首个支持中英双语知识、支持商用许可协议、符合国内数据合规需要的大规模开源语言模型。地址： 2. baichuan7B：由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于 Transformer 结构，在大约 1.2 万亿 tokens 上训练的 70 亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文权威 benchmark（CEVAL/MMLU）上均取得同尺寸最好的效果。地址： 3. Anima：由艾写科技开发的一个开源的基于 QLoRA 的 33B 中文大语言模型，该模型基于 QLoRA 的 Guanaco 33B 模型使用 ChineseVicuna 项目开放的训练数据集 guanaco_belle_merge_v1.0 进行 finetune 训练了 10000 个 step，基于 Elo rating tournament 评估效果较好。地址：
2024-10-16
大语言模型发展历程
大语言模型的发展历程如下： 2017 年，发布了《Attention Is All You Need》论文，为后续发展奠定基础。 2018 年，Google 提出 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），其创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息，以及掩码语言建模（MLM）以更好地推断语义信息，参数规模在 110M 到 340M 之间。 2018 年，OpenAI 提出 GPT（Generative Pretrained Transformer），开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标而无需额外监督信号的方式，展示了强大的语言生成能力，参数规模达 1750 亿。 2021 年，Meta 提出 Large LAnguage Model Approach（LLAMA），这是首个开源模型，为构建更大规模、更通用的语言模型提供了方法与工具，参数规模在十亿到千亿之间。 此外，OpenAI 的 GPT3.5 是其大语言模型 GPT 系列中多年来最完善的一次迭代，并通过 ChatGPT 成功推向大众，在短时间内实现了用户的快速增长。 在语言模型的发展中，20 世纪 80 年代发明了递归神经网络（RNN）处理单词序列，但存在训练速度慢和遗忘问题。1997 年发明的长短期记忆（LSTM）网络解决了部分问题，但语言能力有限。 2020 年中期，Lewis 等人提出检索增强生成（RAG），它将外部数据检索整合到生成过程中，提高了模型提供准确和相关回答的能力。RAG 的演进轨迹在四个不同阶段展开，2017 年的创始阶段主要重点是通过预训练模型（PTM）来吸收额外的知识以增强语言模型。
2024-10-15
我是一个大学生，大语言模型帮我能做什么
大语言模型对大学生有以下帮助： 1. 模拟故事情景代入角色：通过心智理论推理出每个角色的知识和信念，得出可能的回答，有助于小说家写出更丰富的人物心理和精彩对话，设计更灵活逼真的情节细节。 2. 理解模型中的 Encoder：Encoder 是模型的编码器部分，负责对输入的文本序列进行编码，获取其对应的语义表示。具有词嵌入、位置编码、注意力机制、层叠编码、上下文建模等关键作用，是大型语言模型的核心部件，对于提取和建模输入序列的语义信息至关重要。 3. 转换类应用：擅长将输入转换为不同格式，如语言翻译、拼写和语法矫正、格式转换等，使转换过程更简单高效，提供更好的文本相关应用体验。例如可以将英文文本翻译成西班牙语，识别文本所属语言等。
2024-10-11