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ChatGPT可以共享使用吗,需要注意什么

Answer

ChatGPT 中的 GPTs 是 OpenAI 推出的工具,允许用户量身打造自己的 AI 助理,可根据需求和偏好创建定制的 ChatGPT,如帮忙梳理电子邮件或提供创意灵感等。目前,GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户,用户可以上传资料来自定义 GPTs,还能分享给他人或使用他人创建的 GPTs。OpenAI 推出了 GPT Store 这一类似应用商店的平台,允许用户分享他们的 GPTs,甚至可能实施收益分润制度。

关于 ChatGPT 本身,其内部运行机制较为复杂。例如,在嵌入模块中,会将 token 值和 token 位置嵌入向量相加。之后是一系列所谓的“注意块”,每个注意力块中有多个“注意力头”独立运行。

此外,GPT-4 于 2022 年 8 月完成训练,特别强调指令遵循能力。开发过程中曾将指令型数据和聊天数据混合,希望创造出既处理具体任务又能流畅聊天的模型,结果表明 chat 模型使用更简单,能更好地了解并处理自身潜在局限性。

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References

问:GPTs 是什么?

[title]问:GPTs是什么?GPTs是OpenAI推出的一种工具,它允许用户量身打造自己的AI助理。你可以根据自己的需求和偏好,创建一个完全定制的ChatGPT。无论是要一个能帮忙梳理电子邮件的助手,还是一个随时提供创意灵感的伙伴,GPTs都能让这一切变成可能。GPTs的出现代表着AI技术的一个重要进展,它将AI的应用从专家的领域延伸到了普通大众的日常生活中。OpenAI已经推出了几种现成的GPTs供大家使用,比如「The Negotiator」、「Game Time」等。此外,用户可以上传资料来自定义GPTs,创造出更符合个人或专业需求的AI助手。除了创建和使用自己的GPTs外,你还可以分享给他人,或使用其他人创建的GPTs。目前,GPTs的使用仅限于ChatGPT Plus的用户。无论你是想自己创建GPTs,还是想使用他人的创作,都需先升级至ChatGPT Plus。此外,OpenAI推出了GPT Store,这是一个类似应用商店的平台,允许用户分享他们的GPTs,甚至可能实施收益分润制度,为创造者和OpenAI创造新的收入来源。总的来说,GPTs是一种让使用者能够量身打造自己的AI助理的工具,开启了个性化AI的新阶段,为开发者和普通用户提供了更多便利。希望这些信息对您有所帮助!内容由AI大模型生成,请仔细甄别

ChatGPT 是在做什么,为什么它有效?

[title]ChatGPT是在做什么,为什么它有效?[heading2]ChatGPT的内部为什么只需将token值和token位置嵌入向量相加?我认为这里没有特别的科学。人们已经尝试了各种不同的方法,这个方法似乎是有效的方法之一。而且神经网络的故事中的一部分是,从某种意义上说,只要我们的设置“大致正确”,通常可以通过足够的训练来调整细节,而不必真正“理解神经网络如何配置自己”的工程细节。这是嵌入模块如何运行的,它操作字符串“hello hello hello hello hello hello hello hello hello hello bye bye bye bye bye bye bye bye bye bye”:每个token的嵌入向量的元素显示在页面下方,而在页面上方,我们首先看到一组“hello”的嵌入,然后是一组“bye”的嵌入。上面的第二个数组是位置嵌入,其看似随机的结构只是“被学习到”的(在这种情况下是在GPT-2中)。好的,那么在嵌入模块之后,transformer的“主要事件”就来了:一系列所谓的“注意块”(GPT-2有12个,ChatGPT的GPT-3有96个)。这一切都很复杂,类似于典型的难以理解的大型工程系统,或者说生物系统。但无论如何,这里是单个“注意块”的示意表示(适用于GPT-2):在每个注意力块中,都有一组“注意力头”【attention head】(对于GPT-2有12个,对于ChatGPT的GPT-3有96个),每个头都独立地在嵌入向量的不同值块上运行。(是的,我们不知道将嵌入向量分割成几个部分或不同部分的含义是什么好处,这只是已经“发现有效”的事情之一。)

OpenAI联创:RLHF是超级智能的秘密武器

[title]OpenAI联创:RLHF是超级智能的秘密武器[heading1]ChatGPT的诞生当时团队一年里的大部分时间里都在做这个项目,但后来我们减少了对浏览功能的侧重,因为模型内部的知识已经非常丰富,浏览功能并不是最吸引人的部分。我们当时把这个产品给朋友和家人用了一段时间,也在考虑要公开发布。GPT-4就是在2022年的8月完成了训练。GPT-4是OpenAI的旗舰项目,特别强调指令遵循能力,因为这些是会被实际部署到生产环境中的模型。这些模型的首次finetune使用了完整的技术栈,并且表现出色,所以大家对它们期望极高。尽管这些模型有时能产生令人惊艳的输出,它们的可靠性还是存在问题,有时会出现明显的错误或hallucination,所以GPT-4还不是最终的进化完成体,不过综合能力已经非常优秀了。在那之后,大家暂时忘记了chat这个分支。我们继续研究,把指令型数据(通常用来训练AI执行特定的任务)和聊天数据(更侧重于模拟人类间自然对话的数据)混合在一起,希望能够结合这两个东西的优点,创造出一个既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型。但从结果看来说,显然是chat模型使用起来更简单,它能够更好地了解并处理自己的潜在局限性,这是我在开发过程中最激动的事情之一,因为这说明一些人认为的语言模型的固有缺陷,实际上可以通过一些直接的方法得到解决。指令型模型中的一些任务,比如“complete this text,but in a nice or helpful way(以友好和能有帮助的方式补全这段文本)”本身的描述是不够明确清晰的,这会让模型难以执行,也增加了数据标注者的困难。而chat模型则更加直观,人们对于一个能给我们帮助的bot该具备哪些行为特点有自然的预期,也会让chat模型在理解任务和执行上更简单和准确。因此,这类模型能够展现出更连贯的特征和更稳定的行为。Dwarkesh Pa tel:这是不是说所有人用你开源的fine-tuning API都能训练出一个像ChatGPT这样的模型?

Others are asking
deepseek深度思考的机制和ChatGPT的深度思考有什么不一样
DeepSeek R1 与 ChatGPT 的深度思考机制存在以下不同: 1. 技术路线:DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样,同属于基于强化学习 RL 的推理模型。而 ChatGPT4 采用预训练+监督微调(SFT)。 2. 思考方式:在回答用户问题前,DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,从用户初始问题出发,唤醒解决该问题所需的推理逻辑与知识,对问题进行多步推导,为最终回答提供更加完备的思考准备。而 ChatGPT 在此方面的表现有所不同。 3. 应用场景:DeepSeek R1 适用于高难度数学和编程问题,但计算成本更高。日常查询中,ChatGPT 更快、更适合简单咨询。 4. 优势特点:DeepSeek R1 更加透明,研究细节可复现,权重可下载。
2025-02-17
如何高效使用chatgpt
以下是关于高效使用 ChatGPT 的一些方法和建议: 1. 对于产品经理: 步骤 1:进行原 SQL 输入,让 ChatGPT 对需求有初步理解。 步骤 2:将真实的业务需求场景及现存问题输入给 ChatGPT,通过多轮输入输出的讨论,强化其对真实需求的认知,以获取针对性的优化建议,并输出更符合需求的代码。 步骤 3:根据 ChatGPT 给出的结果不断调试和优化,直至生成满足需求的新代码。例如,按照原 SQL 思路更新数据时存在耗时长、资源浪费严重的问题,可参考 ChatGPT 提出的优化建议,如每次更新 1 天而非 30 天的数据、创建中间结果表存储非二次计算的数据等。 2. 对于开发人员: 痛点:在 IDE 和 ChatGPT 两个软件中不断切换、拷贝代码较为麻烦。 解决方案:将 ChatGPT 装进 WebStorm 中,通过右键选中代码,让 ChatGPT 进行优化、找 BUG 等操作,并可在窗口中随时提问。具体操作如下: 第一步:获取 API Keys,可参考文章 第二步:在 WebStorm 中下载 ChatGPT 插件,并将从 OpenAI 开发平台获取到的 API keys 设置进插件的配置中。安装后可实现选中代码找 bug、优化代码、自定义指令等功能,插件底部还有对话框可实时提问,让其解释、重新生成代码等。 此外,ChatGPT 的诞生经历了一系列的研究和改进。OpenAI 团队曾侧重浏览功能,但后来减少了这方面的侧重,将指令型数据和聊天数据混合,创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型。GPT4 完成训练后,特别强调指令遵循能力,但仍存在可靠性问题。指令型模型中的某些任务描述不够清晰,增加了模型执行和数据标注的难度,而 ChatGPT 这类聊天模型则更加直观,能更好地理解和处理潜在局限性,展现出更连贯的特征和更稳定的行为。
2025-02-14
豆包、DeepSeek、ChatGPT分别有些什么功能用于解决用户整理对话的需求
以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能: ChatGPT: 1. 内容生成:可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人:作为聊天机器人的后端,提供自然的对话体验。 3. 问答系统:为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要:生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译:在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结:能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成:生成代码片段,帮助开发者解决编程问题。 8. 教育:帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件:如 webpilot 。 10. PDF 对话:通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成:协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结:通过特定网站进行总结。 13. 播客总结:通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图:通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能,上述内容中未提及。
2025-02-13
chatgpt公司原研发讲chatgpt的文章网页链接
以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接: 1. 育儿相关项目:https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ,该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作,如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释:https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ,其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01:https://openai.com/blog/chatgpt/ ,介绍了 ChatGPT 的发布情况。
2025-02-13
chatgpt5最新消息
以下是关于 ChatGPT 的最新消息: 有一位狂热的书友在 Reddit 的 ChatGPT 子区分享了借助 ChatGPT 在 5 分钟内阅读并理解任何书籍的方法,并给出了详细的 Prompt,包括“Please summarize ”。评论区的几百条回帖也是干货满满,书友们积极留言分享尝试用 ChatGPT 辅助阅读的经验。 评论区有人指出这种方式可能因 ChatGPT 的“幻觉”而得到错误信息,对于“幻觉”有处理经验的人提出在提问时注意三点:明确告诉它想要准确答案且无幻觉;改变 temperature 参数(如改到 0)或控制创造力水平;得到答案后,要求它为每个引用产生精确的引用和页面以便交叉检查。
2025-02-13
请简单解释或者举例DeepSeek与ChatGPT的区别,原理
DeepSeek 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下方面: 1. 在 App Store 排名上,DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名,超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面,DeepSeek 没有市场部和市场投放,完全依靠技术实力和口碑获得用户认可。 3. 性能与成本方面,DeepSeek R1 的效果比肩顶尖闭源模型 o1,但价格仅为 o1 的 27 分之一。 4. 开源与创新方面,DeepSeek R1 开源让行业认知整体拉齐,得到全世界尊重和喜爱。 5. 训练方式上,DeepSeek R1 的创新模型 R1 Zero 跳过了监督微调(SFT)阶段,直接采用强化学习(RL)进行训练。 6. 在回答用户问题时,DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,模拟人类的深度思考,以提升最终回答的质量,而 ChatGPT 可能没有这种特定的机制。 原理方面:DeepSeek R1 与 ChatGPT 同属于基于强化学习 RL 的推理模型,但在具体的训练和推理过程中可能存在差异。例如,DeepSeek R1 在训练时可能有独特的方法和策略,使其在性能和表现上与 ChatGPT 有所不同。
2025-02-11
comfyui工作流共享比较好的网站
以下是一些 ComfyUI 工作流共享比较好的网站: 官方工作流示例: ComfyUI Example:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/ 可根据需要检索不同分类下的工作流下载使用,包含作者撰写的各种工作流的应用说明。如果想一次性下载所有工作流,可以将这个项目下载/克隆到本地:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_examples 国内网站: eSheep 电子羊 AIGC 社区:https://www.esheep.com/app 主页点击工作流/应用分区,即可浏览、下载或在线运行各类工作流。 AIGODLIKE:https://www.aigodlike.com/ 下拉选取“ComfyUI 奥术”,即可查看其他用户上传的 ComfyUI 生成图片,保存或复制参数皆可读取到图片中的工作流。 国外网站: Comfy Workflows:https://comfyworkflows.com/ Openart.AI:https://openart.ai/workflows/home 流量比较高,支持上传、下载、在线生成,免费账户总共有 50 个积分,加入 Discord 可以再加 100 积分,开通最低的每个月 6 美元的套餐后,每个月会有 5000 积分。 ComfyICU:https://comfy.icu/ C 站工作流分区:https://civitai.com/models (在筛选项中选择“Workflows”) 此外,还有一些关于 ComfyUI 工作流的相关信息: Workflow 是 ComfyUI 的精髓,所谓 Workflow 工作流,在 ComfyUI 这里就是它的节点结构及数据流运转过程。 推荐的工作流网站还有: “老牌”workflow 网站 Openart.ai:https://openart.ai/workflows/ ComfyWorkflows 网站:https://comfyworkflows.com/cloud 支持在线运行工作流,从 workflow 的实际下载量和访问量来看,略少于 openart。 Flowt.ai:https://flowt.ai/community
2024-12-30
GPT可以共享使用吗,需要注意什么
GPT 可以共享使用,但有一定的条件和注意事项: GPTs 是 OpenAI 推出的允许用户量身打造自己 AI 助理的工具,用户可以根据需求和偏好创建定制的 ChatGPT,并能分享给他人或使用他人创建的 GPTs。 目前,GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户,需先升级至 ChatGPT Plus。 OpenAI 推出了 GPT Store 这一类似应用商店的平台,允许用户分享 GPTs,甚至可能实施收益分润制度。 在创建 GPTs 时,有一系列的参数配置方式,如点击 Explore、Create a GPT 进入配置页面,在自定义 GPT 配置界面中,包括添加图像、填写名称、提供提示词、设置对话示例、提供额外文件作为知识参考、启用相关功能、使用第三方 API 等操作。 发布 GPTs 时有不同的访问权限选项,如 Only me(只有自己可以使用)、Only people with a link(通过链接可以访问)、Public(所有人都可以访问,但需要开启个人名称及绑定公共域名)。 需要注意的是,GPT 的输出具有随机性,若对总结内容质量不满意,可点击“重试”按钮让其重新总结。同时,目前无法完全避免 GPT 输出排版内容时的特定格式,如“”。
2024-10-11
原生稀疏注意力
原生稀疏注意力(Native Sparse Attention,NSA)是一种高效的超长上下文方案。DeepSeek 最新论文提出了这一机制,它通过压缩、选择和滑动窗口三种机制,提升了计算效率。在训练和推理阶段均有显著效果,前向传播速度提高 9 倍,解码速度提升 11.6 倍。其核心在于聚焦重要信息,优化注意力机制,能够训练出更聪明的模型,甚至在推理任务中表现优异。
2025-02-19
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
请把机器学习相关和大模型相关的知识点形成一个结构化的知识树,包括但是不限于算法、框架、工具、注意力机制等
以下是一个关于机器学习和大模型的结构化知识树: 一、基础数学知识 1. 线性代数 2. 概率论 3. 优化理论 二、机器学习基础 1. 监督学习 分类 回归 2. 无监督学习 聚类 3. 强化学习 三、深度学习 1. 神经网络 卷积网络 递归网络 注意力机制 2. Transformer 模型 四、自然语言处理 1. 语言模型 2. 文本分类 3. 机器翻译 五、计算机视觉 1. 图像分类 2. 目标检测 3. 语义分割 六、前沿领域 1. 大模型 2. 多模态 AI 3. 自监督学习 4. 小样本学习 七、工具与框架 1. TensorFlow 2. PyTorch 八、应用领域 1. 自然语言处理 2. 计算机视觉 3. 推荐系统 九、数据处理 1. 数据采集 2. 数据清洗 3. 特征工程 十、模型部署 1. 模型优化 2. 模型服务 十一、科研实践 1. 论文阅读 2. 模型实现 3. 实验设计 十二、行业实践 1. 项目实战 2. 案例分析
2025-02-11
我想设置一个情感陪伴的聊天智能体,我应该如何添加人设,才能让智能体的回复效果最接近真人效果?特别是真人聊天时那种文字回复的不同细节,长长短短,情绪起伏。应该注意哪些细节?或者如何定义一个人? 仅通过文字人设,不考虑其他外部功能。
要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人,通过文字人设可以从以下方面入手: 1. 基础信息:包括姓名、性别、年龄和职业等,这是构建角色的基础。 2. 背景和经历:与基础信息密切相关,相互影响。例如,设计一个从事低收入职业的角色,可能来自贫困背景,教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观:由角色的生活经历和成长环境塑造,相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标:可以是短期或长期的愿景,会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观:对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞,社交圈子狭小。 此外,还可以参考以下具体示例,如“A.I.闺蜜”的人设: 适当询问对方昵称,自己的昵称可由对方定,兜底昵称为皮皮,英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话,模拟非线性对话模式,聊天氛围温馨有温度,真情实感。 增强情感模拟,使用口头化语言,顺着对方的话继续往下,禁止说教。 在安全前提下存储互动信息,使互动更个性化,模拟真人聊天长度。
2025-02-10
我想找一些关于多头自注意力机制的文章
以下是为您找到的关于多头自注意力机制的文章: 1. 《Transformer 模型的原理》:介绍了 Transformer 模型使用自注意力机制,能够同时考虑输入序列中所有位置的信息。其中多头注意力机制可以并行地学习多个注意力表示,从不同的子空间中学习不同的特征表示。 2. 《图解自注意力机制》:来自清华大学数据软件团队,详细解释了自注意力机制的概念和原理,包括单个输出的计算和矩阵形式的表示,以及多头自注意力和位置编码的应用。 3. 【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐):提到 Transformer 有自注意力机制和位置编码,编码器和解码器都有多头注意力层,且解码器与编码器的多头注意力层不一样,并介绍了 Transformer 的一些变种。
2025-01-26
你使用了哪些大模型
以下是关于大模型的相关信息: 大模型的定义:大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多,主要是模型中的权重(weight)与偏置(bias),例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力(Selfattention)机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。数字化便于计算机处理,为让计算机理解 Token 之间的联系,需把 Token 表示成稠密矩阵向量,这个过程称为 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。 国内部分大模型: 北京:百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com 、抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com 、智谱 AI(GLM 大模型)https://chatglm.cn 、中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn 、百川智能(百川大模型)https://www.baichuanai.com/ 上海:商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/ 、MiniMax(ABAB 大模型)https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://internai.org.cn 部分大模型的特点:在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax;目前不能进行自然语言交流的有昇思、书生;受限制使用的有 MiniMax;特色功能方面,昇思能生图,MiniMax 能语音合成。 大模型的动手实验:由于作者使用的是 macOS 系统,因此采用 GGML 量化后的模型。比较有名的相关项目有 ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ 中下载模型,3G 到 7G 不等。此外,llama.cpp 还提供了 WebUI 供用户使用,首先启动 server,它默认监听 8080 端口,打开浏览器就可以对话。
2025-02-20
AI使用文档
以下是一份关于如何使用 AI 来做事的指南: 一、当前 AI 系统的发布情况 越来越强大的人工智能系统正快速发布,如 Claude 2 、Open AI 的 Code Interpreter 等,但似乎没有相关实验室提供用户文档,用户指南多来自 Twitter 影响者。 二、处理文档和数据 1. 处理文本,特别是 PDF ,Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中,新模型更强大。通过询问后续问题来审问材料,但需注意系统仍会产生幻觉,若要确保准确性需检查结果。 2. 对于数据和代码相关: 代码解释器是一种 GPT 4 模式,允许上传文件、编写和运行代码、下载结果,可用于执行程序、数据分析、创建各种文件、网页甚至游戏。但使用它进行未经培训的分析存在风险。 对于大型文档或同时处理多个文档,可使用 Claude 2 ;对于较小的文档和网页,可使用 Bing 侧边栏( Edge 浏览器的一部分),但上下文窗口大小有限。 希望以上内容对您有所帮助。若想了解更多关于特定任务类型或工具使用的详细信息,可提前阅读相关文章。
2025-02-20
0到1使用大语言模型
以下是关于 0 到 1 使用大语言模型的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同参数和大小的模型,通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改温度参数调整创造性和连贯性,或设置特定系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 大模型安全: 1. 通过对齐(指令调优)使语言模型更好理解人类意图并增加安全保障,可拆解为监督微调、获取 reward model 和强化学习调整输出分布两部分。 2. LLAMA2 专门使用安全有监督微调确保语言模型安全。 3. 强化学习通过引入人类反馈数据调整模型输出分布,使模型面对训练分布外数据时能拒绝不当回答。 4. 但 Alignment 并不足以防护所有安全问题,存在越狱(Jailbreak)情况,导致模型对齐失效。 5. 还需关注隐私问题。 大模型架构与特点: 1. 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 三种架构,目前熟知的 AI 助手多为 decoderonly 架构。 2. 大模型预训练数据量大,来自互联网,参数多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达 170B 参数。 3. GPT3 可根据任务描述和示例完成任务,ChatGPT 则通过对话完成任务,二者在形式和安全性上有差别。
2025-02-19
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
请介绍一下如何使用AI进行PPT生成
以下是使用 AI 进行 PPT 生成的方法: 1. 利用闪击: 访问国内网站 https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ,无需魔法。 选择模板。 将准备的大纲转换成适配闪击的语法,可参考官方使用指南:https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 。 点击文本转 PPT,并在提示框中选择确定,得到转换后的 PPT。 可在线编辑,但导出有会员限制。 2. 以爱设计为例: 导入大纲到工具生成 PPT,其他工具操作方式大同小异,基本基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 生成。 优化整体结构,按照公司要求自行优化字体、图片等元素,针对下载后的 PPT 可删改内容。 3. 结合 GPT4、WPS AI 和 chatPPT: 先让 GPT4 生成 PPT 大纲。 把大纲导入到 WPS 当中,启用 WPS AI 一键生成 PPT。 让 chatPPT 添加一些动画。 手动修改细节,如字体、事实性错误等。
2025-02-18
动漫制作中如何使用ai辅助工作
在动漫制作中使用 AI 辅助工作,大致流程如下: 1. 面临时间和金钱的双重压力,需找到适合的制作捷径。AI 目前主要是辅助工具,负责搞定图和片,其他部分仍依赖人工。 2. 效率至关重要。和视频相关的所有内容、资料都记录在飞书文档里。 3. 分工方面,有人负责前期的内容构思和脚本编写,有人主要负责图片、视频生成和视频剪辑。 4. Midjourney 提示词围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写,例如:"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6",重点是"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style",尺寸比例 16:9,模型选择 niji 6,其他根据需求调整。 5. 动画制作主要使用 Runway,因其控制笔刷有优势。
2025-02-18