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大模型时间序列的图

回答

以下是为您整理的关于大模型时间序列相关的图的信息：

  • 2023 年 7 月 10 日，在“一图胜千言”中更新了几张图，包括一张 LLM 很重要的图，其背后是一篇必读论文《Language Models are Few-Shot Learners》，还有大型语言模型（大于 10B）的时间轴，这背后也是一篇论文，85 页盘点 LLM 发展史，附最详细 prompt 技巧。此外，还有 datacamp 出品的“生成式人工智能工具全景图”和“盘点数据和人工智能相关工作所需的主要服务”。
  • 中文大模型基准测评 2023 年度报告中，国内大模型关键进展大致分为三个阶段，即准备期（ChatGPT 发布后国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（国内大模型数量和质量开始逐渐增长）、爆发期（各行各业开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战的竞争态势）。
  • Sora：大型视觉模型的综述中，基础模型用于低分辨率视频生成，然后通过级联扩散模型进行细化以提高分辨率。基础视频和超分辨率模型采用 3D U-Net 架构，以时空可分离的方式使用。该架构将时间注意力和卷积层与空间对应物结合起来，以有效捕获帧间依赖性。还包括通过插入学习将帧对齐成时间一致序列的时间层，将预训练的 LDM 转变为视频生成器等内容。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

2023 年历史更新（归档）

[title]2023年历史更新（归档）[heading3]7月10日一图胜千言中更新了几张图一张LLM很重要的一张图，背后是一篇必读论文[《Language Models are Few-Shot Learners》](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=rec0Ig6Qzf&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1)[大型语言模型（大于10B）的时间轴](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=recJR4ndlj&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1)这背后也是一篇论文，85页盘点LLM发展史，附最详细prompt技巧datacamp出品的[生成式人工智能工具全景图](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=rec91zO1YX&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1)和[盘点数据和人工智能相关工作所需的主要服务](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=recf9ckOMT&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1)

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

5（关键进展）时间准备期成长期爆发期◼自2022年11月30日ChatGPT发布以来，AI大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大的人工智能浪潮。国内学术和产业界在过去一年也有了实质性的突破。大致可以分为三个阶段，即准备期（ChatGPT发布后国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（国内大模型数量和质量开始逐渐增长）、爆发期（各行各业开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战的竞争态势）。故事的起点：ChatGPT发布国内迅速形成大模型共识

Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

[title]Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述【官方论文】[heading1]3技术[heading2]3.3建模基础模型用于低分辨率视频生成，然后通过级联扩散模型进行细化以提高分辨率。基础视频和超分辨率模型采用3D U-Net架构，以时空可分离的方式使用。该架构将时间注意力和卷积层与空间对应物结合起来，以有效捕获帧间依赖性。它采用v-预测参数化以确保数值稳定性，并使用条件增强来促进模型间的并行训练。该过程涉及对图像和视频的联合训练，将每个图像视为一个帧以利用更大的数据集，并使用无分类器引导[57]来增强提示的忠实度。应用渐进式蒸馏[58]来简化采样过程，显著减少计算负载同时保持感知质量。结合这些方法和技术，Imagen Video不仅能生成高保真度的视频，还能展现出卓越的可控性，如其生成多样化视频、文字动画和各种艺术风格内容的能力所示。14(a)额外的时间层。通过插入学习将帧对齐成时间一致序列的时间层，将预训练的LDM转变为视频生成器。在优化过程中，图像骨干θ保持固定，只有时间层li的参数ϕ接受训练。14(b)视频LDM堆栈。视频LDM首先生成稀疏关键帧，然后使用相同的潜在扩散模型进行两次时间插值以实现高帧率。最后，将潜在视频解码到像素空间，并可选地应用视频上采样器扩散模型。图14：视频LDM的整体框架。来源：视频LDM[36]。

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10碱基长度序列如何进行比对
很抱歉，目前知识库中没有关于 10 碱基长度序列如何进行比对的相关内容。但一般来说，进行碱基序列比对可以使用专门的生物信息学软件和算法，常见的方法包括基于动态规划的算法（如 NeedlemanWunsch 算法和 SmithWaterman 算法）、基于哈希表的快速比对方法等。同时，还需要考虑碱基的相似性计分规则、空位罚分等因素。如果您需要更详细准确的信息，建议查阅专业的生物信息学教材或咨询相关领域的专家。
2024-08-27
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
大模型安全相关资料
以下是关于大模型安全的相关资料： 大模型的架构：包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 三种类型。其中，我们熟知的 AI 助手基本采用 decoderonly 架构，这些架构都是由谷歌 2017 年发布的“attention is all you need”论文中提出的 transformer 衍生而来。 大模型的特点：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，通常用 TB 级别的数据进行预训练；参数非常多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 大模型的安全性保障：通过对齐（指令调优），包括监督微调、获取 reward model 与进行强化学习来调整语言模型的输出分布，以保证语言模型不会输出有害内容和信息。例如 LLAMA2 专门使用了安全有监督微调确保安全。但 Alignment 并不足以防护所有安全问题，存在越狱（Jailbreak）现象，会使模型对齐失效。此外，还有隐私问题。 相关资源：如果想进一步了解大语言模型安全，可以访问 Github awesomellmsafety 项目：https://github.com/ydyjya/AwesomeLLMSafety
2024-10-18
目前最好用的机关公文写作大模型或智能体
目前在机关公文写作方面表现较好的大模型或智能体有： 智谱清言：由智谱 AI 和清华大学推出，基础模型为 ChatGLM 大模型。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，但在代码能力上还有优化空间，知识百科方面稍显不足。可应用场景广泛，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表现出色，在较复杂推理应用上效果不错，也适用于广告文案、文学写作等。 此外，在大模型中，智能体是大模型的一个重要发展方向。智能体可以理解为在大模型（如 LLM）基础上增加了工具、记忆、行动、规划等能力。目前行业里主要用到的如 langchain 框架，能通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。
2024-10-18
你知道有支持个性化训练的大预言模型么
以下是一些支持个性化训练的大语言模型： 1. Character.ai：更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，与 ChatGPT 侧重不同，后者注重提高效率和解放生产力。 2. Midjourney：今天发布了模型个性化 Personalization 或 'p'的早期测试版本。模型个性化会学习用户的喜好，以便更可能用用户的口味来填补空白。其要求包括目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习，需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效。使用时只需在提示后输入 'p'，或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能，还可以使用 's 100'控制个性化效果的强度。但需注意个性化目前不是一个稳定的功能，会随着进行更多的成对排名而变化，且可能会在接下来的几周内推出算法更新。
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
零基础学习ai 多长时间达到专家的水平
成为 AI 领域的专家并非一蹴而就，需要经历一个长期的过程。就像在医疗保健领域，成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始，通过正规学校教育，再进行学徒实践，从该领域最出色的实践者那里学习，这个过程往往需要数年时间。 对于零基础学习 AI 而言，目前没有一个确切的时间能保证达到专家水平。这取决于多种因素，如个人的学习能力、投入的时间和精力、学习方法的有效性等。 而且，AI 技术发展迅速，需要不断学习和更新知识。按照当前的发展速度，5 年时间行业就可能发生巨大变化。如果不能持续跟进，很容易被更强大的 AI 技术所淘汰。 总之，要达到 AI 专家水平需要长期的积累和不断的学习，十几年内行业的变化可能会对学习者提出更高的要求。
2024-10-17
chatgpt版本更新时间
ChatGPT 不同版本的知识更新时间如下： ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月。 ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月。 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。
2024-10-14
文字生成视频，时间没有限制且免费的软件有哪些？
以下是一些文字生成视频且时间没有限制且免费的软件： 1. Pika：一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. 剪映海外版 CapCut：每人每天可以免费生成五次，网址：https://www.capcut.com/editortools/aivideogenerator 。 更多相关工具和网站可以查看： 1. 2. AnimateLCMSVDxt：利用了 LCM 技术蒸馏的 SVD 模型，只需要四步就能生成不错的视频，网址：https://huggingface.co/wangfuyun/AnimateLCMSVDxt 。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-10-04
 coze更新功能时，如何第一时间得知。
要第一时间得知 Coze 的更新功能，可以通过以下方式： 1. 关注 Coze 的相关视频，如： 。 2. 了解创建 Coze Bot 的初衷，其旨在为用户提供最新的一手资讯，并以多模态形式自动推送到不同平台。用户可通过定制化的检索需求，如在 Bot 或微信群中以对话方式输入需求，或获取飞书表格中的用户需求，来获取最新资讯。 3. 关注 Coze API 的更新，其将多模态对话和知识库修改能力开放出来，增强了可玩性。对于微信图片助手方面，可通过特定配置实现更多功能。 需要注意的是，如果您还未掌握通过 COW 接入微信机器人的方式，可前往： 进行学习，并在 chatgptonwechat 中 config.json 中配置自己的 Coze API Key 和 Coze Bot ID 。
2024-09-27
人工智能发展的流程图上面有相关人物与重要时间节点或重大事件
以下是人工智能发展的流程图相关内容，包含重要人物与重要时间节点或重大事件： 二十世纪中叶，人工智能领域开启。最初符号推理流行，带来专家系统等重要进展，但因提取知识成本高等问题，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 近现代，计算机科学发展为人工智能研究奠定基础，人们尝试用机器模拟人类思维。 1950 年，英国数学家阿兰·图灵提出著名的“图灵测试”。 1956 年，人工智能一词被提出，达特茅斯会议举行。 1997 年，深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。 2016 年，AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 2020 年，GPT3 发布。 2022 年，DALLE 发布。 2023 年，GPT4 发布。 2024 年，预计发布 GPT5 。 随着时间推移，计算资源变便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中“人工智能”常被用作“神经网络”的同义词。
2024-09-16
我做过微商，主要是网上卖门票优惠劵，美食优惠卷，过节卖月饼种子礼盒，还有蟹卡，我平时时间比较富裕，请推荐我适合做那个行业的副业，我45岁，男士，适合利用哪款ai工具来帮助我的副业，我应该具体从什么开始学起，我是做能源石油开采行业的，请给我推荐几款副业，
您好，鉴于您的情况，以下是一些可能适合您的副业推荐： 1. 电商直播带货：您有销售经验，可以通过直播介绍和销售各类特色产品。 2. 在线咨询服务：利用您在能源石油开采行业的专业知识，为相关从业者提供咨询。 在 AI 工具方面，您可以考虑以下几种： 1. 智能客服工具：例如阿里云小蜜等，帮助您处理客户的常见问题，提高服务效率。 2. 数据分析工具：如百度统计、腾讯分析等，帮助您分析市场数据和客户需求。 对于学习，建议您从以下方面开始： 1. 了解 AI 工具的基本功能和操作方法。 2. 学习如何运用数据分析工具来挖掘潜在的市场需求和客户偏好。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-09-16