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全球最好的通用AI大模型是哪一个?

回答

目前全球范围内,在通用 AI 大模型方面,OpenAI 研发的 ChatGPT 具有显著的影响力和优势。

ChatGPT 的出现标志着通用 AI 的起点和强 AI 的拐点,是 AI 领域科技创新和成果应用的重大突破。它引发了全球范围内的广泛关注,众多科技大厂、创业公司和机构纷纷参与到 AI 大模型的竞争中。

不过,国内的通义千问系列模型,如 Qwen 也表现出色。Qwen 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,在一些榜单中多次上榜,其开源模型的累计下载量突破了 1600 万,受到国内外开发者的欢迎。

需要注意的是,对于“全球最好的通用 AI 大模型”的评判标准并非绝对,还会受到不同应用场景和需求的影响。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

七大行业的商业化应用

[title]七大行业的商业化应用[heading5]▎“过去几个月内国内AI大模型都大同小异,现状则是,全球只有OpenAI能够达到通用AI的商作者|林志佳编辑|李小年本文首发于钛媒体APP2022年11月30日,美国OpenAI公司研发的一款ChatGPT的人工智能(AI)聊天机器人产品破土而出。OpenAI可能也没想到,原本ChatGPT只是向消费者展现GPT能力的产品,却能在过去200天里引发从投资人到创业者、从独角兽到大厂、从业界到学术界、从经济学家到科技部部长的广泛关注。与此同时,谷歌、微软、阿里等超30家科技大厂、创业公司、机构相继下场,一时间讨论四起,全球展开了一场AI大模型“军备赛”。《中国人工智能大模型地图研究报告》显示,截至今年5月28日,中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。而美国、中国占全球已发布大模型总量的80%以上。当下行业内达成的一个基本共识是,ChatGPT的出现标志着通用AI的起点和强AI的拐点,是AI领域科技创新和成果应用的一次重大突破,也是新时代数字化的“发电厂”。利用ChatGPT,以SaaS(软件即服务)服务的方式接入到干行百业,所有数字化系统和各个行业都值得用ChatGPT重做一遍。更多人未来期望ChatGPT使企业数字化业务流程更快、更高效、更智能。不过,相比OpenAI和微软公布包括摩根士丹利、Stripe等公司使用ChatGPT的商业案例,国内“百模大战”中却出现了一个怪现象:技术和产品能力似乎都很强,但一到客户手里却出现各种bug,公布对话大模型的公司都在谈自身的技术能力强、场景化方案,部分还公布合作信息,但都极少在公开场合谈商业落地案过程。

Qwen 2开源了 模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型

[title]Qwen 2开源了模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型[heading1]相关参考信息可以说,Qwen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。不久前,OpenAI创始人奥特曼在X上转发了一条OpenAI研究员公布的消息,GPT-4o在测试阶段登上了Chatbot Arena(LMSys Arena)榜首位置,这个榜单是OpenAI唯一认可证明其地位的榜单,而Qwen是其中唯一上榜的国内模型。早些时候,有人做了个LMSys榜单一年动态变化视频。过去一年内,国产大模型只有Qwen多次冲进这份榜单,最早出现的是通义千问14B开源视频Qwen-14B,后来是Qwen系列的72B、110B以及通义千问闭源模型Qwen-Max,得分一个比一次高,LMSys也曾官方发推认证通义千问开源模型的实力。在顶尖模型公司的竞争中,目前为止中国模型只有通义千问真正入局,能与头部厂商一较高下。开发者用脚投票的结果,显示了Qwen系列的受欢迎程度。目前为止,Qwen系列开源模型的累计下载量突破了1600万,国内外有海量开发者都基于Qwen开发了自己的模型和应用,尤其是企业级的模型和应用。Qwen的很多忠实拥趸是海外开发者,他们时常在社交平台发表“我们为什么没有这种模型”的溢美之词(配图详见附件)。可以说,通义大模型用行动证明了开源开放的力量。七、为什么大模型的生态建设如此重要?AI大模型是全球数字技术体系的竞争,这个体系包括芯片、云计算、闭源模型、开源模型、开源生态等等。中国信息化百人会执委、阿里云副总裁安筱鹏指出,全球AI大模型竞争的制高点是AI基础大模型,因为基础大模型决定了产业智能化的天花板,商业闭环的可能性,应用生态的繁荣以及产业竞争的格局。与此同时,开源生态在整个技术体系的竞争中也有着至关重要的作用。

从 0 到 1 了解大模型安全,看这篇就够了

[title]从0到1了解大模型安全,看这篇就够了encoder-only:这些模型通常适用于可以自然语言理解任务,例如分类和情感分析.最知名的代表模型是BERTencoder-decoder:此类模型同时结合了Transformer架构的encoder和decoder来理解和生成内容。该架构的一些用例包括翻译和摘要。encoder-decoder的代表是google的T5decoder-only:此类模型更擅长自然语言生成任务。典型使用包括故事写作和博客生成。这也是我们现在所熟知的众多AI助手的结构我们目前耳熟能详的AI助手基本都来自左侧的灰色分支,当然也包括ChatGPT。这些架构都是根据谷歌2017年发布的论文“attention is all you need”中提出的transformer衍生而来的,在transformer中,包括Encoder,Decoder两个结构目前的大型语言模型就是右侧只使用Decoder的Decoder-only架构的模型大模型又大在哪呢?第一,大模型的预训练数据非常大,这些数据往往来自于互联网上,包括论文,代码,以及可进行爬取的公开网页等等,一般来说,现在最先进的大模型一般都是用TB级别的数据进行预训练。第二,参数非常多,Open在2020年发布的GPT-3就已经达到170B的参数在GPT3中,模型可以根据用户输入的任务描述,或给出详细的例子,完成任务但这与我们熟知的ChatGPT仍然有着很大的差距,使用ChatGPT只需要像和人类一样对话,就可以完成任务。除了形式上的不同之外,还有一个更加重要的差距,那就是安全性上的差别。

其他人在问
除了生成式ai还有什么ai
以下是除生成式 AI 之外的一些常见的 AI 类型: 1. 监督学习型 AI:使用标记的数据进行训练,以预测未来的值。 2. 无监督学习型 AI:专注于在原始数据中发现模式。 3. 深度学习型 AI:使用人工神经网络处理复杂模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 强化学习型 AI:通过与环境的交互和奖励机制来学习最优策略。 在游戏领域,早期的游戏中的计算机控制对手是简单脚本程序,而现在由于更快的微处理器和云技术,能够构建大型神经网络,在高度复杂的领域中识别模式和表示。未来,多代理系统可能会成为建模推理和社会学习过程的主流方式。在生成式 AI 的下一个阶段,推理研发成果将渗透到应用层,特定领域中获取真实世界数据和构建特定认知架构仍是挑战。
2024-10-18
有没有好用的辅助做笔记的ai工具和指令?
以下为您推荐一些好用的辅助做笔记的 AI 工具: Vowel:https://www.vowel.com/ Augment:https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=thisaicanhackinterviews Noty:https://noty.ai/ Sembly AI:https://www.sembly.ai/ Briefly:https://chrome.google.com/webstore/detail/brieflyaimeetingsummar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk Fireflies.ai:https://app.fireflies.ai/ Noota:https://chrome.google.com/webstore/detail/nootascreenrecordermee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh Read:https://app.read.ai/analytics/meetings 、https://app.read.ai/analytics/settings/workspace/new 相关文章参考: 此外,还有一些 AI 工具在其他相关领域也表现出色,例如: 在制作 PPT 方面,有 Gamma(https://gamma.app/)、美图 AI PPT(https://www.xdesign.com/ppt/)、Mindshow(https://www.mindshow.fun/)、讯飞智文(https://zhiwen.xfyun.cn/)等。
2024-10-18
ai视频
以下是关于 AI 视频的相关内容: 从生成方式分类: 1. 文生视频、图生视频:Runway、Pika labs、SD + Deforum、SD + Infinite zoom、SD + AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation。 2. 视频生视频: 逐帧生成:SD + Mov2Mov。 关键帧+补帧:SD + Ebsynth、Rerender A Video。 动态捕捉:Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics。 视频修复:Topaz Video AI。 3. AI Avatar+语音生成:Synthesia、HeyGen AI、DID。 4. 长视频生短视频:Opus Clip。 5. 脚本生成+视频匹配:Invideo AI。 6. 剧情生成:Showrunner AI。 从产品阶段和可用维度分类: 1. Opusclip:利用长视频剪成短视频。 2. Raskai:短视频素材直接翻译至多语种。 3. invideoAI:输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 4. descript:屏幕/播客录制>PPT 方式做视频。 5. veed.io:自动翻译自动字幕。 6. clipchamp:微软的 AI 版剪映。 7. typeframes:类似 invideoAI,内容呈现文本主体比重更多。 部分 AI 视频软件汇总及相关信息: |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |Runway|https://runwayml.com| |有网页有 app 方便|| |haiper|https://app.haiper.ai/|免费| | | |SVD|https://stablevideo.com/|有免费额度|对于景观更好用|| |Pika|https://pika.art/|收费 https://discord.gg/pika|可控性强,可以对嘴型,可配音|| |PixVerse|https://pixverse.ai/|免费|人少不怎么排队,还有换脸功能|| |Dreamina|https://dreamina.jianying.com/|剪映旗下|生成 3 秒,动作幅度有很大升级|| |Morph Studio|https://app.morphstudio.com/| |还在内测| | |Heygen|https://www.heygen.com/| |数字人/对口型| | |Kaiber|https://kaiber.ai/| | | | |Moonvalley|https://moonvalley.ai/| | | | |Mootion|https://discord.gg/AapmuVJqxx| |3d 人物动作转视频| | |美图旗下|https://www.miraclevision.com/| | | | |Neverends|https://neverends.life/create|2 次免费体验|操作傻瓜| | |SD|Animatediff SVD deforum|免费|自己部署| | |Leiapix|https://www.leiapix.com/|免费|可以把一张照片转动态| | |Krea|https://www.krea.ai/|12 月 13 日免费公测了| | | |luma||30 次免费| | | |Kling|kling.kuaishou.com| | ||
2024-10-18
0基础学习AI应该从哪里开始入手呢
对于 0 基础学习 AI,您可以从以下几个方面入手: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍 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,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,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,您可以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),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 建议您一定要掌握提示词的技巧,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 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI,还可以: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,这些是 AI 和机器学习的基础。 学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
ai建站推荐
以下为您推荐一些 AI 建站工具: 1. 即时设计:https://js.design/ 这是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」,为设计师提供更加本土化的功能和服务,相较于其他传统设计工具,更注重云端文件管理、团队协作,并将设计工具与更多平台整合,一站搞定全流程工作。 2. V0.dev:https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix:https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具,可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站,提供广泛的模板和设计供您选择,以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app,能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora:https://www.dora.run/ 使用 Dora AI,可以通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画,生成强大网站。支持文字转网站,生成式 3D 互动,高级 AI 动画。 在选择 AI 网站制作工具时,您可以考虑以下因素: 1. 目标和需求:确定您的网站目标(例如个人博客、商业网站、在线商店)和功能需求。 2. 预算:有些工具提供免费计划或试用版,但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性:选择一个符合您技术水平的工具,确保您能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项:检查工具是否提供足够的自定义选项,以满足您的设计和功能需求。 5. 支持和资源:查看是否有足够的客户支持和学习资源(如教程、社区论坛),帮助您解决问题。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
如何快速入门学习ai
以下是快速入门学习 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 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,了解其工作原理和交互方式。 对于不会代码的情况,20 分钟上手 Python + AI 可以这样做: 在深入学习 AI 时,许多朋友因需要编程而感到困难,各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。因此有了这份简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,在接下来的 20 分钟内循序渐进完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 一些背景: 关于 Python: Python 就像哆拉 A 梦,它拥有一个装满各种道具的百宝袋,被称为标准库,遇到问题时可直接使用。如果百宝袋里的道具不够用,还可以通过 pip 一类的工具订购新道具,也可以在 GitHub 一类的分享代码的平台获取。Python 被全世界广泛使用,尤其是在 AI 领域。 关于 OpenAI API: OpenAI 通过两种方式提供服务,其一通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,直接对话即可;其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,通过代码调用完成更多自动化任务。
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
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
请从学术上论证“通用人工智能(AGI)时代已经到来”
以下是从学术上对“通用人工智能(AGI)时代已经到来”的论证: 从机器之心的进化角度来看: 1. 数据方面:ImageNet 数据集的大小已接近人从出生到大学毕业视觉信号的数据量,Google 公司创建的新模型相关数据集大小可与人一生所获取的数据量媲美。 2. 算力方面:人工神经网络与人脑的大小虽有差距,但在某些哺乳动物面前已具竞争力。每花一美元所能得到的计算能力呈指数级增长,大规模基础模型所用到的计算量每 3.5 个月就会翻番。且随着时间推移,该领域的资金、资源增加,人才涌入,会开发更好的软件和硬件。同时,物理学的限制同样约束人脑能力极限,所以 AGI 可以实现。 从多模型机制和参考框架的角度: 1. 多模型机制:新皮层由数以万计的皮质柱组成,通过投票使多模型设计发挥作用。智能机器的“大脑”也应由许多几乎相同的元素组成,并连接到各种可移动的传感器。 2. 参考框架:大脑中的知识储存在参考框架中,机器也需要学会世界的模型及相关信息的表示。 从通用化的原因来看: 1. 如同通用电脑战胜专用电脑,通用电脑成效比更好,促进技术进步,更多努力用于加强受欢迎的设计和支持其生态系统,导致成本降低和性能提升,这是算力指数式增长的基本驱动力。 2. 机器智能的一些重要未来应用,如 Elon Musk 希望的通用智能机器人探索火星,需要通用方案的灵活性,因为它们要处理无法预料的问题并设计新颖的解决方案,而专用的深度学习模型无法做到。 周鸿祎认为,从最近技术的进步来看,AGI 时代大概在两三年就会到来,通用人工智能比大模型对社会和世界的影响更大。不拥抱 AI 的个人可能会被会 AI 的人取代,不拥抱 AI 的公司会被淘汰。
2024-09-30
根据我的论文主题撰写一段引言:《通用人工智能时代的博弈论应用:数据科学与决策价值》
在当今科技飞速发展的时代,通用人工智能(AGI)的崛起正以前所未有的态势改变着我们的生活和社会。随着数据量的爆炸式增长以及决策环境的日益复杂,博弈论作为一门研究决策主体相互作用时的策略选择及均衡问题的学科,在通用人工智能时代展现出了独特的应用价值。 在数据科学领域,海量的数据为我们提供了丰富的信息,但如何从这些数据中提取有价值的知识并做出明智的决策,成为了一个关键挑战。博弈论的引入为解决这一问题提供了新的思路和方法。它帮助我们理解不同数据主体之间的竞争与合作关系,从而优化数据的采集、处理和分析过程。 在决策价值方面,通用人工智能系统需要在复杂多变的环境中做出最优决策。博弈论通过对不同策略的收益和风险进行分析,为决策提供了理论依据和数学模型,使得决策更加科学、合理和高效。 综上所述,研究通用人工智能时代的博弈论应用,对于推动数据科学的发展以及提升决策的价值具有重要的理论和实践意义。
2024-09-28
根据我的论文题目撰写一段引言,要求达到人文社科的极高水准:《通用人工智能时代的博弈论应用:数据科学与决策价值》
在当今科技飞速发展的时代,通用人工智能正以前所未有的态势重塑着我们的生活和社会格局。在这一宏大背景下,博弈论的应用成为了一个引人瞩目的焦点。数据科学的崛起为我们提供了海量且复杂的数据资源,而如何从这些数据中挖掘出有价值的信息,并将其转化为明智的决策,成为了摆在我们面前的关键问题。博弈论,作为一门研究决策主体相互作用时的策略选择和均衡结果的学科,为我们在通用人工智能时代的决策过程提供了深刻的理论基础和实用的分析工具。它不仅能够帮助我们理解个体和群体在复杂环境中的行为模式,还能够预测和优化决策结果,从而实现决策价值的最大化。因此,深入探讨通用人工智能时代中博弈论在数据科学与决策价值方面的应用,具有极其重要的理论意义和现实价值。
2024-09-28
你是一个搜索AI还是通用的大模型
AI 既包括专门用于搜索的模型,也有通用的大模型。 在搜索方面,有像 You.com、Neeva 这样为一般搜索查询提供服务的公司,Consensus 跨越研究论文进行搜索,Perplexity 的 Bird SQL 产品针对特定的 Twitter 内容进行搜索。同时,存在能联网检索的 AI,例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网,Perplexity 结合了问答和普通搜索引擎的功能,Bing Copilot 可简化在线查询和浏览活动,还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据隐私的搜索引擎。 通用大模型方面,如 ChatGPT 的崛起让人们认为大模型可能是通用的,但通用技术并非通用人工智能(准确来讲,Artificial General Intelligence 是强人工智能),强人工智能的定义是可以如同人一样做任何智力任务。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-23
对于大语言模型使用的未来趋势,是闭源云端还是开源本地部署,作为普通用户是否有必要了解本地部署知识,并且是否有必要自己搭建agent以及rag?
大语言模型的未来趋势在闭源云端和开源本地部署方面存在多种可能性。 对于开源本地部署,以下是一些相关信息: Ollama 是一个方便用户在本地运行和管理大型语言模型的框架,具有以下特点: 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。 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 CPU 和 GPU。 提供模型库,用户可从中下载不同模型,以满足不同需求和硬件条件,模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 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。 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。 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。 安装可访问 https://ollama.com/download/ 。 可以通过一些教程学习如何本地部署大模型以及搭建个人知识库,例如了解如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、通过搭建本地聊天工具了解 ChatGPT 信息流转、RAG 的概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建完全本地化的数据库等。 同时,采用开源或国内企业提供的 13B 级模型本地部署在内部系统中,虽需投入算力,但有其价值。智能客服的大量优质大客户可能会选择自己搭建智能客服平台,并结合大模型企业提供的技术服务,基于大模型搭建 LangChain、RAG 框架,实现 RPA 自动流程。 对于普通用户是否有必要了解本地部署知识以及是否有必要自己搭建 agent 以及 rag,这取决于个人需求和兴趣。如果您希望更深入了解大模型的工作原理和运行机制,或者有特定的个性化需求,那么了解和尝试本地部署可能是有意义的。但如果只是一般的使用需求,可能无需深入了解和自行搭建。
2024-09-03
这些是通用大模型,我要的是金融股票领域的大模型
目前在金融股票领域的大模型有彭博发布的 BloombergGPT 以及蚂蚁金融大模型。 通用大模型能够有问必答,适用不同产业,但在特定领域表现可能不理想。而垂直大模型类似于单领域专家,虽受众有限但在特定领域更专业,比如金融领域。微调是对大模型针对特定领域的训练过程,能优化参数提高在该领域的专业性,且相比从头训练新模型更经济高效。
2024-08-28
我想找一些具有「图片理解」能力的模型,最好是国内的
以下是一些具有“图片理解”能力的国内模型: 1. Gemini 模型:在各种图像理解基准测试中表现出色,如在表 7 中的各项测试中是最先进的,在回答自然图像和扫描文档的问题,以及理解信息图表、图表和科学图解等任务中性能强大。在 zeroshot 评估中表现优于其他模型,在多学科的 MMMU 评估基准测试中也取得了最好的分数。 2. 国内大模型: 北京企业机构: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/ 上海企业机构: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 3. 智谱·AI 开源模型: CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型,拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型,在多模态权威学术榜单上综合成绩第一,在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。 Visualglm6B:开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。 RDM:Relay Diffusion Model,级联扩散模型,可以从任意给定分辨率的图像快速生成,而无需从白噪声生成。
2024-10-16
国内可直接编辑或创建图像文件的最好用AI有哪些?
以下是一些国内可直接编辑或创建图像文件且好用的 AI 工具: 1. 无界 AI:可用于快速制作海报底图,并完成主题海报排版。操作流程包括确定主题与文案、选择风格与布局、生成与筛选、配文与排版。 2. Artguru AI Art Generator:在线平台,能生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 3. 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。 4. Stable Diffusion Reimagine:通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 5. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计,可将上传的照片转换为芭比风格。 6. 可灵:由快手团队开发,用于生成高质量的图像和视频,但价格相对较高。 7. 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,用户可选择多种艺术和图像风格,生成图像质量较高,操作界面简洁直观,用户友好度高,且目前免费,每天签到获取灵感值即可。但存在一定局限性,如某些类型的图像因国内监管要求无法生成,处理非中文语言或国际化内容可能不够出色,处理多元文化内容时可能存在偏差。
2024-10-15
学习AGI最好的路线是啥?我想有规划的来进行学习
以下是为您规划的学习 AGI 的一些建议: 首先,对 AI 有一个初步的认识,了解其基本概念和常见工具,例如通过注册尝试各种 AI 工具,但要注意可能会走弯路。 可以参考目录索引推荐,找到适合自己的学习主线和支线,就像游戏通关一样逐步深入。 明确自己的兴趣点,因为兴趣是最好的老师,能让您更有动力坚持学习。 掌握一些方法,如万能公式法,问 AI 【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,获取知识框架并深入探究每个小点。 寻找优质的信息源,像即刻 App 的“”等免费圈子,以及 Twitter 和相关官网。 在学习过程中,要注意做减法,例如只掌握最好的产品,解决具体问题,关注核心能力,理清需求和逻辑,先提升认知和洞察。 学以致用,通过学习、分享和实践不断填补知识的缝隙,成长进步。 需要注意的是,每个人的学习情况不同,找到适合自己的学习路径最为重要。
2024-10-15
国内最好的音乐AI
以下是一些国内的音乐 AI 相关的初创公司: 音乐分析/推荐: :人工智能驱动的音乐相似性搜索和自动标记,适合以音乐发现为业务的人。 :用于音频和声音目录的直观音频搜索引擎。 :发现将音乐从歌曲和播放列表的束缚中解放出来的艺术家。 :每次播放公平报酬。 (被 SoundCloud 收购):使用人工智能帮助自动化工作流程。 (被 Spotify 收购):构建人工智能驱动的音乐应用程序。 :用于音乐标记和相似性搜索的人工智能。 :基于歌词的音乐发现、推荐和搜索的算法和工具。 :人工智能驱动的引擎可帮助找到正确的配乐。 :音乐识别和版权合规性,音频指纹、大规模翻唱识别。 :AI 音乐分析,包括歌词摘要、主题提取和音乐特征。 音乐源分离: :免费的 DAW,提供高质量的人声、鼓点、旋律、贝斯分离、全能音频分离、编辑和人声/乐器转 MIDI 功能。 :AI 音频处理。 :在音乐/视频流媒体和虚拟/增强现实中重新定义音频体验。 :为音乐行业提供按需创建音轨的平台。 :为娱乐行业提供音频分离解决方案,释放经典内容的全部潜力。 :在几秒钟内将任何歌曲的人声和音乐分离。 :基于世界排名第一的 AI 技术的高质量音轨分离。 :使用强大的 AI 算法免费将歌曲中的人声与音乐分离。 :使用 HiFi AI 分离歌曲中的人声、鼓点、贝斯和其他乐器。 :为 DJ 歌手提供的在线 AI 人声移除器。 :人声移除和在线卡拉 OK。 :使用多种不同算法(Demucs、MDX、UVR 等)免费分离歌曲。 :从歌曲中移除人声并分离鼓点、贝斯和其他乐器。 音乐创作与制作: :数字宇宙的音乐解决方案,Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 :AI 音乐创作和制作。 :自由定制高质量免版权费音乐。 :云平台,让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 :使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理现场表演。 :开源音乐生成工具。 :旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区。 :使用 AI 创作音乐和语音。 :与 DAW 集成的生成音乐工具,100%免版权费。 :为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 :AI 音乐创作平台和个人音乐制作人。 :通过音乐赋予新的创作和表达方式。 :使用 AI 改变歌唱声音。 :为创造力和生产力提供 AI 音乐。 :使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。
2024-10-13
图片生成最好用的AI前10排名
以下是根据提供的数据为您整理的图像生成较好用的 AI 排名(排名可能会因时间和数据变化而有所不同): 4 月: 1. Adobe firefly 2. Freepik 3. Civitai 4. Midjourney 5. Yodayo 6. Picsart Al 7. Sea Art AI 8. Playground 9. PixAI 10. Ideogram 6 月: 1. Adobe firefly 2. Freepik 3. Shutterstock 4. Civitai 5. Leonardo.Ai 6. Midjourney 7. Yodayo 8. Ideogram 9. Picsart Al 10. Sea Art AI 需要注意的是,这些数据仅供参考,实际的使用效果和排名可能会因个人需求和体验而有所差异。
2024-10-13