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有哪些免费使用的数据分析模型？

Answer

以下是一些免费使用的数据分析模型：

此外，OpenAI API 由具有不同功能和价位的多种模型提供支持，如：

  • GPT-4Beta：一组改进 GPT-3.5 的模型，可以理解和生成自然语言或代码。
  • GPT-3.5：一组改进 GPT-3 的模型，可以理解并生成自然语言或代码。
  • DALL·EBeta：可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型。
  • WhisperBeta：可以将音频转换为文本的模型。
  • Embeddings：一组可以将文本转换为数字形式的模型。
  • CodexLimited Beta：一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码。
  • Moderation：可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型。
  • GPT-3：一组可以理解和生成自然语言的模型。

需要注意的是，智谱 AI 提供的所有开源模型均可下载后基于完全离线的环境使用，用户无需担心数据泄露等风险。但 AI 模型可能犯错，由于模型回答造成的后果，智谱 AI 不承担相应责任。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

模型（Models）

[title]模型（Models）[heading2]概述我们还发布了开源模型，包括[Point-E](https://github.com/openai/point-e)，[Whisper](https://github.com/openai/whisper)，[Jukebox](https://github.com/openai/jukebox)和[CLIP。](https://github.com/openai/CLIP)访问[供研究人员的模型索引](https://platform.openai.com/docs/model-index-for-researchers)详细了解我们的研究论文中介绍了哪些模型以及InstructGPT和GPT-3.5等模型系列之间的差异。

智谱·AI 开源模型列表

智谱AI提供的所有开源模型均可以在以下平台进行下载：[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM)|[魔搭社区](https://modelscope.cn/organization/ZhipuAI)|[启智社区](https://openi.pcl.ac.cn/Zhipu.AI)|[始智社区](https://wisemodel.cn/organization/ZhipuAI)|[SwanHub](https://swanhub.co/ZhipuAI)欢迎开发者和用户下载我们的开源模型。[heading2]模型声明[heading3]数据隐私[content]智谱AI提供的所有开源模型均可下载后基于完全离线的环境使用，用户无需担心数据泄露等风险！[heading3]商业化行为[content]智谱AI所有的开源模型对学术研究完全开放，部分模型（ChatGLM系列）在填写[问卷](https://open.bigmodel.cn/mla/form)进行登记后亦允许免费商业使用。AI模型可能犯错，由于模型回答造成的后果，智谱AI不承担相应责任。[ChatGLM3技术文档](https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/WvQbwIJ9tiPAxGk8ywDck6yfnof)[CogAgent & CogVLM](https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/LXQIwqo1OiIVTykMh9Lc3w1Fn7g)[智谱AI API开发文档](https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/FelEwysrFiM81ekrRqfcWN24nXb)[GLM解决方案](https://zhipu-ai.feishu.cn/wiki/OuUfwIuADizeYYkagBzcWZfQntf)

模型（Models）

[title]模型（Models）[heading2]概述OpenAI API由具有不同功能和价位的多种模型提供支持。您还可以通过[微调（fine-tuning）](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ATYCwS5RRibGXNkvoC4ckddLnLf)，针对您的特定用例对我们的原始基本模型进行有限的定制。|模型|描述|<br>|-|-|<br>|[GPT-4](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4)Beta|一组改进GPT-3.5的模型，可以理解和生成自然语言或代码|<br>|[GPT-3.5](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3-5)|一组改进GPT-3的模型，可以理解并生成自然语言或代码|<br>|[DALL·E](https://platform.openai.com/docs/models/dall-e)Beta|可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型|<br>|[Whisper](https://platform.openai.com/docs/models/whisper)Beta|可以将音频转换为文本的模型|<br>|[Embeddings](https://platform.openai.com/docs/models/embeddings)|一组可以将文本转换为数字形式的模型|<br>|[Codex](https://platform.openai.com/docs/models/codex)Limited Beta|一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码|<br>|[Moderation](https://platform.openai.com/docs/models/moderation)|可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型|<br>|[GPT-3](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3)|一组可以理解和生成自然语言的模型|

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数据分析产品的智能体有哪些
以下是一些常见的数据分析产品的智能体类型： 1. 简单反应型智能体：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态和考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接控制加热器。 2. 基于模型的智能体：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来的状态变化并据此行动。比如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体：具有明确的目标，能根据目标评估不同的行动方案并选择最优行动。像机器人导航系统，有明确目的地并规划路线以避开障碍。 4. 效用型智能体：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体，根据市场条件选择最优交易策略。 5. 学习型智能体：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 此外，还有一些具体的数据分析产品智能体，如颖子团队的“市场分析报告”生成智能体，它能根据输入的行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告，数据化呈现且附带信息来源网址便于校正，适用于企业管理层、投资者、创业者、营销人员等，可减少信息收集时间，聚焦决策判断。 在智谱 BigModel 开放平台工作流搭建中，也有相关的智能体节点，如具有自主规划任务、使用工具、记忆的 Agent 节点。
2025-02-17
如果我想做数据分析，用什么AI不用翻墙，且免费
以下是一些不用翻墙且免费的可用于数据分析的 AI 工具： 1. Mistral 发布的全新聊天应用：基于 Pixtral Large 124B 多模态模型，支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能。亮点包括网络搜索工具获取最新信息、写作画布功能适合文档创作与协作、高质量图像生成工具 Flux Pro 支持免费使用。在线体验网址： 。 2. 亚马逊实验环境平台：安全性和体验不错，在国内不用翻墙就可体验，对有云需求和免费体验模型的伙伴有帮助。目前加入该平台的模型厂商包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Mistral 和 Amazon。但该测试网址目前只能记住添加的模型，无法像 Claude、GPT 网页一样记住过往交流信息。 在进行数据分析时，您可以利用 AI 进行信息收集，例如与权威网站结合获取关键数据，辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。针对报告需求将内容拆分，避免 AI 单次处理任务过长。借助传统工具如 Excel，结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。通过整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，不过最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。
2025-02-16
有什么适合销售的AI数据分析及方案梳理的工具
以下是一些适合销售的 AI 数据分析及方案梳理的工具： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让销售团队专注关键方面。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，以创建高度准确的收入预测能力闻名，能统一各种来源数据并以易理解方式呈现，简化财务预测过程。 3. Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时研究。 使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化，可以采取以下步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别关键信息。 2. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片，展示产品特点。 6. 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高满意度。 10. 营销活动分析：AI 分析不同营销活动效果，了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI 帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 以下是部分 AI 应用示例： 1. 图虫网：AI 摄影作品销售平台，利用图像识别、数据分析技术，为摄影爱好者提供作品销售渠道，市场规模达数亿美元。 2. 网易云音乐音乐人平台：AI 音乐作品发布平台，运用音频处理、数据分析技术，为音乐创作者提供作品发布等服务，市场规模达数亿美元。 3. 好好住 APP：AI 家居用品推荐平台，通过数据分析、自然语言处理技术，根据用户需求推荐家居用品，市场规模达数亿美元。 4. 东方财富网投资分析工具：AI 金融投资分析平台，借助数据分析、机器学习技术，分析金融市场，提供投资建议，市场规模达数十亿美元。
2025-02-15
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身的使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验是 SELECT 类型的 SQL 后执行，将数据传给 GPT 分析，最后返回分析结论和建议及结果数据给前端渲染图表。 个性化分析：平台上支持上传数据，可提供数据信息（非必填），自定义分析用户自己上传的数据。用户上传文件，前端解析后传给 GPT 分析，后续步骤与 SQL 分析一致。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 。 报告目录包含总体流量概览、分类榜单、文字相关（个人生产力、营销、教育、社交）、创意相关（图像、视频）、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等，并附有重要榜单。 作者介绍及各自负责的工作，如郎瀚威 Will 是 AI 数据分析&出海社媒增长 GPTDAO 首席分析师，负责数据准备、分类标准图谱准备等。
2025-02-12
数据分析相关的AI应用
以下是关于数据分析相关的 AI 应用的介绍： ChatGPT 助力数据分析： 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身的使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 个性化分析：平台上支持上传数据，可提供数据信息（非必填），以此自定义分析用户自己上传的数据。分析完成后展示结果数据的图表和分析结论，图表支持折线图和柱状图，可随意切换。 个性化分析示例：包括单维度数据、多维度数据（折线图和柱状图）。有时 AI 会误将数据项作为维度分析，可输入提示告诉它用哪个字段作为维度，也可以描述其他数据信息，使分析更为准确。 总结和展望：ChatGPT 在数据分析领域具有广泛应用前景，在提高效率、降低技能门槛和支持决策等方面有显著优势。但案例分析结果可能简单，真正接入业务可定制多种分析模板，增加分析多样性。实际业务中处理大量数据需指定允许查询或解析的字段并校验结果，做到前后两次校验更可控。随着技术进步，相信会为数据分析带来更多创新和突破。 100 个 AI 应用中的部分数据分析相关应用： AI 游戏道具推荐系统：利用数据分析和机器学习，根据玩家需求推荐游戏道具，已有游戏内商城推荐功能，市场规模达数亿美元。 AI 天气预报分时服务：通过数据分析和机器学习，提供精准的分时天气预报，如彩云天气分时预报，市场规模达数亿美元。 AI 医疗病历分析平台：借助数据分析和自然语言处理，分析医疗病历辅助诊断，如医渡云病历分析系统，市场规模达数十亿美元。 AI 会议发言总结工具：运用自然语言处理和机器学习，自动总结会议发言内容，如讯飞听见会议总结功能，市场规模达数亿美元。 AI 书法作品临摹辅助工具：基于图像识别和数据分析，帮助书法爱好者进行临摹，如书法临摹软件，市场规模达数亿美元。
2025-02-08
如何利用 AI辅助数据分析
利用 AI 辅助数据分析可以通过以下方式实现： 1. SQL 分析： 用户描述想分析的内容，后台连接数据库。 附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型的 SQL，其他操作如 UPDATE/DELETE 不能通过。 校验通过后执行 SQL 返回结果数据，再将数据传给 GPT（附带上下文），让其学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，与结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析： 用户上传文件，如有需要可以简单描述数据、字段意义或作用辅助分析。 前端解析用户上传的文件，再传给 GPT 分析数据，后续步骤与 SQL 分析一致。 此外，利用 AI 技术来辅助写作课题可以参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：借助 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。
2025-02-08
ai生成短视频，有没有免费的工具
以下是一些免费生成短视频的工具： 1. Project Odyssey：这是全球最大的生成式 AI 视频竞赛之一，提供超过 30 种工具的免费额度，累计超过 75 万美元。 2. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可以生成视频小说脚本，剪映则可以根据脚本自动分析并生成对应的素材和文本框架。 3. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入转化为视频，且免费无限生成。 4. Pictory：AI 视频生成器，允许用户提供文本描述来生成相应的视频内容。 5. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划内容。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能够帮助您快速生成吸引人的视频内容。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-18
免费图生视频AI有哪些
以下是一些免费的图生视频 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Adobe Firefly：支持文生视频、图生视频、视频翻译，免费用户赠送生成 2 个视频。访问。 4. 混元：腾讯视频模型，目前只支持文生视频，图生视频即将上线。 更多的文生视频的网站可以查看这里： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
国内有什么免费好用的文字转图片AI吗？
目前国内免费好用的文字转图片 AI 工具包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量的图像生成效果和友好的用户界面而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看更多相关工具。但需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
免费生成ppt的ai工具
以下为您介绍一些免费生成 PPT 的 AI 工具： 1. 歌者 PPT（gezhe.com）： 功能： 话题生成：一键生成 PPT 内容。 资料转换：支持多种文件格式转 PPT。 多语言支持：生成多语言 PPT。 模板和案例：海量模板和案例库。 在线编辑和分享：生成结果可自由编辑并在线分享。 增值服务：自定义模板、字体、动效等。 简介：是一款永久免费的智能 PPT 生成工具，用户可轻松将任何主题或资料转化为 PPT，并选择应用大量精美模板，适用于多种场景，操作便捷且智能化。 产品优势： 免费使用：所有功能永久免费。 智能易用：通过 AI 技术简化 PPT 制作流程，易于上手。 海量案例：大量精美模板和优秀案例可供选择和下载。 资料转 PPT 很专业：支持多种文件格式，转换过程中尊重原文内容。 AI 翻译：保持 PPT 原始排版不变，多语言在线即时翻译。 推荐理由： 完全免费，对学生和职场人士是福音。 智能化程度高，通过 AI 技术快速将资料转换成精美 PPT，高效准确。 模板和案例库丰富，总能找到适合的模版或案例。 对多语言支持实用，可一键生成目标语言的 PPT 或翻译。 几乎无需学习成本就能上手使用。 2. 讯飞智文（http://zhiwen.xfyun.cn）：免费的 AI 制作 PPT 工具。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 此外，还有一些相关工具，如百度文库，有自动 PPT 功能，分为免费和付费版本。橙篇是百度文库于 2024 年 5 月 30 日发布的综合性 AI Native 产品，集多种功能于一身。
2025-02-17
有哪些免费的文生图中文软件
以下是一些免费的文生图中文软件： 1. 豆包 App 支持文生图中文文字生成。 2. Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具可用于文生图，您可以通过以下步骤使用： 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 输入/dream 会提示您没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，点击提交，会免费试用三天，三天后开始收费。输入/dream 提示词，这部分和 MJ 类似，可选参数有五类，包括提示词（必填项）、负面提示词（选填项）、种子值（选填项）、长宽比（选填项）、模型选择（选填项）、张数（选填项）。完成后选择其中一张。 3. 您还可以参考以下教程： SD 做中文文字生成的教程： 找到一款喜欢的字体，写上主题例如“端午”。 打开 SD，选择文生图，输入关键词咒语。 打开 Controlnet，启用 lineart 和 canny 固定字体，如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：29 60 。 直接生成。这里可以举一反三，选择一些水果模型，珠宝模型，毛毡等等快来试一试吧，附免费参数。
2025-02-16
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下方面： 1. 理解能力：评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量：检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：掌握广泛主题的知识程度，以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力：处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性：应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理：生成文本时是否存在偏见，是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：是否易于集成到不同应用和服务中，提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准，它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务，评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中，通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标：使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜，例如聊天机器人竞技场，由伯克利的团队管理，根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名，计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中，顶部多为专有模型，下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括： 1. 架构：有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等，如 BERT 是 encoderonly 模型，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型，众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数：预训练数据量大，往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，参数多，如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下方面： 1. 理解能力：评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量：检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：掌握广泛主题的知识程度，以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力：处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性：应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理：生成文本时是否存在偏见，是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：是否易于集成到不同应用和服务中，提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准，它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务，评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中，通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标：使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜，例如聊天机器人竞技场，由伯克利的团队管理，根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名，计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中，顶部多为专有模型，下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括： 1. 架构：有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等，如 BERT 是 encoderonly 模型，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型，众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数：预训练数据量大，往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，参数多，如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
什么是大模型一体机
大模型一体机是一个相对复杂的概念。通俗来讲，大模型是输入大量语料，让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。其本质是两个文件：一个是参数文件，类似于问答机器人的“大脑镜像”，负责处理和生成文本信息；另一个是包含运行这些参数的代码文件。 大模型的训练和使用过程可以类比为上学参加工作： 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：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了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：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 大模型的特点包括： 1. 预训练数据非常大，往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 在架构方面，大模型有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等类型。目前常见的 AI 助手多采用 decoderonly 架构。
2025-02-18
传统AI、大模型、AGI的区别
传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别： 传统 AI： 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型： 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，底层是 function loss 损失函数，能在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比，Alpha Go 是增强学习模型，有推理能力，而大语言模型这块很弱。 AGI（通用人工智能）： 部分人觉得 LLM（大语言模型）具有 AGI 潜力，但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面： AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词，但底层是 transformer 结构。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例？不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
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
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
哪一款AI 可以实现参考一张柱状图，使用我提供的数据，生成同样的柱状图
以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图，使用您提供的数据生成同样的柱状图： 1. PandasAI：这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具，在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品，而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”，用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题，它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型，OpenAI API key 需自备。例如，输入“pandas_ai.run”，即可生成相关柱状图。链接：https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel：这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具，能帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接：https://datasquirrel.ai/
2025-02-18
deepseek使用小技巧
以下是关于 DeepSeek 使用的一些小技巧： 1. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：包括作家风格移植（如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”）、文体杂交（如“将产品说明书改写成《史记》列传格式”）、学术口语化（如“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”）。 领域穿透技术。 2. 场景化实战策略：包括商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证。 3. 效能增强技巧： 对话记忆管理：如上下文锚定（“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对不同问题类型进行修正，如过度抽象（“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”）、信息过载（“用电梯演讲格式重新组织结论”）、风格偏移（“回归商务报告语气，删除比喻修辞”）。 4. 特殊场景解决方案： 长文本创作：如分段接力法（“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”）、逻辑粘合剂（“确保新章节与前文的三处细节呼应”）。 敏感内容处理：如概念脱敏法（“用经济学原理类比说明网络审查机制”）、场景移植法（“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 5. 通用于任何大模型的提示词针对性技巧： 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平，例如“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 场景描述技巧：提供具体的应用场景和限制条件，例如“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 结构化输出技巧：指定具体的输出格式和内容结构，例如“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 分步骤提问技巧：将复杂问题拆解为可管理的小任务，例如“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 反馈优化技巧：通过追问获得更精准的答案。 深度思考引导技巧：获得更深入的分析和见解。 6. 万能提示词：您是一名顶尖的提示词优化专家，请按以下步骤优化下方提示： 分析原提示的模糊性、冗余项和潜在歧义。 基于，重构提示结构（可参考 CRISPE/BROKE 框架）。 生成 3 个优化版本，并解释每版的改进逻辑。 7. 如果官网的搜索不能用，一直崩溃，可以用火山的满血版，在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。 8. 关于 DeepSeek 的论文解读，有直播视频回放和相关论文下载，如。
2025-02-18
deepseek使用说明
DeepSeek 的使用说明如下： 功能：能进行自然语言理解与分析、编程、绘图，如 SVG、MA Max 图表、react 图表等。 使用优势：可以用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容。 存在问题：思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本。 审核方法：可以用其他大模型来解读 DP 模型给出的内容。 使用建议：使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知。 使用场景：包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面。 生成单词：输入单词主题、图片风格、单词数量，选择 deepseekr1 模型，可生成指定数量的单词数组，以数组方式输出，包括单词、中文、美式音标、英文句子及其中文翻译。提示词方面，作为专业的单词生成助手，要围绕用户输入主题挖掘相关英语单词，仅输出相关内容，并以规定的数组形式呈现。 产品情况：Deep Research 是基于 AI 模型的产品，使用 GPT4o、o3 等推理模型，结合 UI 交互、搜索引擎等。DeepSeek 只是品牌名，需要搭配具体模型，如 DeepSeek V3（类 GPT4o）和 DeepSeek R1（类 OpenAI o1）。
2025-02-18
清华104页AI使用指南
以下是清华 104 页 AI 使用指南的相关内容： 智能纪要部分： 共学课程涵盖 config UI 从入门到精通，还有个人专栏研究报告、产品数据、全球投融资情况等内容，做项目时可查看细分赛道融资情况，也可学习 AI 功能创业，介绍了企业专栏内容如 Kimi 的技巧等。 提到了 AI 的案例和投稿，包含开发相关、微信机器人、人物角色等内容，还有日报动态、法律法规、历史更新和社区介绍等，布置了关于 AI 兴趣方向的小作业。 介绍了 CONFIUI 生态大会东京站 11 月 16 17 日的活动内容及报名，包括社区共创项目、大奖、首届活动情况、海外创作者共学等。 总结了关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍，包括使用情况、发起背景、内容安排及相关资源等；AIPO 线下活动及 AI 相关探讨，包括规则、玩法、重要地位和研究方向等；way to AGI 社区活动与知识库介绍，包括活动安排、材料准备、使用和内容更新等；还包括时代杂志评选的领军人物、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 介绍了 AI 相关技术与活动，如 AI 音乐创作、数字人语音合成、config UI 的应用，以及社区共创项目如东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等，还有作业与报名、线下寄送物料组织活动、AI 春晚即将开始、AIPO 活动及相关挑战、共学活动与技能提升、硬件机器人材料购买、自媒体发布与流量扶持、活动奖项与历史玩法、工具使用与新大赛预告等。
2025-02-17
语文教学如何使用大模型
在语文教学中使用大模型，可以参考以下方面： 1. 提示词设置： Temperature：参数值越小，模型返回结果越确定；调高参数值，可能带来更随机、多样化或具创造性的产出。对于质量保障等任务，可设置低参数值；对于诗歌生成等创造性任务，可适当调高。 Top_p：与 Temperature 类似，用于控制模型返回结果的真实性。需要准确答案时调低参数值，想要更多样化答案时调高。一般改变其中一个参数即可。 Max Length：通过调整控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 Stop Sequences：指定字符串来阻止模型生成 token，控制响应长度和结构。 Frequency Penalty：对下一个生成的 token 进行惩罚，减少响应中单词的重复。 2. 了解大模型： 大模型通俗来讲是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 训练和使用大模型可类比上学参加工作：找学校（需要大量 GPU 计算）、确定教材（大量数据）、找老师（算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）。 Token 是模型处理和生成的文本单位，在将输入进行分词时会形成词汇表。 需要注意的是，在实际应用中，可能需要根据具体的教学需求和场景进行调整和实验，以找到最适合的设置和方法。
2025-02-17