直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

如何做大模型的云端部署与微调

回答

做大模型的云端部署与微调，主要包括以下步骤：

  1. 选择合适的部署方式：
    • 本地环境部署。
    • 云计算平台部署。
    • 分布式部署。
    • 模型压缩和量化。
    • 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。
  2. 准备训练所需的数据和计算资源：
    • 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景。
    • 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。
  3. 选择合适的预训练模型作为基础：
    • 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。
    • 也可以自行训练一个基础模型。
  4. 针对目标任务进行模型微调训练：
    • 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。
    • 优化模型结构和训练过程以提高性能。
  5. 部署和调试模型：
    • 将训练好的模型部署到生产环境。
    • 对部署的模型进行在线调试和性能优化。
  6. 注意安全性和隐私保护：
    • 大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。

例如，对于 SDXL 的大模型，本地部署时要注意模型分为 base+refiner 以及配套的 VAE 模型，需将其放入对应文件夹，并在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。而对于 Llama3 的部署和微调，实操分两部分，包括本地部署并通过 webdemo 对话，以及使用特定数据集进行微调，具体流程为购买服务器、安装代码环境、下载通用模型和数据集、挑选微调框架、编写微调程序和验证结果。

总的来说，部署和微调大模型需要综合考虑多方面因素，根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：如何部署和训练自己的AI开源模型

[title]问：如何部署和训练自己的AI开源模型根据搜索结果，以下是部署和训练自己的大模型的主要步骤：1.选择合适的部署方式本地环境部署云计算平台部署分布式部署模型压缩和量化公共云服务商部署根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。2.准备训练所需的数据和计算资源确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景准备足够的计算资源，如GPU服务器或云计算资源3.选择合适的预训练模型作为基础可以使用开源的预训练模型如BERT、GPT等作为基础也可以自行训练一个基础模型4.针对目标任务进行模型微调训练根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练优化模型结构和训练过程以提高性能5.部署和调试模型将训练好的模型部署到生产环境对部署的模型进行在线调试和性能优化6.注意安全性和隐私保护大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

【SD】向未来而生，关于SDXL你要知道事儿

[title]【SD】向未来而生，关于SDXL你要知道事儿[heading1]#本地部署与在线使用[heading2]1.本地部署SDXL的大模型分为两个部分：第一部分，base+refiner是必须下载的，base是基础模型，我们使用它进行文生图的操作；refiner是精炼模型，我们使用它对文生图中生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。第二部分，是SDXL还有一个配套的VAE模型，用于调节图片的画面效果和色彩。这三个模型，我已经放入了云盘链接中，大家可以关注我的公众号【白马与少年】，然后回复【SDXL】获取下载链接。想要在webUI中使用SDXL的大模型，首先我们要在秋叶启动器中将webUI的版本升级到1.5以上。接下来，将模型放入对应的文件夹中，base和refiner放在“……\sd-webui-aki-v4.2\models\Stable-diffusion”路径下；vae放在“……\sd-webui-aki-v4.2\models\VAE”路径下。完成之后，我们启动webUI，就可以在模型中看到SDXL的模型了。我们正常的使用方法是这样的：先在文生图中使用base模型，填写提示词和常规参数，尺寸可以设置为1024*1024，进行生成。我这边使用了一个最简单的提示词“1girl”，来看看效果。生成的图片大家可以看一下，我觉得是相当不错的。我知道大家心里可能会想——“就这，还好吧，也没有那么惊艳吧？”，那么，我用同样的参数再给你画一幅sd1.5版本的图像，你就能看出进步有多大了。是不是没有对比就没有伤害？SDXL，真香！还没完，我们到现在还只使用了一个base模型，接下来，将图片发送到图生图当中，大模型切换为“refiner”，重绘幅度开小一点，再次点击生成。

大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程

我们会需要如下的流程1.购买服务器用来提供微调的资源2.在服务器上安装微调所需要的代码环境3.下载需要进行微调的通用模型（本文就是Llama3）4.启动webdemo，跟Llama3畅快对话5.下载需要用来微调的数据集（也就是需要大模型学习的知识）6.挑选用来进行微调的框架7.写程序用来进行微调8.验证微调的结果

其他人在问
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
云端comfy ui
以下是关于云端 Comfy UI 的使用教程： 1. 打开链接的工作流：https://www.esheep.com/app/5977 ，点击查看工作流，会出现登录或注册界面，正常注册即可。如果已经登录会自动出现相应界面。 2. 步骤 1：红色框选择生成图片的大模型，绿色框添加提示词，蓝色框填写反向提示词。 3. 步骤 2：红色框设置大小确保是 16:9 的比例，绿色框修改参数，若不理解参数保持默认即可。 4. 步骤 3：红色框上传深度图。 5. 步骤 4：点击立即生成，最下面就会出现图片，在生成历史中下载图片即可。
2024-08-11
SD云端部署的教程
Stable Diffusion（SD）的云端部署允许用户利用云服务器的强大计算能力来运行和操作AI绘图模型，无需高端的本地硬件。以下是SD云端部署的教程概述： 1. 购买云服务器：选择一个云服务提供商，如腾讯云，并购买GPU服务器。在购买时选择合适的配置，如GN7 8核32GB，N卡，并选择Ubuntu Server作为操作系统。 2. 配置运行环境：安装Anaconda以管理Python环境和依赖。可以通过wget下载Anaconda安装脚本，并按照提示完成安装。 3. 安装SDwebui：将SDwebui克隆到服务器上，使用git clone命令。然后，修改相关配置文件，如launch.until.py，以适应国内的网络环境。 4. 启动SD：在激活了相应conda环境后，定位到stablediffusionwebui项目目录下，执行启动脚本，如./webui.sh listen，以启动SD的Web界面。 5. 修改Webui配置：编辑webui.user.sh文件，预先配置一些参数，简化启动流程。 6. 扩展换源：由于一些扩展源无法在国内直接访问，需要替换成国内可访问的源，如秋叶大佬的源地址。 7. 下载与安装LoRA和VAE：下载必要的模型，并上传到服务器的相应目录下。LoRA和VAE模型通常需要放置在特定的文件夹内，并在Web UI中进行配置以使其可用。 8. 安装ControlNet：根据服务器的位置，选择直接从GitHub安装或下载压缩包后上传至服务器。 9. 配置Clip Skip：调整Clip Skip的设置，并在UI中添加相应的模块以启用该功能。 10. 安装Hypernetworks（可选）：下载并安装Hypernetworks模型，上传到指定的文件夹，并刷新Web UI。 11. 插件使用：安装汉化插件和其他有用的扩展，如中英对照tag自动补全插件，以改善用户体验。 12. 保持服务器连接：使用如Putty等工具保持服务器连接的稳定性，避免因连接中断而导致的工作中断。 13. 其他注意事项：在部署过程中，确保网络环境稳定，及时解决可能遇到的技术问题，并合理管理服务器资源以避免不必要的费用。 请注意，具体的部署步骤可能会根据云服务商的不同而有所变化，同时，确保遵循云服务提供商的使用条款和隐私政策。在部署时，也要注意数据安全和隐私保护，避免泄露敏感信息。
2024-04-16
哪个AI软件适合做大学工科PPT
以下是一些适合做大学工科 PPT 的 AI 软件： 1. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，可提高文档编辑效率。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. GPT4、WPS AI 和 chatPPT：可帮助完成 PPT 制作。 3. Tome 和 Beautiful.ai：协助创建演示文稿。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以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。 推荐阅读以下市场分析文章： 1. 《》 2. 《》 您可以根据自己的需求和喜好选择合适的 AI PPT 工具，以提高工作效率和演示效果。
2024-08-31
大模型微调的目的和意义，会产生什么效果
大模型微调具有重要的目的、意义和效果，具体如下： 目的和意义： 提高模型在特定任务中的性能：可以输入更多示例，经过微调的模型在特定任务中会有更好的表现，虽然可能会失去一些通用性。 提高模型效率：实现更低的延迟和更低的成本。通过专门化模型可使用更小的模型，且只对输入输出对进行训练，能舍弃示例或指令，进一步改善延迟和成本。 适应特定领域需求：通用大模型在特定领域如法律或医学中的表现可能不理想，微调能优化模型在该领域的表现，使其更具专业性。 经济高效：从头开始训练具备自然语言处理能力的大模型需要大量时间和资源，小公司负担不起，微调可在现有模型基础上更经济、高效地适应新应用领域，节省成本并加快模型部署和应用速度。 效果： 优化模型参数：在特定领域的数据上训练模型，调整所有层的参数。 增强特定领域表现：使模型在特定领域的任务中表现更佳。 目前业界比较流行的微调方案是 PEFT（ParameterEfficient Fine Tuning），OpenAI 官方微调教程可参考：https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2024-11-23
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时： 对于多轮对话，现实中常伴随指代问题，如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段，可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时，对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验，需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题，确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成，单次交互无法达成，所以要转换测试形式，先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词，这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景，让模型适应并推理出需消解的代词，再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤，如进行第一轮对话，提出问题“尼罗河是什么？”，系统召回相关知识片段并回复，然后开始指代消解。 另外，聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入，包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为，再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时，包含聊天历史记录有帮助，若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21
大模型微调
大模型微调是在较小的、特定领域的数据集上继续大模型的训练过程，具有重要意义和多种方式： 意义： 提高模型在特定任务中的性能：可以输入更多示例，经过微调的模型在特定任务中表现更好，但可能会失去一些通用性。 提高模型效率：实现更低的延迟和成本，可通过专门化模型使用更小的模型，以及舍弃示例或指令来改善。 方式： 从参数规模的角度，分为全量微调 FFT（Full Fine Tuning）和 PEFT（ParameterEfficient Fine Tuning）。全量微调是对全量的模型参数进行全量的训练，而 PEFT 只对部分模型参数进行训练。从成本和效果综合考虑，PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 对于 Llama3 的微调，需要下载数据集，如可参考文档： 。有了数据集后，将其上传到服务器，编写并执行微调代码，大概 15 分钟左右可完成微调。 此外，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，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。大模型的训练、使用过程可类比上学参加工作：找学校（需要大量 GPU 进行训练）、确定教材（需要大量数据）、找老师（选择合适算法）、就业指导（即微调）、搬砖（推导）。在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会对输入进行分词并数字化形成词汇表。 OpenAI 官方微调教程：
2024-11-16
我想了解一下关于模型微调的知识
以下是关于模型微调的知识： 介绍：微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益，比如比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省了 Token、更低的延迟请求。GPT3 已在大量文本上预训练，微调通过训练更多示例改进小样本学习，让您在大量任务中取得更好结果。对模型微调后，无需在提示中提供示例，可节省成本并降低延迟。在高层次上，微调涉及准备和上传训练数据、训练新的微调模型、使用微调模型。 哪些模型可以微调：微调目前仅适用于以下基础模型：davinci、curie、babbage 和 ada。还可以继续微调微调模型以添加其他数据，无需从头开始。 微调的概念和意义：在人工智能领域，通常根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等具有广泛的自然语言理解能力，但在特定领域表现可能不理想。对大模型针对特定领域进行的训练过程称为微调，通过在特定领域数据上训练，优化所有层参数，提高在该领域的专业性。微调可节省成本、加快模型部署和应用速度。 相关应用开发：除了调用 ChatGPT 之外，还需学会模型微调、设计 Prompt、优化用户交互的解决方案等。在开发中，程序读取结构化数据，如 JSON 格式。通过稳定的提示词设计及一些模型参数（如温度 Temperature 等）来让 ChatGPT 保持稳定输出。
2024-11-12
使用主模型及微调模型进行图像生成的过程是什么？
使用主模型及微调模型进行图像生成的过程通常包括以下步骤： 1. 对于像 Video LDM 这样的模型，首先训练一个 LDM（隐扩散模型）图像生成器。 2. 以 OpenAI 的文本到图像模型为例，在大量由图像和描述图像的文本组成的数据集上进行训练。训练时，先将字符串用分词器分解为离散的 token，通过最大化似然函数构建文本语言模型，然后对图像进行调整将其转换为描述生成器。 3. 为改进在图像生成数据集上的描述效果，对描述生成器进行微调。例如，OpenAI 构建小规模描述数据集来描述图像主对象，诱导模型偏向于描述主对象，此为“短合成描述”；或者创建更长、更丰富的文本数据集来描述图像内容。 4. 对于视频生成，如 Video LDM 向解码器添加额外的时间层，并使用用 3D 卷积构建的逐块时间判别器在视频数据上进行微调，同时编码器保持不变，以实现时间上一致的重建。类似于 Video LDM，Stable Video Diffusion（SVD）也是基于 LDM，在每一个空间卷积和注意力层之后插入时间层，并在整个模型层面上执行微调。 5. 在视频生成的微调过程中，长度为 T 的输入序列会被解释成用于基础图像模型的一批图像，然后再调整为用于时间层的视频格式。其中有 skip 连接通过学习到的融合参数导向时间层输出和空间输出的组合。在实践中，实现的时间混合层有时间注意力和基于 3D 卷积的残差模块等。但 LDM 的预训练自动编码器存在只能看见图像、永远看不见视频的问题，直接用于生成视频会产生闪动伪影和时间一致性差的情况，所以需要进行上述微调操作。
2024-10-19
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
如何用langchian加载本地模型
要使用 Langchain 加载本地模型，您可以按照以下步骤进行： 1. 加载所需的库和模块，例如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 Python 程序中跑大模型。使用 ollama 前请确保服务已经开启并下载好模型。 2. 从订阅源获取内容，通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容，若需接收多个 URL 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接，最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量，使用文本向量模型 bgem3。从 hf 下载好模型后，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 在整个过程中，还需要了解以下相关知识： 1. RAG（Retrieval Augmented Generation）：大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，可通过检索增强生成。RAG 应用包括文档加载（从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种文档加载器）、文本分割（把文档切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块嵌入并存储到向量数据库）、检索（通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 2. Ollama：支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu，提供模型库，用户可下载不同模型，还支持自定义模型、提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用程序集成，社区贡献丰富。安装完后确保后台服务已启动，可通过 ollama list 确认，通过 ollama 命令下载模型。
2024-11-23
图片生成图片的AI模型有哪些
目前比较成熟的图片生成图片（图生图）的 AI 模型主要有： 1. 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。 2. Retrato：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格供选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 此外，一些受欢迎的文生图工具也可用于图生图，例如： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能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，可生成高质量的图片，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设计而广受欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104），可以查看更多文生图工具。 关于图生图的操作方式：在相关工具的首页有对话生图对话框，输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话让其修改。例如在吐司网站，图生图时能调整尺寸、生成数量等参数，高清修复会消耗较多算力建议先出小图。Flex 模型对语义理解强，不同模型生成图片的积分消耗不同，生成的图片效果受多种因素影响。国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能存在不足，可通过训练 Lora 模型改善。
2024-11-23
学习大模型的路径
学习大模型的路径主要包括以下几个步骤： 1. 收集海量数据：就像教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样，对于大模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：如同为孩子整理学习资料，AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据，包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：如同为孩子设计学习计划，研究人员要设计大模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，例如 Transformer 架构，这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，大模型开始“阅读”提供的数据，通过反复尝试预测句子中的下一个词，不断重复这个过程，逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，关于大模型的底层原理，计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感，在计算机上利用概览模型实现对人脑结构的模仿，不过计算机的神经元节点更为简单，本质上只是进行一些加法和乘法运算而后输出。大模型内部如同人类大脑是一个混沌系统，即使是 OpenAI 的科学家也无法解释其微观细节。
2024-11-22
现在哪几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流？
以下几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流： 1. PandaGPT：能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动，包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 2. VideoLLaMA：引入了多分支跨模式 PT 框架，使语言模型能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容。 3. 视频聊天 GPT：专门为视频对话设计，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 4. NExTGPT：端到端、通用的 anytoany 多模态语言模型，支持图像、视频、音频、文本的自由输入输出。
2024-11-22
siri是不是使用大模型技术
Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好，但由于技术限制，其表现未达到人工智能的水平，常被称为“人工智障”。不过，随着技术发展，未来可能会用大模型重新改造 Siri，将手机上的所有功能控制起来，使其成为真正的智能助理。例如，苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下，可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时，苹果公司若 All in 手机，其大模型可能会是本地化的，以重视个人数据保护和隐私。
2024-11-21