Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

国内大语言模型的应用,比如像豆包,这种,都有哪些

Answer

国内大语言模型的应用较为广泛,以下为您介绍部分常见的大语言模型及其应用:

  1. 云雀大模型(豆包):在信息安全相关的在线课程和讲座等方面有应用。
  2. AndesGPT(OPPO):已接入 OPPO 智能助理新小布,可用于用机助手、内容创作、超级问答、专属 AI、日程管理等全新能力,正在公测中。其聚焦在移动设备端的应用,主要涵盖知识、记忆、工具、创作四个方向,目前已支持使用“系统设置、一方应用、三方服务、代码解释器”等各类工具,并且全面支持文生文、文生图等场景。
  3. 文心一言 4.0(百度):已有 7000 万用户。在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。另外在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。能力栈较为广泛,可应用的场景较多,重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用。由于在逻辑推理方面的不俗表现,可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

[title]中文大模型基准测评2023年度报告[heading1]专项基准[heading1]SuperCLUE基准-传统安全能力[heading2]传统安全能力-示例[heading3]Claude2[heading4]云雀大模型(豆包)信息安全相关的在线课程和讲座[blo优秀模型:AndesGPT(OPPO)简介:AndesGPT是OPPO自主训练的大语言模型。于11月16日2023 OPPO开发者大会上正式推出。AndesGPT对话增强、个性专属和端云协同三大技术特征。目前已接入OPPO智能助理新小布,可用于用机助手、内容创作、超级问答、专属AI、日程管理等全新能力,正在公测中。模型特点:AndesGPT在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一,在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三。在专业技能和语言任务上均有不俗表现,综合来看,AndesGPT是一个各项能力较为均衡的大模型,在国内大模型厂商中比较有竞争力。适合应用:AndesGPT聚焦在移动设备端的应用。主要涵盖四个方向:知识、记忆、工具、创作。目前AndesGPT已支持使用“系统设置、一方应用、三方服务、代码解释器”等各类工具。并且AndesGPT已全面支持文生文、文生图等场景,可以为用户提供真实有用的技能。

02-基础通识课

[title]02-基础通识课[heading1]智能纪要[heading2]总结大语言模型的介绍与原理国内大模型的分类: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,专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI蛋白质结构预测等。大模型的体验:以‘为什么我爸妈结婚的时候没有邀请我参加婚礼’和‘今天我坐在凳子上’为例,体验了Kimi、通义千问、豆包等大模型的回答和续写能力,发现回复有差异,且大模型基于统计模型预测生成内容。大语言模型的工作原理: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,参数用b链形容大小。Transformer架构:Transformer是大语言模型训练架构,17年出现用于翻译,具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联,其工作原理是单词预测,通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容,模型调教中有控制输出的temperature。关于大语言模型的原理、应用及相关概念Transformer模型原理: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,是一个偏向概率预测的统计模型。大模型幻觉:大模型通过训练数据猜测下一个输出结果,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的分类和法则: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,核心是与模型好好沟通。Fine tuning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概念:未对RAG的具体内容进行详细阐述,仅提出了这个概念。

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

[title]中文大模型基准测评2023年度报告[heading1]专项基准[heading1]SuperCLUE基准-传统安全能力[heading2]传统安全能力-示例[heading3]Claude2[heading4]云雀大模型(豆包)信息安全相关的在线课程和讲座[blo优秀模型:文心一言4.0-API(百度)简介:文心一言(英文名:ERNIE Bo t)是百度全新一代知识增强大语言模型。于2023年3月16日正式发布,已进行多个版本迭代,10月17日发布V4.0版本。据百度官方介绍,文心一言目前已有7000万用户。模型特点:文心一言4.0在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这4大基础能力上排名国内第一。另外在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。文心一言4.0各项能力上表现非常均衡且绝大部分能力有很高的水平,综合来看是国内非常有竞争力的大模型。适合应用:文心一言4.0的能力栈较为广泛,可应用的场景较多。基于在SuperCLUE测评上的表现,重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用。另外文心一言4.0由于在逻辑推理方面的不俗表现,可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。

Others are asking
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
抖音内部有哪些大模型?你用的是哪个? 豆包和coze分别用的是哪个?
抖音内部使用的大模型包括月之暗面 KIMI、豆包、Minimax、通义千问和智谱清言。 关于模型的特点和选择: Dify 是开源的,有直观界面和多种功能,社区活跃;Coze 由字节跳动推出,目前未明确是否开源,可能更侧重商业化服务,其插件能力丰富、搭建效率高。 豆包的 function call 模型对于插件调用、Coze 内 json 格式输出较擅长;MiniMax 处理文字速度快;GLM 对用户提示词理解较好。模型选用需根据习惯、响应速度、生成质量、调用费用等综合考虑,且各模型在不断迭代。 需要注意的是,以上回答由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-13
对DeepSeek-R1、GPT-4o、文心一言、通义千文、豆包、海信星海和混元模型的性能对比分析
以下是对 DeepSeekR1、GPT4o、文心一言、通义千文、豆包、海信星海和混元模型的性能对比分析: 通义千问: 通义团队将 Qwen2.5Max 与目前领先的开源 MoE 模型 DeepSeek V3、最大的开源稠密模型 Llama3.1405B 以及同样位列开源稠密模型前列的 Qwen2.572B 进行了对比。在所有 11 项基准测试中,Qwen2.5Max 全部超越了对比模型。 Qwen2.5Max 已在阿里云百炼平台上架,企业和开发者可通过阿里云百炼调用新模型 API,也可在全新的 Qwen Chat 平台上使用。 DeepSeekR1: 属于基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考,以提升最终回答的质量。 其“聪明”源于独特的“教育方式”,在其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时,DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”新阶段。 其思考与表达碾压了包括 GPT4o、Claude Sonnet3.5、豆包等模型,思考过程细腻、自洽、深刻、全面,输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝。 目前关于文心一言、海信星海和混元模型在上述内容中未提供具体的性能对比信息。
2025-02-12
豆包和deepseek的区别
DeepSeek R1 与豆包存在以下区别: 1. 技术路线:DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样,属于基于强化学习 RL 的推理模型。而豆包不属于此技术路线。 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,以提升最终回答的质量,这种“自问自答”是模拟人类的深度思考。豆包可能没有这种特定的思考方式。 3. 输出效果:从相关对比来看,DeepSeek 的思考过程细腻、自洽、深刻、全面,输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝,被认为碾压了包括豆包在内的其他模型。
2025-02-10
我想做个智能体专门帮我写更行各业的朋友圈收钱文案,我应该如何开始,我没做过扣子的智能体,只是在豆包简单做过
如果您想做一个智能体专门帮您写各行各业的朋友圈收钱文案,可以参考以下步骤: 1. 明确智能体的名称和简介:例如可以命名为“朋友圈收钱文案生成器”,简介中说明其专注于为各行各业生成吸引人的收钱文案。 2. 确定应用场景和目标人群:目标人群可以是各类需要在朋友圈推广业务并收款的个人或团队。当前痛点可能包括难以创作出有吸引力和针对性的收钱文案,解决的问题是提供高效、优质且符合行业特点的文案生成服务。 3. 设计智能体的主要功能: 深度挖掘产品或服务的卖点。 生成符合用户需求和心理的优质文案。 能够适应不同行业的特点和需求。 4. 技术实现方面: 设计工作流,包括输入、对接知识库、借助模型处理、输出等环节。 建立相关的数据库,收集和整理各行各业的文案素材、营销知识等。 对收集的资料进行清洗和二次校对,确保准确性和专业性。 5. 商业化场景: 可以为个人创业者提供文案支持,帮助他们在朋友圈推广业务并收款。 为小型企业的营销团队服务,提升其在社交媒体上的营销效果。 需要注意的是,在医疗等严肃领域,为了保证回答的准确性,应约定回答只能来自于经过严格筛选和校对的知识库。
2025-02-07
即梦或豆包绘画提示词
以下是关于 AI 绘画提示词的相关内容: 在制作 AI 视频短片时,对于剧本中的人物形象,如老船长年轻形象,可通过性格特征和时代背景生成提示词、上传角色参考图并扣除角色背景以进行垫图操作,生成全身、半身、侧身等多角度人物图。场景主要包括海上、沙漠、市集,提示词从剧本中的画面描述提取,采用文生图模式并准备好风格图进行垫图,上传角色图和场景背景以提高融合度。 即梦 AI 视频生成时,为避免重复“抽卡”,可使用公式“【主体 A】+【外观描述】+【运动】,【主体 B】+【外观描述】+【运动】,【主体 C】+【外观描述】+【运动】”,同时 prompt 应简洁明了,避免复杂语言。 对于 SD 新手,有以下提示词相关的资源:Majinai:
2025-02-07
开源模型和闭源模型
开源模型和闭源模型的情况如下: 专有模型(闭源模型):如 OpenAI、Google 等公司的模型,需访问其官方网站或平台(如 ChatGPT、Gemini AI Studio)使用。 开源模型: 可使用推理服务提供商(如 Together AI)在线体验和调用。 可使用本地应用程序(如 LM Studio)在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。 例如 DeepSeek、Llama 等开源模型。 Qwen 2 开源,具有多种尺寸的预训练和指令调整模型,在大量基准评估中表现出先进性能,超越目前所有开源模型和国内闭源模型,在代码和数学性能等方面显著提高。 金融量化领域的大模型正趋向闭源,几个巨头的核心模型如 OpenAI 最新一代的 GPT4、Google 的 Bard 以及未来的 Gemini 短时间内不会公开。Meta 的 LLaMA 目前开源,但未来可能改变。OpenAI 未来可能开源上一代模型。
2025-02-17
大模型的基本原理
大模型的基本原理如下: 1. 模仿人类大脑结构,表现出人的特征,应对大模型回答不及预期的解决之道与人与人交流沟通的技巧相似。 2. GPT 全称是生成式预训练转换器模型(Generative Pretrained Transformer): 生成式(Generative):大模型根据已有的输入为基础,不断计算生成下一个字词(token),逐字完成回答。例如,从提示词“How”开始,依次推理计算出“are”“you”等,直到计算出下一个词是的概率最大时结束输出。 3. 通俗来讲,大模型通过输入大量语料来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。其训练和使用过程可类比为上学参加工作: 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。 确定教材:大模型需要大量数据,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 找老师:用合适算法讲述“书本”内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 搬砖:就业指导完成后进行推导(infer),如进行翻译、问答等。 4. 在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,可代表单个字符、单词、子单词等,在将输入进行分词时会对其进行数字化,形成词汇表。 5. 相关技术名词及关系: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,监督学习有标签,无监督学习无标签自主发现规律,强化学习从反馈里学习。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式,LLM 是大语言模型,生成只是大语言模型的一个处理任务。 6. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,基于自注意力机制处理序列数据,不依赖 RNN 或 CNN。
2025-02-17
千帆大模型开发平台
百度智能云的千帆大模型平台在解决大模型的调用、开发和应用开发方面表现出色。它支持调用文心大模型全系列模型,并提供全面的工具链,支持定制化的模型开发。在应用开发上,通过 AppBuilder 提供企业级 Agent 和企业级 RAG 开发能力,还能将企业应用中产生的数据经过评估和对齐进一步反馈到模型中,形成良性循环,持续优化模型性能。 2024 年上半年,百度智能云在 MaaS 市场和 AI 大模型解决方案市场中均获得第一名,市占率分别为 32.4%和 17%。MaaS 业务主要依托百度智能云千帆大模型平台提供服务,AI 大模型解决方案方面沉淀了八大行业解决方案。在 2024 百度世界大会上,百度智能云千帆大模型平台发布了工作流 Agent 能力,有助于企业更稳定、高效地实现多任务分解和执行。
2025-02-17
你是用什么模型来回答问题的?
我使用多种模型和相关知识来回答您的问题,包括但不限于以下内容: 2023 年度中文大模型基准测评报告中提到的 GPT4Turbo 和 gpt3.5turbo 等模型,并对其在准确性、相关性等方面的表现进行了评估。 智谱·AI 开源模型列表中的 WebGLM10B、WebGLM2B、MathGLM2B、MathGLM500M、MathGLM100M、MathGLM10M、MathGLMLarge 等模型,介绍了它们的特点和相关链接。 OpenAI 官方指南中提到的一些战术,如指示模型使用参考文本回答,包括提供参考文本和使用参考文本中的引文来回答等策略。 但具体回答您的问题所依据的模型和知识来源会根据问题的性质和需求而定。
2025-02-17
大语言模型幻觉的本质是什么
大语言模型幻觉的本质主要包括以下方面: 1. 大语言模型的底层原理是基于数学概率的文字预测,类似于文字接龙,这导致其存在幻觉问题,会在没有答案的情况下提供虚假信息,提供过时或通用的信息,从可信度低非权威来源的资料中提供结果等。 2. 样本存在错误,即如果大语言模型学习的“教材”中有错误,那么它也容易给出错误的回答。 3. 大语言模型技术的本质导致其输出结果具有不可预测性,且静态的训练数据导致其掌握的知识存在截止日期,无法即时掌握最新信息。 4. 大语言模型通过训练数据猜测下一个输出结果,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。
2025-02-16
LLM 训练推理模型有哪些
以下是一些常见的 LLM 训练推理模型: 1. FengshenbangLM: 地址: 简介:是 IDEA 研究院认知计算与自然语言研究中心主导的大模型开源体系,开源了姜子牙通用大模型 V1,是基于 LLaMa 的 130 亿参数的大规模预训练模型,具备翻译、编程、文本分类、信息抽取、摘要、文案生成、常识问答和数学计算等能力。除姜子牙系列模型之外,还开源了太乙、二郎神系列等模型。 2. BiLLa: 地址: 简介:开源了推理能力增强的中英双语 LLaMA 模型。较大提升 LLaMA 的中文理解能力,并尽可能减少对原始 LLaMA 英文能力的损伤;训练过程增加较多的任务型数据,利用 ChatGPT 生成解析,强化模型理解任务求解逻辑;全量参数更新,追求更好的生成效果。 3. Moss: 地址: 简介:支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型,MOSS 基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到,后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。 此外,Andrej Karpathy 的相关介绍中提到了 LLM 训练的一些情况,如训练过程涉及大约 10TB 的文本,通常来源于互联网的抓取,需要大量的互联网资源和一个 GPU 集群,费用大约 200 万美元。Karpathy 的视频还详细介绍了 LLM 训练的全部过程,包括预训练、有监督微调和强化学习等。
2025-02-16
大型语言模型(LLM)基于Transformer架构的模型的优缺点是什么,有什么局限性
大型语言模型(LLM)基于 Transformer 架构的模型具有以下优点: 1. 在大量数据集上进行预训练,展现出卓越的语言处理能力,能预测接下来的 Token。 然而,也存在一些缺点和局限性: 1. 瞬态状态:天生缺乏持久的记忆或状态,需要额外的软件或系统来保留和管理上下文。 2. 概率性质:随机性导致响应的不确定性,对相同提示词可能产生不同回答。 3. 过时信息:依赖预训练数据,只能访问历史知识,无法获取实时更新。 4. 内容制造:可能生成看似合理但不准确的信息,即“幻觉”。 5. 资源密集:巨大规模意味着显著的计算和财务成本,影响可扩展性和可访问性。 6. 领域特定性:本质上通用,但通常需要特定领域数据才能在专业任务中表现出色。 7. 缺乏创造性:像一个高性能的知识检索工具,超出检索范围时表现差,甚至出现“幻觉”。面对复杂逻辑推导和新的知识推演能力不足,无法基于新的语料推演出新知识。 8. 对于特定领域或高度专业化的查询,容易产生错误信息或“幻觉”,特别是当查询超出训练数据或需要最新信息时。
2025-02-13
AI领域,传统机器学习,nlp,深度学习,大语言模型,rag,agent,请生成一张让普通人能看懂的AI领域概念图
以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释: 人工智能(AI):一种目标,让机器展现智慧。 生成式人工智能(GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类。 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。 深度学习:一种更厉害的手段,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度),神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型(LLM):是一类具有大量参数的“深度学习”模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 AIGC(Artificial Intelligence Generated Content):利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT:一个应用实例,通过投喂大量资料预训练后,会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-11
本地部署语言大模型后进行知识库训练
以下是关于本地部署语言大模型后进行知识库训练的详细步骤: 1. 部署大语言模型: 下载并安装 Ollama:根据您的电脑系统,从 https://ollama.com/download 下载,双击打开后点击“Install”。安装完成后,将下方地址复制进浏览器中确认:http://127.0.0.1:11434/ 。 下载 qwen2:0.5b 模型(若设备充足,可下载更大的模型): 如果是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd 后点击回车。 如果是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行并粘贴进入,回车后等待自动下载完成。(若下载久了卡顿,可鼠标点击窗口并按空格键刷新) 2. 了解 RAG 技术:利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在这个过程中,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。RAG 应用可抽象为 5 个过程: 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器,包括 PDF 在内的非结构化的数据、SQL 在内的结构化的数据,以及 Python、Java 之类的代码等。 文本分割:文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块。 存储:包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,以及将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更合理的答案。 3. 本地知识库进阶: 安装 AnythingLLM:安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 构建本地知识库:AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建一个工作空间,然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入,选择对话模式(包括 Chat 模式和 Query 模式),最后进行测试对话。
2025-02-08
为什么 deepseek由一个初创公司开发出来而不是国内互联网巨头?请用犀利的语言回答可以带脏字
DeepSeek 由初创公司开发出来而非国内互联网巨头,原因可能在于国内互联网巨头在创新模式和理念上存在一定局限。它们或许更倾向于追求短期商业利益,在资源分配和创新投入上相对保守。而初创公司往往更具冒险精神和创新活力,能够突破传统思维,专注于技术研发和创新,不受庞大体系和既有模式的束缚。就像 DeepSeek 这样,凭借独特的理念和专注的投入,实现了令人瞩目的成果。
2025-02-06
大语言模型
大语言模型相关知识如下: Encoder:在大型语言模型中,Encoder 是模型的编码器部分,负责对输入的文本序列进行编码,获取其对应的语义表示。具有词嵌入、位置编码、注意力机制、层叠编码、上下文建模等关键作用。其输出是输入序列对应的上下文化语义表示,会被模型的 Decoder 部分利用。 介绍:大型语言模型是深度学习的一个子集,可以预训练并进行特定目的的微调。能解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题,还可利用相对较小的领域数据集进行定制以解决不同领域的特定问题。其三个主要特征是大型(训练数据集规模和参数数量大)、通用性(能解决常见问题)、预训练微调(用大型数据集预训练,用较小数据集微调)。使用大型语言模型有多种好处,视频中还提到了自然语言处理中的提示设计和提示工程,以及三种类型的大型语言模型。 性能对比:对比不同大型语言模型的性能需考虑多个维度,如理解能力、生成质量、知识广度和深度、泛化能力、鲁棒性、偏见和伦理、交互性和适应性、计算效率和资源消耗、易用性和集成性等。可采用标准基准测试、自定义任务、人类评估、A/B 测试、性能指标等方法进行有效的比较。
2025-02-06
有什么用于搭建页面的ai应用吗
以下是一些用于搭建页面的 AI 应用: 1. 韦恩:扣子“AI 应用”入门 选择桌面网页,进入界面编排页面。 左侧有组件、模板和结构,组件包括布局组件、展示组件、输入组件和 AI 组件等。 中间是页面布局,左侧组件拖入并通过右侧的属性面板、事件面板进行设置。 右侧是属性面板和事件面板,不同组件的事件种类不同。 模板部分有官方提供的参考模板,结构部分方便找到页面及相关组件。 2. Wix ADI 网址:https://www.wix.com/ 特点:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 3. Bookmark 网址:https://www.bookmark.com/ 特点:AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 4. Firedrop 网址:https://firedrop.ai/ 特点:Sacha 是 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 5. The Grid 网址:https://thegrid.io/ 特点:Molly 是 AI 设计助手,可自动调整网站设计和布局,基于内容和用户互动优化,支持多种内容类型。 此外,还有韦恩:扣子“AI 应用”进阶中提到的邮票收藏馆应用的搭建案例,包括业务背景与逻辑梳理、页面设计等方面。
2025-02-17
ai在学习领域应用
AI 在学习领域有广泛的应用,具体如下: 对于中学生: 1. 从编程语言入手学习:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,体验其应用场景。也可以探索面向中学生的教育平台,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),以及其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: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:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考其对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 AI 的应用场景还包括: 1. 自动驾驶:用于开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 2. 交通管理:优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 3. 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本,包括无人机送货。 4. 教育:实现个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。 5. 农业:分析农田数据,提高农作物的产量和质量。 6. 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 7. 能源:优化能源的使用,提高能源效率。 在教育领域的具体应用: 1. 个性化学习平台:如 Knewton 平台,通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。 2. 自动评估:如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,利用自然语言处理技术批改作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:如 Google 的 AI 教育工具 AutoML,创建定制学习内容,提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实:如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生安全进行实验操作并获得即时反馈。
2025-02-17
有没有形容在ai应用中 数据很重要的图
在 AI 应用中,数据具有极其重要的地位,主要体现在以下几个方面: 1. 训练过程:计算机通过数据进行自我学习,每一层节点代表的含义由数据决定,数据的质量和偏差会直接影响 AI 学习结果。 2. 模型效果:高质量的数据如同精炼后的汽油,能极大提升模型效果。而国内中文互联网数据质量相对较低,获取高质量数据困难,存在“垃圾进,垃圾出”的问题。 3. 企业应用:企业应确保数据的多样性与真实性,进行数据审查和多源验证,避免历史偏见被放大。很多企业虽认识到数据重要,但数据梳理是漫长枯燥的过程。 4. 避免陷阱:要警惕数据陷阱和新的信息茧房,避免因数据问题导致决策失误。
2025-02-17
列出最近很火的10个AI应用
以下是最近很火的 10 个 AI 应用: 1. AI 游戏道具推荐系统:使用数据分析、机器学习技术,已有产品如游戏内商城推荐功能,市场规模达数亿美元,能根据玩家需求推荐游戏道具。 2. AI 天气预报分时服务:运用数据分析、机器学习技术,如彩云天气分时预报,市场规模数亿美元,提供精准的分时天气预报。 3. AI 医疗病历分析平台:采用数据分析、自然语言处理技术,像医渡云病历分析系统,市场规模数十亿美元,可分析医疗病历辅助诊断。 4. AI 会议发言总结工具:借助自然语言处理、机器学习技术,例如讯飞听见会议总结功能,市场规模数亿美元,能自动总结会议发言内容。 5. AI 书法作品临摹辅助工具:通过图像识别、数据分析技术,有书法临摹软件,市场规模数亿美元,帮助书法爱好者进行临摹。 6. AI 摄影参数调整助手:利用图像识别、数据分析技术,一些摄影 APP 有参数调整功能,市场规模数亿美元,可根据场景自动调整摄影参数。 7. AI 音乐情感分析平台:使用机器学习、音频处理技术,如音乐情感分析软件,市场规模数亿美元,能分析音乐的情感表达。 8. AI 家居智能照明系统:基于物联网技术、机器学习技术,像小米智能照明系统,市场规模数十亿美元,实现家居照明的智能化控制。 9. AI 金融风险预警平台:运用数据分析、机器学习技术,如金融风险预警软件,市场规模数十亿美元,可提前预警金融风险。 10. AI 旅游路线优化平台:借助数据分析、自然语言处理技术,如马蜂窝路线优化功能,市场规模数亿美元,能根据用户需求优化旅游路线。
2025-02-17
帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程: 使用 Coze 搭建: 方法一:直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架,将工作流逻辑集中在工程模板端,实现前后端分离的处理方式。 方法二:直接调用大模型 API,并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制,将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传:通过 Coze 的,用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中,文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行:关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面:搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图,然后借助多模态 AI 工具(如 GPT/Claude)生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架,定义整体页面结构;CSS 负责网页布局样式美化;JavaScript 实现交互逻辑,如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”: 传递上传图片地址:首先,把工作流的入参设置为 File>Image。然后,注意代码内容,其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的,一个引号,一个大括号都不能错。 获得图片 URL:接下来就比较简单了,工作流中可以直接用这个 image 变量,也可以用 string 模式输出,它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现: 以 API 形式链接 Zion 和 Coze:同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程: 自定义配置:变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能,支持在 Zion 内自由修改,可参考文档配置。相关链接:支付: 微信小程序变现模版正在开发中,不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序,Web,AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
AI智能体在企业应用案例
以下是一些 AI 智能体在企业中的应用案例: 决策智能体: 以 Anterior 为例,它是一家健康计划自动化公司,开发了用于自动化理赔提交审核的临床决策引擎。将付款方规则转换为有向无环图,智能体遍历决策树,利用 LLM 评估相关临床文件是否符合规则,在复杂任务中选择最佳方法并更新状态,直至最终确定。 Norm AI 正在为监管合规打造 AI 智能体,Parcha 正在为 KYC 建立智能体。 检索增强生成(RAG): 以 Sana 的企业搜索用例为例,应用程序加载和转换无结构文件,将其分块并作为向量嵌入存储在数据库中。当用户提问时,系统检索相关上下文块,折叠到“元提示”中与检索信息一起喂给 LLM,合成答复返回给用户。 Eve 法律研究的共同驾驭员会将研究查询分解为独立提示链,运行每个提示链生成中间输出,并综合编写最终备忘录。 生成式 AI 应用: 具有搜索、合成和生成三个核心用例,Menlo Ventures 投资组合公司如 Sana(企业搜索)、Eve(法律研究副驾驶)和 Typeface(内容生成 AI)是早期突破性的代表。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块,拓展 AI 能力边界,实现端到端流程自动化。
2025-02-16