直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

开源大模型分析

回答

以下是一些开源大模型的分析:

  1. KnowLM
    • 地址:https://github.com/zjunlp/KnowLM
    • 简介:旨在发布开源大模型框架及相应模型权重以助力减轻知识谬误问题,包括大模型的知识难更新及存在潜在的错误和偏见等。一期发布了基于 Llama 的抽取大模型智析,使用中英文语料对 Llama(13B)进行进一步全量预训练,并基于知识图谱转换指令技术对知识抽取任务进行优化。
  2. BayLing
    • 地址:https://github.com/ictnlp/BayLing
    • 简介:由中国科学院计算技术研究所自然语言处理团队开发,是一个具有增强的跨语言对齐的通用大模型。以 Llama 为基座模型,探索了以交互式翻译任务为核心进行指令微调的方法,旨在同时完成语言间对齐以及与人类意图对齐,将 Llama 的生成能力和指令跟随能力从英语迁移到其他语言(中文)。在多语言翻译、交互翻译、通用任务、标准化考试的测评中,中文/英语均有更好表现,并提供了在线的内测版 demo 以供体验。
  3. Gemma
    • 作者:小小将,华中科技大学工学硕士
    • 简介:由 Google DeepMind 和 Google 的其他团队开发,是一系列轻量级的最先进开源模型,灵感来自于 Gemini,名称反映了拉丁语中“宝石”的意思。除了模型权重,谷歌还发布了一些工具来支持开发者的创新,促进合作,并指导 Gemma 模型的负责任使用。
    • 重点:共两个尺寸的模型权重:Gemma 2B 和 Gemma 7B。每种尺寸都提供了预训练和指令调优的版本。
    • 模型地址:Models - Hugging FaceGemma
    • 官方页面:https://ai.google.dev/gemma/
    • 特点:相比 Gemini 更加轻量,同时保持免费可用,模型权重也一并开源了,且允许商用。包含两种权重规模的模型:Gemma 2B 和 Gemma 7B。每种规模都有预训练和指令微调版本。可通过 Kaggle、谷歌的 Colab Notebook 或通过 Google Cloud 访问。尽管体量较小,但在关键基准测试中明显超越了更大的模型,包括 Llama-2 7B 和 13B,以及 Mistral 7B,能够直接在开发人员的笔记本电脑或台式电脑上运行。在 HuggingFace 的 LLM leaderboard 上,Gemma 的 2B 和 7B 模型已经双双登顶。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

LLM开源中文大语言模型及数据集集合

[title]LLM开源中文大语言模型及数据集集合[heading4]1.ModelKnowLM地址:[https://github.com/zjunlp/KnowLM](https://github.com/zjunlp/KnowLM)简介:KnowLM项目旨在发布开源大模型框架及相应模型权重以助力减轻知识谬误问题,包括大模型的知识难更新及存在潜在的错误和偏见等。该项目一期发布了基于Llama的抽取大模型智析,使用中英文语料对LLaMA(13B)进行进一步全量预训练,并基于知识图谱转换指令技术对知识抽取任务进行优化。BayLing地址:[https://github.com/ictnlp/BayLing](https://github.com/ictnlp/BayLing)简介:一个具有增强的跨语言对齐的通用大模型,由中国科学院计算技术研究所自然语言处理团队开发。百聆(BayLing)以LLaMA为基座模型,探索了以交互式翻译任务为核心进行指令微调的方法,旨在同时完成语言间对齐以及与人类意图对齐,将LLaMA的生成能力和指令跟随能力从英语迁移到其他语言(中文)。在多语言翻译、交互翻译、通用任务、标准化考试的测评中,百聆在中文/英语中均展现出更好的表现。百聆提供了在线的内测版demo,以供大家体验。

谷歌开源可商用的大语言模型Gemma

[title]谷歌开源可商用的大语言模型Gemma作者[小小将](https://www.zhihu.com/people/xiaohuzc)华中科技大学工学硕士刚刚,谷歌破天荒地开源了LLM大模型Gemma:Gemma是一系列轻量级的最先进开源模型,它们是基于创建Gemini模型的相同研究和技术构建的。由Google DeepMind和Google的其他团队开发,Gemma的灵感来自于Gemini,其名称反映了拉丁语中“宝石”的意思。除了模型权重,谷歌还发布了一些工具来支持开发者的创新,促进合作,并指导Gemma模型的负责任使用。这次开源的Gemma重点如下:共两个尺寸的模型权重:Gemma 2B和Gemma 7B。每种尺寸都提供了预训练和指令调优的版本。模型地址:[Models - Hugging Face](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/models%3Fother%3Dgemma%26sort%3Dtrending%26search%3Dgoogle),[Gemma](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kaggle.com/models/google/gemma)

开源大模型王座易主!谷歌Gemma杀入场,笔记本可跑,可商用

[title]开源大模型王座易主!谷歌Gemma杀入场,笔记本可跑,可商用原创机器之心机器之心2024-02-22 00:04辽宁原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/_iCYfqmXA3enKn3Hm-DwSA机器之心报道机器之心编辑部刚刚,谷歌杀入开源大模型。开源领域大模型,迎来了重磅新玩家。谷歌推出了全新的开源模型系列「Gemma」。相比Gemini,Gemma更加轻量,同时保持免费可用,模型权重也一并开源了,且允许商用。Gemma官方页面:https://ai.google.dev/gemma/本次发布包含两种权重规模的模型:Gemma 2B和Gemma 7B。每种规模都有预训练和指令微调版本。想使用的人可以通过Kaggle、谷歌的Colab Notebook或通过Google Cloud访问。当然,Gemma也第一时间上线了HuggingFace和HuggingChat,每个人都能试一下它的生成能力:尽管体量较小,但谷歌表示Gemma模型已经「在关键基准测试中明显超越了更大的模型」,对比的包括Llama-2 7B和13B,以及风头正劲的Mistral 7B。而且Gemma「能够直接在开发人员的笔记本电脑或台式电脑上运行」。除了轻量级模型之外,谷歌还推出了鼓励协作的工具以及负责任地使用这些模型的指南。Keras作者François Chollet对此直接表示:最强开源大模型的位置现在易主了。在HuggingFace的LLM leaderboard上,Gemma的2B和7B模型已经双双登顶。

其他人在问
最好的开源LLM是什么
目前开源的 LLM 有很多优秀的选择,以下为您列举一些: OPT 是表现最优秀的全开源 LLM 之一。这个拥有 1750 亿参数的模型的发布附带了代码,并在公开可用的数据集上进行了训练。 ChatGLM 是中文领域效果最好的开源底座模型之一,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 VisualGLM6B 是一个开源的,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。依靠来自于 CogView 数据集的 30M 高质量中文图文对,与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练。 ChineseLLaMAAlpaca 是在原版 LLaMA 的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练,支持本地 CPU/GPU 部署。 需要注意的是,对于“最好的开源 LLM”的评判标准因人而异,取决于具体的应用场景和需求。
2024-10-19
开源音频质量检测模型有哪些?
以下为一些开源音频质量检测模型: 此外,还有: VALLEX:一个开源的多语言文本到语音合成与语音克隆模型。它支持多种语言(英语、中文和日语)和零样本语音克隆,具有语音情感控制和口音控制等高级功能。 智谱·AI 自 2019 年成立以来推出并开源的多款模型,具体可参考。但请注意,Token 数代表了模型支持的总 Token 数量,包括了输入+输出的所有 token,且一个 token 约等于 1.8 个汉字。
2024-10-16
开源音乐生成模型
以下为您介绍一些开源音乐生成模型: ElevenLabs 推出了自己的音乐生成模型 ElevenLabs Music,并展示了早期预览版生成的歌曲。该模型可直接通过文本提示生成完整带歌词音乐,且声称这些歌曲都是根据单个文本提示生成的,没有任何编辑。各首歌曲风格涵盖流行摇滚、乡村、爵士、当代 R&B 和独立摇滚等多样化类型。详细内容及更多试听:https://xiaohu.ai/p/7687 Deepmind 与 YouTube 的 Lyria 音乐生成模型,只要哼唱或者吹口哨就能帮您自动生成交响乐,还能进行歌词创作和风格控制,模仿艺术家风格。其特色是生成音频带 AI 水印。详情链接:https://deepmind.google/discover/blog/transformingthefutureofmusiccreation/ 🔗
2024-10-14
有哪些完全开源免费的AIgc知识库,可以随意复制
以下是一些完全开源免费且可随意复制的 AIGC 知识库: :可将任何文档、资源或内容转换为大语言模型(LLM)知识库,便于在对话中引用。 :包含获取 GPTs 的 Prompt、Knowledge 以及防护教程,还对破解官方 GPTs 的 Prompt 进行了分类。 :收集了众多被破解的 GPTs Prompt。 :精心收集整理的优秀 AI 助手列表。 :仅需一张角色图片,就能生成动作可控的生动视频。 :可安装在电脑和安卓手机上的用户界面,能与文本生成的人工智能互动并进行角色扮演。 :微软开源的 AI 工具,用于简化大模型应用开发周期,打通从构思到生产部署的全流程。 :开源的计算机视觉 AI 工具箱,安装简便,能提升开发效率。
2024-10-07
有哪个完全开源免费的AI知识库
以下为您推荐一个完全开源免费的 AI 知识库:WayToAGI(通往 AGI 之路)。它是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,大家贡献并整合各种 AI 资源,使得大家都可以轻松学习各种 AI 知识,应用各类 AI 工具和实战案例等。 WayToAGI 提供了一系列开箱即用的工具,文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程,将您的文字化为视觉与听觉的现实。它还会追踪 AI 领域最新的进展,时刻更新,让您紧跟 AI 领域的步伐,每次访问都能有新的收获。 无论您是 AI 初学者还是行业专家,都可以在这里发掘有价值的内容,让更多的人因 AI 而强大。 相关链接: 🔗:https://waytoagi.com/(通往 AGI 之路) 🚀即刻体验:https://waytoagi.com/
2024-10-07
怎么加载开源模型?
加载开源模型的步骤如下: 1. 下载相关模型节省时间: Base Model DreamShaper XL Turbo: https://civitai.com/models/112902/dreamshaperxl LoRA:Envy Anime Watercolor XL 03:https://civitai.com/models/382684/envyanimewatercolorxl03 Alphonse Mucha Style:https://civitai.com/models/63072/alphonsemuchastyle 2. 打开以下链接放在后台: Ollama: https://ollama.com/ https://github.com/stavsap/comfyuiollama IPAdapter:https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus InstantID: https://github.com/cubiq/ComfyUI_InstantID PuLID:https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI 3. 安装缺失节点: 下载过程中若发现 layer style 下不了,可重启重新下载,尝试修复。若仍不行,从官网重新下载到./custom_nodes 的文件夹下。 4. 从官网下载两个文件,点击左上角部分将加载器展开并选择官网下载好的两个模型。 5. 对于 GDino 加载器部分,在链接:处下载相关文件,然后检查文件是否齐全。对于 groundingdino 和 sams 配置是否齐全可以使用“抠头发.json”来检验。 6. Ollama 大模型部分: 首先,下载 ollama,网站: 其次,在网站中,复制代码。然后,打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径,在上方的路径下输入 cmd,进入到命令行,右键粘贴刚才的代码,等待下载。
2024-10-01
如何能让大模型自动读取到微信上的聊天内容。
要让大模型自动读取到微信上的聊天内容,可以参考以下几种方法: 1. 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,并可白嫖大模型接口。 2. 搭建,这是一个知识库问答系统,将知识文件放入,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,最后回答问题。若不想接入微信,搭建完成即可使用其问答界面。 3. 搭建,其中的cow插件能进行文件总结、MJ绘画等。 此外,还有作者张梦飞的方法,即把自己微信中的聊天记录导出,用自己的聊天记录去微调一个模型,最终将这个微调后的模型接入微信中替您回复消息。 另外,在创作方面,鉴于聊天记录属于绝对的个人隐私,不适合接入第三方大模型提取信息,可本地化部署LLM。例如采用百川2的国产大模型开源,如Baichuan2作为底模,先用提示工程对聊天记录进行信息提取,并在此基础上使用自有数据进行模型微调。
2024-10-31
sora模型不同于其他同类模型的优势
Sora 模型不同于其他同类模型的优势主要体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:能够根据文本提示生成长达 1 分钟的高质量视频,而早期模型通常只能生成短视频片段。生成的长视频具有高视觉质量和引人入胜的视觉连贯性,从第一帧到最后一帧有良好的视觉一致性。 2. 处理复杂指令:展示了准确解释和执行复杂人类指令的显著能力,能生成包含多个执行特定动作的角色以及复杂背景的详细场景。 3. 数据预处理:能够在原始尺寸上训练、理解和生成视频及图像,拥抱视觉数据的多样性,在从宽屏 1920x1080p 视频到竖屏 1080x1920p 视频以及之间的任何格式上采样,而不会损害原始尺寸。在原始尺寸上训练数据显著改善了生成视频的构图和框架,实现更自然和连贯的视觉叙事。 4. 符合规模化定律:作为大型视觉模型,符合规模化原则,揭示了文本到视频生成中的几种新兴能力,是第一个展示确认新兴能力的视觉模型,标志着计算机视觉领域的一个重要里程碑。此外,还展示了包括遵循指令、视觉提示工程和视频理解等显著能力。
2024-10-30
大模型下的数据生产和应用
大模型下的数据生产和应用主要包括以下方面: 整体架构: 基础层:为大模型提供硬件支撑和数据支持,例如 A100、数据服务器等。 数据层:包括企业根据自身特性维护的静态知识库和动态的三方数据集。 模型层:如 LLm(大语言模型),一般使用 Transformer 算法实现,还有多模态模型,如文生图、图生图等,其训练数据与 LLm 不同,为图文或声音等多模态数据集。 平台层:如大模型的评测体系或 langchain 平台等,是模型与应用间的组成部分。 表现层:即应用层,是用户实际看到的地方。 模型特点: 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,通常以 TB 级别计。 参数众多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达 170B 的参数。 架构方面,目前常见的大模型多为右侧只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构,如 ChatGPT 等。 工作流程: 训练过程类似于上学参加工作,包括找学校(需要大量 GPU 等硬件支持)、确定教材(需要大量数据)、找老师(选择合适算法)、就业指导(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,输入文本会被分割并数字化形成词汇表。
2024-10-30
大模型的数字资产管理系统
大模型的数字资产管理系统涉及以下方面: 大模型的整体架构: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑和数据支持,例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层:包括静态的知识库和动态的三方数据集,是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层:包含 LLm(大语言模型,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现)或多模态模型(如文生图、图生图等模型,训练数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集)。 4. 平台层:如大模型的评测体系或 langchain 平台等,是模型与应用间的组成部分。 5. 表现层:即应用层,是用户实际看到的地方。 大模型的通俗理解: 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。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练、使用过程: 1. 找学校:训练 LLM 需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练大模型。 2. 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。 3. 找老师:用合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 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。 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)。 企业大模型的误区: 1. 总想搞一个宏大的产业大模型:目前大模型能力不足以支持,更适合在场景里解决专业问题。 2. 总想用一个万能大模型解决所有企业问题:企业不同场景可能需要不同的大模型。 3. 认为有了大模型,原来的 IT 系统就淘汰了:大模型需要与原业务系统连接协同工作,原数字化搞得越好,大模型效果越好。 4. 认为大模型不用做数字化,直接一步到位弯道超车:企业没有基本的 IT 系统、数字化系统,没有数据积累和知识沉淀,无法做大模型。
2024-10-30
《2024大模型人才报告》
以下是与您查询的相关报告: 2024 年 9 月 10 日: 《》由蚂蚁集团和中国信通院联合发布,探讨了大模型在金融、医疗、政务等行业的应用挑战和解决方案。报告提出了一个系统化的可信应用框架,强调了专业性、可控性、真实性和安全性四个核心要素,并从数据质量、模型能力、推理过程、系统安全等方面提供了具体的技术实现建议。 《》 《》 《》 《》 2024 年 7 月 10 日: 极客邦科技通过《》报告深入探讨 AIGC 技术在企业中的应用,提供实战经验和趋势洞察。这份报告集合了多篇文章和案例,覆盖互联网产品、企业生产、医疗、教育等行业,展现大模型应用潜力。 《》 《》 《》 《》 2024 年 9 月 18 日: 《》探讨了 AI 技术,尤其是大模型技术对劳动力市场的影响。 《》探讨了 AI 技术在营销领域的应用现状和发展趋势。 《》 《》 您可以通过相应的链接获取更详细的内容。
2024-10-29
在一个设定中,使用阿里千问模型,设定角色为“美嘉”,知识库为《爱情公寓》全季剧情,实现问答。
在一个设定中,使用阿里千问模型,将角色设定为“美嘉”,知识库设定为《爱情公寓》全季剧情来实现问答。 大语言模型就像一个学习过无数本书、拥有无穷智慧的人,对公共知识、学识技能、日常聊天很擅长,但在工作场景中需要提示词来告诉它角色和专注技能,变成所需的“员工”。知识库则相当于给这个“聪明员工”发放的工作手册,比如知道老板娘吃饭要打三折等特定信息。 这里的设定为:AI 模型使用阿里千问模型,提示词设定的角色是“美嘉”,按照其人设、背景和对话风格设定,知识库是《爱情公寓》全季剧情,让“美嘉”拥有过往“记忆”。 例如,提问“你是谁?你和子乔在台球厅吵架那次是为了什么吵架?”,回复是“我是陈美嘉,那次在台球厅和吕子乔吵架是因为他约会被人撞见,我讽刺他脸大影响信号,他还反击我。后来谈到过去的事情,我指责他忘恩负义,他就说我平。最后,我伤心地说要分手,因为他之前甩过我。” 然而,有时回答会不准确,比如提问“一菲为美嘉找了一份助教工作”,AI 可能未根据正确的知识库内容回答,这是常见的错误场景,在严肃场景中不能接受。优化 AI 更准确回答问题的过程称为 RAG(RetrievalAugmented Generation),即检索增强生成,由检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器利用这些信息制作精确连贯的答案,适合处理需要广泛知识的任务,如问答系统,能提供详细准确的回答。
2024-10-29
如果给AI数据,AI可以做出小波分析并出图吗
目前的 AI 技术在给定相关数据的情况下,是有可能进行小波分析并出图的。但这取决于多个因素,如数据的质量、数量、特征,以及所使用的 AI 模型和算法的能力和适应性。一些专门为数据分析和图像处理设计的 AI 模型,经过适当的训练和配置,能够处理数据并生成小波分析的结果图像。然而,要实现准确和有意义的小波分析及出图,还需要对数据进行预处理、选择合适的模型架构,并进行精细的调参和优化。
2024-10-31
分析 ChatGLM在文生视频领域的应用产出
ChatGLM 是中文领域效果较好的开源底座模型之一,其地址为:。经过约 1T 标识符的中英双语训练,并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术进行优化,针对中文问答和对话有出色表现。 此外,还有基于 ChatGLM6B 的 VisualGLM6B,地址为:。它是一个开源的、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。依靠来自于 CogView 数据集的 30M 高质量中文图文对,与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练。 在文生视频领域,ChatGLM 及其相关模型可能通过对文本的理解和生成能力,为视频的脚本创作、内容描述生成等方面提供支持,但具体的应用产出还需要结合实际的开发和应用场景来进一步探索和评估。
2024-10-30
ChatGLM视频表现有何特色,优劣分析一下
ChatGLM 是中文领域效果最好的开源底座模型之一,具有以下特色: 1. 针对中文问答和对话进行了优化,能更好地处理中文语境下的任务。 2. 经过约 1T 标识符的中英双语训练,并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 其优势包括: 1. 在处理中文相关的任务时表现出色,能提供较为准确和有用的回答。 然而,目前可能存在的不足暂未在提供的内容中有明确提及。但一般来说,与其他先进的语言模型相比,可能在某些复杂场景下的表现还有提升空间。
2024-10-30
有哪些好用的上传excel做数据分析的AI工具
以下是一些好用的上传 Excel 做数据分析的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外,以下是一些 text2sql 相关的 AI 工具及其链接: 1. Text2SQL 将英文转换为 SQL 查询。 链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat 2. ai2sql 高效且无错误的 SQL 构建器。 链接:https://www.ai2sql.io/ 3. EverSQL 从 SQL 查询翻译英文文本。 链接:https://www.eversql.com/sqltotext/ 4. SupaSQL 从 NLP 生成 SQL 查询。 链接:https://supasql.com/ 5. SQLgenius 使用自然语言的 SQL 查询生成器。 链接:https://sqlgenius.app/ 6. SQL Chat 与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。 链接:https://www.sqlchat.ai/ 7. SQL Ease 从自然语言输入生成 SQL 查询。 链接:https://sqlease.buildnship.in/ 8. Talktotables 翻译和查询数据库。 链接:https://talktotables.com/ 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-29
用AI做数据分析有哪些好的工具
以下是一些用 AI 做数据分析的好工具: Text2SQL:将英文转换为 SQL 查询。链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql:高效且无错误的 SQL 构建器。链接:https://www.ai2sql.io/ EverSQL:从 SQL 查询翻译英文文本。链接:https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL:从 NLP 生成 SQL 查询。链接:https://supasql.com/ SQLgenius:使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接:https://sqlgenius.app/ SQL Chat:与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接:https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease:从自然语言输入生成 SQL 查询。链接:https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables:翻译和查询数据库。链接:https://talktotables.com/ 此外,ChatGPT 在数据分析方面也有应用,例如在个性化分析中,可处理单维度数据、多维度数据(折线图、柱状图)等,但有时可能会有误将数据项作为维度分析的情况,可通过输入提示指定维度或描述其他数据信息来使分析更准确。 另外,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。 3. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 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。 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。 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。 9. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 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 预测需求,优化库存管理。 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 帮助在社交媒体上找到目标客户群体,进行精准营销。 14. 直播和视频营销:AI 分析观众行为,优化直播和视频内容。
2024-10-29
AI 分析调查结果并生成洞察报告
以下是关于 AI 分析调查结果并生成洞察报告的相关内容: User Evaluation: 这是一个利用人工智能(AI)来提升用户研究和数据分析的工具。 功能特点包括: AI 驱动的转录:支持 57 种以上语言的转录功能,能够即时转录视频和音频内容。 AI 洞察:从数据中快速生成有用的洞察,每个洞察都附有数据来源。 集合管理:使用直观的看板(Kanban)板来组织和分享洞察,添加标签和笔记。 AI 生成报告:生成包含文本、表格和图表的行为分析报告等。 AI 生成演示文稿:一键生成包含 AI 洞察和数据可视化的 PPTX 演示文稿。 多样化数据源:分析来自音频、视频、文本或 CSV 文件的信息以改进产品用户体验。 洞察模板:提供多种洞察模板,帮助提取最有价值的数据洞察。 情感分析:解释音频和视频文件中的客户情感,识别情绪趋势以优化策略。 FeaturesVote: 这是一个帮助企业通过用户反馈来驱动产品增长的工具。 主要功能有: 用户投票板:用户可以发布和投票他们希望看到的功能,企业可以根据投票结果优先开发这些功能。 快速设置:只需 2 分钟即可完成设置,并提供免费计划。 无缝集成:可以将投票小部件无缝添加到应用中,用户无需再次登录即可发布和投票,减少摩擦并增加反馈。 定制化:支持内置的浅色/深色模式,用户识别和配置。 透明度和信任:通过展示不断交付和构建用户需要的功能来增加用户信任和留存率。 中小企业利用人工智能(AI)进行转型: 在数据驱动决策方面,特别是数据分析和洞察部分: 目标是通过使用人工智能(AI)工具来分析大量的客户和市场数据,为企业决策提供有力支持。 首先,利用 AI 工具分析客户数据、市场数据,深入理解客户行为、市场趋势和业务机会。根据企业需求选择能处理大数据并提供深度分析的工具,如数据挖掘、机器学习模型等。收集不同渠道数据,进行分析,识别模式、趋势和相关性。 其次,为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导。利用数据分析结果指导企业策略,如市场定位、产品优化等。理解 AI 分析提供的洞察和建议,将其转化为实际业务策略。与相关部门紧密合作,确保数据洞察被有效利用。基于数据洞察制定或调整策略,实施后持续监控效果并收集数据,反馈到 AI 分析中形成闭环,不断优化数据分析和业务决策。 邬嘉文:AI 做用户研究|Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告: 报告范例中包含了优势和劣势的相关内容及对应的频次。例如优势方面,高质量显示被提及 44 次等;劣势方面,兼容性问题被提及 68 次等。同时提到 GPT 有一定幻觉问题。
2024-10-29