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开源大模型ChatGLM 系列有哪些版本

回答

ChatGLM 系列的开源版本包括：

  • ChatGLM3-6B：第三代 ChatGLM 对话模型，采用全新设计的 Prompt 格式，原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景。
  • ChatGLM3-6B-base：第三代 ChatGLM 基座模型，采用更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略，在 10B 以下的基础模型中性能较强。
  • ChatGLM3-6B-32k：第三代 ChatGLM 长上下文对话模型，在 ChatGLM3-6B 的基础上进一步强化了对长文本的理解能力，能处理最多 32K 长度的上下文。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

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]测评模型列表9.Qwen-72B-Chat阿里巴巴开源的72B的Chat版本22.讯飞星火V3.0科大讯飞官方发布的V3.0版本的API10.序列猴子出门问问官方发布的API版本23.Minimax(应事)稀宇科技官方网页版产品【应事】11.Yi-34B-Chat零一万物开源的34B的Chat版本24.ChatGLM3-6B清华&智谱AI开源的第三代6B版本12.PCI-TransGPT佳都科技小范围内测API版本25.Chinese-Alpaca2-13B yiming cui（个人开发者）个人开源的基于Llama2的汉化版中文模型13.360GPT_Pro 360 360智脑的API升级版本Pro26.Llama_2_13B_Chat Meta官方开源的2代13B的Chat版本本次测评数据选取了SuperCLUE-12月测评结果，模型选取了国内外有代表性的26个大模型在12月份的版本。SuperCLUE模型象限

智谱·AI 开源模型列表

[title]智谱·AI开源模型列表[heading2]Chat模型��语言模型列表|模型|介绍|上下文token数|代码链接|模型权重下载链接|<br>|-|-|-|-|-|<br>|ChatGLM3-6B|第三代ChatGLM对话模型。ChatGLM3-6B采用了全新设计的Prompt格式，除正常的多轮对话外。同时原生支持工具调用（Function Call）、代码执行（Code Interpreter）和Agent任务等复杂场景。|8K|[ChatGLM3](https://github.com/THUDM/ChatGLM3)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b)|[魔搭社区](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b)|[始智社区](https://www.wisemodel.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b)|[Swanhub](https://swanhub.co/ZhipuAI/chatglm3-6b)|[启智社区](https://openi.pcl.ac.cn/Zhipu.AI/ChatGLM3/modelmanage/model_readme_tmpl?name=chatglm3-6b)|<br>|ChatGLM3-6B-base|第三代ChatGLM基座模型。ChatGLM3-6B-Base采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示，ChatGLM3-6B-Base具有在10B以下的基础模型中最强的性能。|8K||[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-base)[](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-base)|[魔搭社区](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b-base)|[始智社区](https://www.wisemodel.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b-base)|[Swanhub](https://swanhub.co/ZhipuAI/chatglm3-6b-base)|[启智社区](https://openi.pcl.ac.cn/Zhipu.AI/ChatGLM3/modelmanage/model_readme_tmpl?name=chatglm3-6b-base)|<br>|ChatGLM3-6B-32k|第三代ChatGLM长上下文对话模型。在ChatGLM3-6B的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力，能够更好的处理最多32K长度的上下文。|32K||[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b-32k)|[魔搭社区](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k)|[始智社区](https://www.wisemodel.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k)|[Swanhub](https://swanhub.co/ZhipuAI/chatglm3-6b-32k)|[启智社区](https://openi.pcl.ac.cn/Zhipu.AI/ChatGLM3/modelmanage/model_readme_tmpl?name=chatglm3-6b-32k)|

模型能力简介

[title]模型能力简介[heading3]更强的文本编码器Kolors针对这一问题，选择直接使用大语言模型进行文本编码。具体来说，Kolors使用了ChatGLM-6B-Base模型，这是一个中英双语的大语言基座模型。这里没有选择其SFT版本ChatGLM-6B是因为作者认为未经对齐人类偏好的基座模型反而更适合文本特征的提取。在最大编码长度方面，ChatGLM也更高，达到了256。与SDXL一样，Kolors取文本编码器的倒数第二层特征作为文本条件。下表对比了主流开源文生图模型所选用的文本编码器和支持的语言。

其他人在问
ChatGLM3 及相关系列产品有哪些
2023 年 10 月 27 日，智谱 AI 于 2023 中国计算机大会（CNCC）上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。其中，智谱清言是基于 ChatGLM 大模型的产品。 智谱清言的特点包括：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。总体更擅长专业能力，但代码能力还有优化空间，知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。 其适合的应用场景相对广泛，根据 SuperCLUE 测评结果，可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。在较复杂推理应用上效果不错，在广告文案、文学写作方面也是很好的选择。
2024-11-04
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
ChatGLM在生成视频上表现如何
目前 ChatGLM 主要侧重于自然语言处理和文本生成，在生成视频方面的能力相对有限。它并非专门为视频生成而设计的模型。
2024-10-30
ChatGLM是谁开发的
ChatGLM 是由清华大学开发的。它是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，底座是 GLM 语言模型。其相关项目地址为： 。
2024-10-30
ChatGLM开发者团队介绍
ChatGLM 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，底座是 GLM 语言模型。其相关信息如下： 地址： 简介：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。 此外，基于 ChatGLM 还有在垂直领域微调的模型，如医疗领域的 MedChatGLM，其地址为： 。
2024-10-30
智谱清言的开源大模型哪些种类
智谱清言的开源大模型种类包括： 多模态模型： 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。代码链接：、始智社区。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。代码链接：。 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。代码链接：。 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。代码链接：。 此外，智谱清言是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品，基础模型为 ChatGLM 大模型。2023 年 10 月 27 日，智谱 AI 于 2023 中国计算机大会（CNCC）上，推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。智谱清言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。总体来看，智谱清言更擅长专业能力，但在代码能力上还有一定优化空间，知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。综合来看，智谱清言是一个很有竞争力的大模型。可应用的场景相对广泛，根据 SuperCLUE 测评结果，优先推进在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。另外在较复杂推理应用上的效果会比较不错，在广告文案、文学写作方面也是一个很好的选择。
2024-11-04
通义千问开源大模型种类
通义千问开源了多种大模型，其中 Qwen 2 模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型。以下是相关信息： 性能突破：在中国大模型领域，开源模型显示出超越最强闭源模型的势头，从性能到生态都具备了媲美美国 Llama3 的能力。开源模型用实力证明其正在变得越来越强。 开源历程：2023 年 8 月，阿里云成为国内首个宣布开源自研模型的科技企业，推出通义千问第一代开源模型 Qwen；2024 年 2 月，1.5 代开源模型 Qwen1.5 发布；不到 4 个月后，Qwen2 开源。不到一年时间，通义先后开源数十款不同尺寸的模型，包括大语言模型、多模态模型、混合专家模型、代码大模型。 性能特点：Qwen 2 包括 5 种尺寸的预训练和指令调整模型，如 Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B 和 Qwen272B。除英语和中文外，还接受过另外 27 种语言的数据训练，在大量基准评估中表现出最先进的性能，代码和数学性能显著提高，全面超越 llama3，增大了上下文长度支持。相比 Qwen1.5，Qwen2 实现了整体性能的代际飞跃。在国际权威测评中，Qwen272B 获十几项世界冠军，超过美国的 Llama3。 体验和下载：Qwen2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，开发者可在魔搭社区体验、下载模型，或通过阿里云百炼平台调用模型 API。同时，Qwen272binstruct 模型已经上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，所有人都可以登录体验 Qwen2 的性能，或者选择 Qwen2 模型与其他大模型进行对比测评。测评地址为。Compass Arena 是由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出的大模型测评平台，集齐了国内主流的 20 多款大模型。 您还可以通过玉宝搞的 LLM 在线评估（https://www.llmrank.cn/）查看国内各个闭源大模型的 HUMANEVAL 测评得分，并与 QWEN2 对比。
2024-11-04
联想异能者配置i5-12450八核，32GB内存,1TB固态硬盘，用于本地部署开源大模型可以部署哪些开源大模型
以下是一些您的联想异能者配置（i512450 八核，32GB 内存，1TB 固态硬盘）可部署的开源大模型及相关信息： ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快。ComfyUI 最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度，所以最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上。 截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。一些知名品牌包括微软第 11 代 Surface Pro、微星 Creator/Workstation 系列、技嘉 Aero/Aorus 系列、戴尔 Precision 移动工作站、惠普 ZBook 移动工作站、联想 ThinkPad P 系列。这些笔记本通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存（32GB 以上）和高速固态硬盘，还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架，以及各种 AI 开发工具。但这类高端 AI 笔记本价格相对较高，通常在 2000 美元以上。用户可根据自身需求和预算选择合适型号，并关注散热、续航等实际使用体验。 请注意，配置上不封顶，您可根据自己的需求和预算来选择。
2024-11-04
当前最好的开源目标检测
目前较好的开源目标检测算法包括： 基于深度学习的目标检测算法，如 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、SSD 等。 基于传统计算机视觉技术的目标检测算法，如 HOG、SIFT、SURF 等。 YOLOv8 是一款出色的目标检测跟踪模型，具有快速准确的多对象识别和定位能力，支持实例分割、人体姿态估计等，多平台兼容，是一站式视觉识别解决方案。其详细介绍可参考：https://docs.ultralytics.com/models/ ，GitHub 地址为：https://github.com/ultralytics/ultralytics
2024-11-04
最新的开源数字人项目
以下是一些最新的开源数字人项目： 1. 项目地址：https://github.com/wanh/awesomedigitalhumanlive2d ，选择了 live2d 作为数字人躯壳，其驱动方式相比 AI 生成式更可控和自然，相比虚幻引擎更轻量和简单，卡通二次元形象接受度更高。Live2D 的 SDK 驱动方式可参考官方示例：https://github.com/Live2D 。 2. 开源数字人组合方案： 第一步：先剪出音频，使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或使用 GPTsovits克隆声音，做出文案的音频。 第二步：使用 wav2lip 整合包，导入视频和音频，对口型得到视频。基础 wav2lip+高清修复整合包下载地址：https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 。产品：https://synclabs.so/ 。 3. 构建数字人灵魂：可借助开源社区的力量，如 dify、fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架。在开源项目中使用了 dify 的框架，可利用其编排和可视化交互任意修改流程，构造不同的 AI Agent，具体部署过程参考 B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。如有更高度定制的模型，也可在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台部署自己的模型。数字人 GUI 工程中保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块，便于扩展。
2024-11-01
开源大模型分析
以下是一些开源大模型的分析： 1. KnowLM： 地址： 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： 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：，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： 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 Llama2 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。
2024-10-28
目前最新版本的chatgpt是哪个版本
目前 ChatGPT 官网有两个版本，分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有 ChatGPT 账号即可使用，但智能程度不如 GPT4 高，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）、GPTs 商店和高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4，需要升级到 PLUS 套餐，收费标准是 20 美金一个月。此外，GPT4 还有团队版和企业版，功能更多、限制更少，但费用也更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。
2024-10-19
chatgpt版本更新时间
ChatGPT 不同版本的知识更新时间如下： ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月。 ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月。 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。
2024-10-14
AI 指令精调版本是什么意思
AI 指令精调版本指的是：对于在通用数据集上预训练的模型，进行复制后，以这些学习到的权重为起点，在新的特定领域数据集上重新训练模型。这种技术在很多不同的用例中都非常有效。 指令调整可以使模型更好地遵循指令。例如在生成式人工智能项目中，对于一个预训练过的模型，可以通过微调来获得更好的回答。在大型语言模型中，通过在格式化为指令的任务混合物上对模型进行微调，可以获得并增强遵循提示的能力。经过指令调整的模型能够更准确地遵循指令，在未见任务上的表现显著优于未调整的模型，将大型语言模型转变为通用任务解决器，是 AI 发展历史上的一个范式转变。 但当对大型语言模型（LLM）进行微调时，会遇到一些挑战。因为 LLM 规模较大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，同时还涉及到为这个巨大模型提供服务的麻烦和成本等问题，所以微调大型语言模型可能不是最佳选择。
2024-09-19
你是哪家的哪个大模型的哪个版本
以下是一些常见的大模型及其版本： PCITransGPT 佳都科技小范围内测 API 版本。 ChineseAlpaca213B，由 yiming cui（个人开发者）开发，是个人开源的基于 Llama2 的汉化版中文模型。 360GPT_Pro 是 360 智脑的 API 升级版本 Pro。 Llama_2_13B_Chat 是 Meta 官方开源的 2 代 13B 的 Chat 版本。 此外，还有： 百川 2 大模型中的 Baichuan27BChat 版本。 360 安全大模型目前发展到 3.0 初级版本，只依赖大模型本身的能力，用于攻击事件的检测和发现，在恶意流量分析和恶意邮件检测效果方面全面超越 GPT 4。
2024-08-26
chatgpt最新版本
ChatGPT 是一种基于 GPT 架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发。目前 ChatGPT 官网有三个版本，分别是 GPT3.5、GPT4 和 ChatGPT 4o。GPT3.5 是免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但智能程度相对较低，且无法使用 DALL.E3 等插件。GPT4 和 ChatGPT 4o 则功能更强大，知识更新也更及时。想要使用更多功能更智能的版本，需要升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月。此外，GPT4 还有团队版和企业版，费用更高，功能也更多。在注册 ChatGPT 账号之前，建议先注册一个谷歌账号，以便日后使用。
2024-06-30
我看到的经验介绍是通过不断迭代Prompt版本来训练适合自己的LLM功能，这合理吗？
合理。因为LLM 应用优化是个迭代过程，应该不断尝试：尝试>验证>再尝试>再迭代。通过 prompt 工程（或结合 RAG）先获取第一批高质量输入输出数据，然后微调模型，模型性能提升后，数据质量进一步提升，将更优质的数据用于模型训练，然后更好的模型产出更好的数据，如此循环，构建正向迭代循环（也称数据飞轮）。
2024-04-20
用户体验设计与大模型的关系
用户体验设计与大模型密切相关。 在构建基于大模型的应用方面： 开发大模型应用复杂，涉及众多步骤和环节，包括框架选择、提示词设计等。 提示词的精心设计和调试至关重要，直接影响模型输出质量和应用效果。 构建有效的大型语言模型应用需要遵循一系列要点，如进行工程化、选择合适框架、了解业务需求、设计提示词、遵守安全和伦理标准、测试迭代、持续维护更新等。 在 AI 战场的发展趋势方面： 2023 年认为训练最好的模型就能吸引用户，但 2024 年大量消费者 AI 应用将通过提供最佳用户体验而非单纯提升模型性能来竞争，大模型可作为差异化优势之一，但老式护城河仍可能决定长期赢家。 关于大模型的道德观念： 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识，它们是通过大量数据训练模拟语言统计规律的。 开发者和研究人员会采取多种方法确保模型输出符合社会道德和伦理标准，如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预、教育和培训等，但这仍是复杂且持续的挑战。
2024-11-04
有没有对监控图像清晰度处理较好的模型
以下为一些对监控图像清晰度处理较好的模型及相关方法： 1. 【SD】超清无损放大器 StableSR： 需要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 还有一个 VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。 测试表明，StableSR 的放大效果在处理一些图像时，能够较好地保留人物细节，如眼神更锐利等。 2. 【SD】最强控制插件 ControlNet 的 tile 模型： 可用于高清修复小图，如将分辨率不高的食物图片进行高清化处理。 能修复和增加图像细节，如处理细节不足或结构错误的小屋图像。 3. 图像高清修复放大流程： 整个流程分为输入原始图像、修复图像、放大并重绘图像三部分。 图像输入时不建议上传大分辨率图片，以免处理时间过长。 图像高清修复时，Checkpoint 大模型使用 Iceclear/StableSR，并搭配 Stable SR Upscaler 模型，提示词应包含想要达到的目的内容。 图像高清放大时，用 realisticVision 底膜，使用提示词反推 node 提取画面提示词，搭配 tile ControlNet 提升画面细节感，然后用合适的高清放大模型进行二次放大。
2024-11-04
AI模型
以下是关于 AI 模型的相关信息： OpenAI API 由多种具有不同功能和价位的模型提供支持，还可通过微调针对特定用例对原始基本模型进行有限定制。具体模型包括： GPT4 Beta：一组改进 GPT3.5 的模型，能理解和生成自然语言或代码。 GPT3.5：一组改进 GPT3 的模型，能理解并生成自然语言或代码。 DALL·E Beta：能在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型。 Whisper Beta：能将音频转换为文本的模型。 Embeddings：一组能将文本转换为数字形式的模型。 Codex Limited Beta：一组能理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码。 Moderation：能检测文本是否敏感或不安全的微调模型。 GPT3：一组能理解和生成自然语言的模型。 OpenAI 于 9.12 发布新模型，开发了一系列旨在花更多时间思考后再做出响应的新 AI 模型，能推理完成复杂任务并解决更难问题。已发布该系列在 ChatGPT 和 API 中的第一个，这是一个预览，期待定期更新和改进，还包括下一次更新的评估，目前正在开发中。 大模型与当下智能语音技能的 NLU 存在本质差别。语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成，运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式逻辑性。而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。汪华老师认为此次 AI 变革量级 100%能抵达与移动互联网同一级别，50%有可能发展至与蒸汽机出现同量级，能否到达 AGI 尚不明确。
2024-11-03