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大模型预测文本

Answer

大模型的构建过程通常包括以下步骤:

  1. 收集海量数据:如同教孩子成为博学多才的人,让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样,对于 AI 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:就像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,如删除垃圾信息、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 AI 模型的“大脑”结构,通常是一个复杂的神经网络,比如 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,AI 模型开始“阅读”提供的数据,反复尝试预测句子中的下一个词,通过不断重复这个过程,逐渐学会理解和生成人类语言。

大模型存在一些问题:

  1. 输出结果具有不可预测性,静态的训练数据导致知识存在截止日期,无法即时掌握最新信息,通用的基础大模型无法满足实际业务需求。
  2. 知识具有局限性,模型自身的知识源于训练数据,对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。
  3. 存在幻觉问题,会在没有答案时提供虚假信息、过时或通用的信息,从可信度低非权威来源提供结果等。
  4. 数据安全性是企业关注的重点,企业不愿承担数据泄露风险,将私域数据上传第三方平台训练。

而 RAG 是解决上述问题的有效方案,它能让大模型从权威、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息,更好地控制生成的文本输出,用户也能深入了解 LLM 生成最终结果的过程。RAG 可与微调结合使用,两者不冲突。RAG 类似于为模型提供教科书,适用于回答特定询问或解决特定信息检索任务,但不适合教模型理解广泛领域或学习新语言、格式或样式。微调类似于让学生内化知识,适用于模型需要复制特定结构、样式或格式的情况。参考资料:《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models:A Survey》(https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf)

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

References

胎教级教程:万字长文带你理解 RAG 全流程

旁白当你发现大模型的效果并没有你预期想的那么好时,你打算放弃但是你也听到了另一种声音:如果大模型没有你想的那么好,可能是你没有了解他的能力边界。你不想就这么放弃,为了更好的理解大模型,你首先了解了他的创建过程[heading2]1.收集海量数据[content]想象一下,我们要教一个孩子成为一个博学多才的人。我们会怎么做?我们会让他阅读大量的书籍,观看各种纪录片,与不同背景的人交谈等。对于AI模型来说,这个过程就是收集海量的文本数据。例子:研究人员会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。[heading2]2.预处理数据[content]在孩子开始学习之前,我们可能会先整理这些资料,确保内容适合他的年龄和学习能力。同样,AI研究人员也需要清理和组织收集到的数据。例子: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。[heading2]3.设计模型架构[content]就像我们要为孩子设计一个学习计划一样,研究人员需要设计AI模型的"大脑"结构。这通常是一个复杂的神经网络。这里我们就不展开了,我们只需要了解,为了让AI能够很好的学习知识,科学家们设计了一种特定的架构。例子:研究人员可能会使用Transformer架构,这是一种特别擅长处理序列数据(如文本)的神经网络结构。[heading2]4.训练模型[content]就像孩子开始阅读和学习一样,AI模型开始"阅读"我们提供的所有数据。这个过程被称为"训练"。例子:模型会反复阅读数据,尝试预测句子中的下一个词。比如给出"太阳从东方__",模型学会预测"升起"。通过不断重复这个过程,模型逐渐学会理解和生成人类语言。

文章:Andrej Karpathy 亲授:大语言模型入门

所以,这个神经网络实际上是一个下一个词预测网络。您给它一些单词,它就会给出下一个单词。从训练中得到的结果实际上是一种神奇的工具,因为尽管下一个单词预测任务看似简单,但它实际上是一个非常强大的目标。它迫使神经网络学习到大量关于世界的信息,并将这些信息编码在参数中。在准备这场演讲时,我随机抓取了一个网页,仅仅是从维基百科的主页上抓取的内容。本文讨论的是露丝·汉德勒。设想一个神经网络,它接收一系列单词并尝试预测下一个单词。在这个例子中,我用红色标出了一些信息量较大的单词。比如,如果你的目标是预测下一个单词,那么你的模型参数可能需要学习大量相关知识。你需要了解露丝和汉德勒,包括她的出生和去世时间,她是谁,她做了什么等等。因此,在预测下一个单词的任务中,你将学习到大量关于世界的知识,所有这些知识都被压缩并储存在模型的权重和参数中。模型做梦(生成)现在,我们如何实际应用这些神经网络呢?一旦我们训练好它们,我就向你展示了模型推理是一个非常简单的过程。我们基本上是在生成接下来的单词,通过从模型中采样,选择一个单词,然后将其反馈回模型以获取下一个单词,这个过程可以迭代进行。这样,网络就可以“梦想”出互联网文档。例如,如果我们仅运行神经网络,或者说执行推理,我们会得到类似于网页梦想的东西。你可以这么想,因为网络是在网页上训练的,然后你让它自由运行。在左边,我们看到的是类似于Java代码的梦;中间是类似于亚马逊产品的梦;右边是类似于维基百科文章的内容。

RAG提示工程(一):基础概念

大语言模型技术的本质导致了大模型的输出结果具有不可预测性,此外,静态的训练数据导致了大模型所掌握的知识存在截止日期,无法即时掌握最新信息。因此,当我们将大模型应用于实际业务场景时会发现,通用的基础大模型无法满足我们的实际业务需求。主要存在以下原因:知识的局限性:模型自身的知识完全源于它的训练数据,而现有的主流大模型(ChatGPT、文心一言、通义千问…)的训练集基本都是抓取网络公开的数据用于训练,对于一些实时性的、非公开的或离线的数据是无法获取到的,这部分知识也就无从具备。幻觉问题:大模型的底层原理是基于数学概率的文字预测,即文字接龙。因此大模型存在幻觉问题,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。数据安全性:对于企业来说,数据安全至关重要,没有企业愿意承担数据泄露的风险,将自身的私域数据上传第三方平台进行训练。因此如何大模型落地应用时如何保障企业内部数据安全是一个重要问题。而RAG是解决上述问题的一套有效方案。它可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息,更好地控制大模型生成的文本输出,并且用户可以深入了解LLM如何生成最终的结果。并且,RAG可以和微调结合使用,两者并不冲突。RAG类似于为模型提供教科书,允许它基于特定查询检索信息。这该方法适用于模型需要回答特定的询问或解决特定的信息检索任务。然而,RAG不适合教模型来理解广泛的领域或学习新的语言,格式或样式。微调类似于让学生通过广泛的学习内化知识。这种方法当模型需要复制特定的结构、样式或格式时非常有用。以下是RAG与微调从维度方面的比较:参考资料:《Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models:A Survey》(https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf)

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有免费好用的文本转语音工具吗
以下是一些免费好用的文本转语音工具: 1. Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ 这是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,能生成逼真、高品质的音频,可高保真地呈现人类语调和语调变化,并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify:https://speechify.com/ 这是一款人工智能驱动的文本转语音工具,可将文本转换为音频文件,能作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用,适用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 3. Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal 这是一套服务,赋予应用程序“听懂、理解并与客户进行对话”的能力,提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能,还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker:https://voicemaker.in/ 这一 AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许创建自定义语音模型,易于使用,适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 此外,还有日语文本转语音软件 VOICEVOX,它提供多种语音角色,适用于不同场景,可调整语音的语调、速度、音高,开源且可商用。链接: 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-12
我现在通过ai文本输出这一幅画的描述,那我通过什么软件或者是网站能让它形成一幅图,那最关键的是我形成的这幅图可以在ai或者是ps这种绘图软件上直接进行每一个元素的编辑。怎样我才能最快的做出来。
以下是一些可以根据您的 AI 文本描述生成图片,并能在 AI 或 PS 等绘图软件上直接编辑每个元素的软件和网站: 1. Stable Diffusion 模型:可以根据您输入的文本指令生成图片,生成的图片样式取决于您输入的提示词。 2. Anifusion:这是一款基于人工智能的在线工具,您只需输入文本描述,其 AI 就能将其转化为完整的漫画页面或动漫图像。具有以下功能和特点: AI 文本生成漫画:根据输入的描述性提示生成漫画。 直观的布局工具:提供预设模板,也支持自定义漫画布局。 强大的画布编辑器:可在浏览器中直接优化和完善生成的艺术作品。 多种 AI 模型支持:高级用户可访问多种 LoRA 模型实现不同艺术风格和效果。 商业使用权:用户对创作的作品拥有完整商业使用权。 在进行 AI 作图时,还需注意以下创作要点: 1. 注重趣味性与美感的结合,趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击,美感要在美术基础不出错的前提下实现形式与内容的结合。 2. 像纹身图创作要强调人机交互,对输出图片根据想象进行二次和多次微调,确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 编写提示词时要用自然语言详细描述画面内容,避免废话词,例如 Flux 对提示词的理解和可控性较强。
2025-02-11
长文本理解能里较强的AI
以下是一些长文本理解能力较强的 AI 模型: 1. 智谱·AI 的 ChatGLM26B32k:这是第二代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM26B 的基础上进一步强化了对于长文本的理解能力,能够更好地处理最多 32K 长度的上下文。在实际使用中,如果上下文长度基本在 8K 以内,推荐使用 ChatGLM26B;如果需要处理超过 8K 的上下文长度,推荐使用 ChatGLM26B32K。此外,还有 ChatGLM26B32kint4 版本,它是 ChatGLM26B32K 的 int4 版本。 2. 通义千问的 Qwen2.51M:推出 7B、14B 两个尺寸,在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini,同时开源推理框架,在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速。首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中,Qwen2.51M 能够准确地从 1M 长度的文档中检索出隐藏信息。其开源平台包括 Huggingface(https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.51MDemo)和 Modelscope(https://www.modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.51MDemo)。
2025-02-09
文本整理
以下是关于文本整理的相关内容: 总结类应用: 大型语言模型在概括文本方面的应用令人兴奋,可在 Chat GPT 网络界面中完成,也可通过代码实现。包括对产品评论的摘要任务,还介绍了文字总结的不同类型,如 4.1 文字总结、4.2 针对某种信息总结、4.3 尝试“提取”而不是“总结”、4.4 针对多项信息总结。 创建并使用知识库: 创建知识库并上传文本内容的上传方式及操作步骤: Notion:在文本格式页签下选择 Notion,依次进行授权、登录选择页面、选择数据、设置内容分段方式(自动分段与清洗或自定义)等操作,最后完成内容上传和分片。 自定义:在文本格式页签下选择自定义,输入单元名称,创建分段并输入内容,设置分段规则,最后保存。 本地文档:在文本格式页签下选择本地文档,拖拽或选择要上传的文档(支持.txt、.pdf、.docx 格式,每个文件不大于 20M,一次最多上传 10 个文件),选择内容分段方式(自动分段与清洗或自定义),完成上传和分片。
2025-02-07
如何让AI总结超长文本
以下是让 AI 总结超长文本的一些方法和策略: 1. 对于需要进行很长对话的应用,可对前面的对话进行总结或筛选。当输入大小达到预定阈值长度时,触发总结部分对话的查询,或将先前对话的总结作为系统消息包含在内,也可在后台异步总结。 2. 对于超长文档,如一本书,可以使用一系列查询来总结文档的每一部分,然后将部分总结连接并再次总结,递归进行直至完成整个文档的总结。在总结某一点内容时,可包括前文的运行总结。 3. 除聊天内容外,还能让 AI 总结各种文章(不超过 2 万字),直接全选复制全文发送给 GPT 即可。 4. 对于 B 站视频,可利用视频字幕进行总结。若视频有字幕,可安装油猴脚本获取字幕,然后复制发送给 AI 执行总结任务。 5. 在当今世界,大型语言模型可用于概括文本,如在 Chat GPT 网络界面中操作。还可针对不同情况,如文字总结、针对某种信息总结、尝试“提取”而非“总结”、针对多项信息总结等。
2025-02-06
据文本自动生成思维导图的软件
以下是一些可以根据文本自动生成思维导图的软件: 1. GPTs 结合 Gapier 这个提供免费 Action 的第三方平台,可以利用 Actions 调取其提供的 API 直接获取内容对应的思维导图。 2. GitMind:免费的跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 3. ProcessOn:国内思维导图+AIGC 的工具,能利用 AI 生成思维导图。 4. AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 5. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 6. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 7. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,帮助提升生产力。 此外,以下是一些可以绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用,支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 6. draw.io(现称 diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种类型图表创建。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成相关视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建多种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。 需要注意的是,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-06
怎么用大模型构建一个属于我自己的助手
以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法: 1. 在网站上构建: 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认,也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证: 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建: 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建,作为知识库问答系统,将大模型接入用于回答问题,若不接入微信,搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信,配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信,建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程:。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)、常用开源插件的安装应用。 注意事项: 微信端因非常规使用有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-02-17
怎么用大模型构建一个属于我自己的助手
以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法: 1. 在网站上构建: 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认,也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证: 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建: 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建,作为知识库问答系统,将大模型接入用于回答问题,若不接入微信,搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信,配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信,建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程:。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)、常用开源插件的安装应用。 注意事项: 微信端因非常规使用有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
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
如何利用大模型写教案
利用大模型写教案可以参考以下要点: 1. 输入的重要性:要输出优质的教案,首先要有高质量的输入。例如,写商业分析相关的教案,如果没有读过相关权威书籍,输入的信息缺乏信息量和核心概念,大模型给出的结果可能就很平庸。所以,脑海中先要有相关的知识概念,这来自于广泛的阅读和学习。 2. 对大模型的理解:大模型通过输入大量语料获得类似人类的“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以类比为上学参加工作,包括找学校(需要大量计算资源)、确定教材(大量数据)、找老师(合适的算法)、就业指导(微调)、搬砖(推导)等步骤。 3. 与大模型的交互: 提示词工程并非必须学习,不断尝试与大模型交互是最佳方法。 交互时不需要遵循固定规则,重点是是否达成目的,未达成可锲而不舍地尝试或更换模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题,它具有结构清晰、能格式化强调关键部分、适用性广等优点,有助于大模型更好地理解用户意图。
2025-02-17
大模型评测
以下是关于大模型评测的相关信息: FlagEval(天秤)大模型评测体系及开放平台: 地址: 简介:旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集,协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能,同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助,大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架,细粒度刻画基础模型的认知能力边界,可视化呈现评测结果。 CEval:构造中文大模型的知识评估基准: 地址: 简介:构造了一个覆盖人文,社科,理工,其他专业四个大方向,52 个学科(微积分,线代…),从中学到大学研究生以及职业考试,一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb:SuperCLUE 琅琊榜 地址: 简介:中文通用大模型匿名对战评价基准,这是一个中文通用大模型对战评价基准,它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 此外,还有小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 的小样本测评,测评机制包括: 测评目标:测评三家国产大模型,以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照。 能力考量:复杂提示词理解和执行(结构化提示词)、推理能力(CoT 表现)、文本生成能力(写作要求执行)、提示词设计能力(让模型设计提示词)、长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测评轮次:第一轮是复杂提示词理解和执行,包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试;第二轮是推理能力(CoT 表现);第三轮是文本生成能力(写作要求执行);第四轮是提示词设计能力(让模型设计提示词);第五轮是长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测试大模型质量好坏时,常用的问题包括检索和归纳、推理性、有日期相关历史事件等。以下是几个专业做模型测评的网站:
2025-02-17
ai大模型
AI 大模型是一个复杂但重要的概念。以下为您详细介绍: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因层数多而称深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,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),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 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,它完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-17
供应链预测
在制造业领域,AIGC 技术在供应链管理方面有以下应用: AI 可以根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提高供应链管理效率。 在中小企业转型中,关于供应链风险的管理: 首先,使用 AI 工具进行风险评估。利用数据分析软件、预测模型等工具,收集财务报表、市场数据、供应链信息等相关数据进行分析,预测潜在的风险,如财务风险、供应链风险等,并识别风险的来源和可能的影响。 其次,基于 AI 分析结果,制定相应的风险应对策略。根据风险类型和程度,制定具体的应对措施,如制定应急计划、调整业务策略等,并持续监控效果,根据变化调整策略,定期复审风险评估模型和管理策略。 在扣子模板分享中,关于供应链的部分: 供应链与营销联动:结合供应链数据,预测市场需求,调整生产和库存,避免缺货或积压。
2025-02-17
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
如何看待deepseek的爆火,并预测其发展情况
DeepSeek 爆火的原因主要包括以下几点: 1. 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,但成本仅为其一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。 2. 价格亲民,实力超群,具有智慧开源的特点。 3. 能够实时联网,在深度推理方面表现出色。 在实际使用体验方面: 1. 文字能力突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。 2. 数学能力经过优化,表现不错。 3. 编程能力略逊于 GPT,据用户反馈。 华尔街分析师对 DeepSeek 的反应不一: 1. Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热。 2. Citi 对其技术突破提出质疑。 3. 高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。 此外,DeepSeek 还发布了新模型 JanusPro,将图像理解和生成统一在一个模型中,是一种新型的自回归框架,统一了多模态理解和生成,超越了之前的统一模型,并匹配或超过了特定任务模型的性能。 对于 DeepSeek 的发展预测,由于其目前展现出的优势和创新,可能会继续在 AI 领域产生重要影响,改变行业竞争格局。但也面临着来自各方的挑战和质疑,其未来发展还需要持续关注技术创新、市场需求以及竞争态势等因素。
2025-02-08
如何根据虑库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素,使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构呢
很抱歉,目前没有关于如何根据您提到的库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素,使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构的具体内容。但我可以为您提供一些一般性的思路和步骤: 首先,需要对库存水平、需求预测、补货成本和库存持有成本等数据进行详细的收集和分析。 对于线性规划方法,您可以建立一个目标函数,例如最小化总成本(包括补货成本和库存持有成本),同时满足库存水平和需求预测的约束条件。通过求解这个线性规划问题,得到最优的库存调整策略。 动态规划则是将问题分解为多个阶段,在每个阶段根据当前状态和决策选择来优化未来的结果。在库存调整中,可以根据不同时期的库存和需求情况,逐步做出最优决策。 随机优化适用于需求存在不确定性的情况。您可以建立概率模型来描述需求的不确定性,然后通过优化算法找到在不确定性条件下的最优库存策略。 不过,具体的应用和实现需要根据您的实际业务情况和数据特点进行深入研究和定制化的建模。
2025-01-06
目前国内用于疾病的诊断与预测的AI,公众可用可获得信息的有哪些
目前国内公众可用可获得信息的用于疾病诊断与预测的 AI 应用包括以下方面: 1. 医学影像分析:AI 可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,辅助诊断疾病。 2. 药物研发:加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗:分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 提前诊断疾病:如提前三年诊断胰腺癌。 5. 发现新的靶基因:两名高中生与医疗技术公司合作,利用 AI 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 6. 抗衰老研究:通过 AI 筛查化合物,发现高效的药物候选物。 7. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法:利用 AI 对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究,以识别潜在药物靶点。 8. 早期诊断帕金森:使用神经网络分析患者体液中的生物标志物,在症状出现前几年发现疾病。
2025-01-06
国内AI预测股票走势的工具
目前国内利用 AI 技术进行金融投资分析的工具,例如东方财富网的投资分析工具。它通过数据分析和机器学习等技术,分析金融市场数据,为投资者提供投资建议和决策支持。比如会根据股票的历史走势和市场趋势,预测股票的未来走势。但需要注意的是,股票走势受到多种复杂因素的影响,AI 预测结果仅供参考。
2024-12-28