本地安装大模型使用4060显卡和4060TI显卡有什么区别

1060 5G 显卡可以使用一些 AI 软件，但性能可能会受到一定限制。对于一些对显卡性能要求不太高的 AI 应用，例如简单的图像识别、文本处理等，您的显卡能够满足基本需求。然而，对于较为复杂的 AI 任务，如大规模的深度学习模型训练、高质量的 AI 绘画生成等，可能会出现运行速度较慢、效果不理想的情况。 如果您只是初步尝试使用 AI 软件，或者进行一些轻度的应用，您的显卡或许可以胜任。但如果您有更专业、高强度的使用需求，可能需要考虑升级显卡以获得更好的性能体验。

以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异： 在训练与推理方面： 对于大型模型的训练，许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难，且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型（LLM）的参数数量众多，通常需要分布到多个卡中，即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（例如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面： 大型 LLM 的参数数量太多，任何单卡都无法容纳，需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型，A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是，决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策，需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。

要让 ComfyUI 使用您的 INTEL A770 显卡，以下是一些相关的步骤和信息供您参考： 首先，ComfyUI 本地安装的方法主要有以下几种： 1. 命令行安装： 如果您已经安装过 SD WebUI，可以跳到第二步。首先需要打开系统 Terminal，不同系统的 Terminal 可能有所不同。 Windows 用户：建议在有 NVIDIA 显卡的电脑上使用。需要下载 Miniconda3，输入相关命令进行安装，然后安装 pytorch 的 nightly 版本。 Mac 用户：安装需要根据电脑芯片不同输入不同代码。下载 Miniconda3 并输入相关命令进行安装，最后安装 pytorch。 2. 安装包安装：仅支持 Windows 系统且显卡必须是 Nivida。下载地址是，下载最新版本解压即可使用。 关于 ComfyUI 的硬件配置： ComfyUI 相比 WebUI 配置更低、系统资源占用更少、出图速度更快，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。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配会经常爆显存。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡，内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度，最好把软件和模型部署在 SSD 上。 需要注意的是，目前 ComfyUI 对于 INTEL A770 显卡的支持情况可能不太明确，您可能需要根据实际情况进行尝试和调整。

蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。

部署私有大模型对显卡的要求如下： 显存是显卡选择的第一要素，生成速度优先级相对较低。 SD1.5 版本的底模 6G 显存能勉强跑，8G 显存可较流畅生成图片和炼制 lora，12G 能流畅使用 Dreambooth 微调大模型。 即将到来的 SDXL 对显卡性能要求更高，8G 显存起步，建议 16G 显存，微调大模型可能需要 20G 以上的显存，只有 4090 和 3090 能较好应对。 预算不足时，可选择 30 系显卡或二手显卡。但不建议选择 P40 之类超大显存但速度超级慢的卡。 常见显卡中，4090 生成 512 的图可跑进 1 秒内。 对于一些垂直场景的专有技能模型，极端情况下单机单卡，如消费级显卡 3090、3080、RTX 显卡也可以使用。 综合多方评测结论，4090 是用于 SD 图像生成综合性价比最高的显卡。如果有打算进行 Dream booth 微调大模型，硬盘空间要准备充足，一次训练可能会产生几十 G 的文件。同时，其他电脑配件只要不太差即可，内存建议 32GB 以上。硬盘方面，不建议考虑机械盘，可选择国产固态。

显卡在 AI 领域具有重要作用： 1. 提供计算能力：算力可以直接转化为 GPU，电脑里的显卡就是 GPU。购买云服务时，也是服务商购买显卡“租”给用户使用，算力约等于显卡。 2. 图像和图形运算：GPU（图形处理器）是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 3. 数据处理和存储：显存用于存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据，如同计算机的内存一样，是存储要处理的图形信息的部件。 4. 执行特定任务优势：在模型启动过程中，数据从硬盘加载到显卡中。显卡在处理某些任务上优于 CPU，主要是因为它专注于执行浮点运算，而 CPU 负责执行更广泛的计算任务。 5. 满足多样生成任务需求：如在 Stable Diffusion 中，16GB 的 4060ti 虽速度比 12GB 的 4070ti 慢，但大显存可执行更多样的 AI 生成任务，如生成更大分辨率的超清图片，使用更高的参数进行 Dream booth 微调等。

在 Stable Diffusion（SD）的应用中，30 系列显卡中 3060ti 12GB 显卡、3090 和 3090ti 比较适合生成图片，其他显存不够的显卡意义不大。2080ti 22GB 魔改版本显卡比较考验运气，建议求稳定。SD 的图像生成主要依赖显卡，只要显存足够，其他配置不太差就行。之前有文章分析，i9 和 i5 的 CPU 对于生成速度影响在 10%以下。能上 4090 建议上 4090，哪怕是万丽版本也好过高配 4080。在实际测试中，使用 4080ti 笔记本，12G 显存，不同模型和设置的出图时间有所不同。例如使用 diffusers 的 2.5Gfull 模型绘制 10241024 尺寸的图片，一张图花了 2 分 57 秒；使用 320Mb 的 small 模型，用时 34 秒。对于 4060 和 4060TI 哪个更适合 SD，上述内容未给出直接对比，但综合来看，显存大小和性能表现是关键因素，您可以参考以上信息进行判断。

4060 显卡用于 Stable Diffusion 的情况如下： 在 30 系列显卡中，3060ti 12GB 显卡、3090 和 3090ti 比较适合 Stable Diffusion 生成图片，其他显存不够的显卡意义不大。2080ti 22GB 魔改版本显卡比较考验运气，不建议普通玩家选购。A5000 等专业卡不能玩游戏，生成速度不如同价位游戏卡，半精度训练模型运算速度可能会快一点，也不建议普通玩家选购。 如果使用 40 系显卡，16GB 的 4060ti 虽然速度比 12GB 的 4070ti 慢一点，但大显存可以执行更多样的 AI 生成任务，比如生成更大分辨率的超清图片，使用更高的参数进行 Dream booth 微调等。 需要注意的是，如果在 Stable Diffusion 模型加载时遇到 CUDA 显存不足的错误，简单来说就是显卡不行，没有足够的显存空间分配给该模型。解决方法有：换个好一些的显卡，至少英伟达 2060 以上；或者开启低显存模式。 开启低显存模式的方法如下：在 stablediffusionwebui 文件夹下找到 webuiuser.bat，用文本或代码编辑器打开该文件夹。如果显卡显存不足 3G，可以在 set COMMANDLINE_ARGS=的后面添加参数–lowvram –alwaysbatchconduncond 之后保存。如果显卡只有 4G 显存，可以在 set COMMANDLINE_ARGS=的后面添加参数–precision full –nohalf –lowvram –alwaysbatchconduncond 之后保存。

Function Calling 是一种在 AI 领域中重要的技术和应用方式： 在 ChatGPT 中：为让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式，prompt 的定制尤为重要和复杂。OpenAI 发布函数调用及其他 API 更新，开发人员可向 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 描述函数，让模型智能选择输出包含调用函数所需参数的 JSON 对象，这是将 GPT 能力与外部工具和 API 连接的新方法。好处是减少 SQL 注入风险，可本地写函数执行查询，也可让函数改为 SQL 查询，根据实际业务需求选择函数查询或 SQL 查询，使 AI 输出更可控。 在谷歌 Gemini 中：在金融业务用例中，如搜索欧元兑美元的当前汇率，需做好配置，使用 Gemini 1.5 Flash 模型。函数调用为 AI 系统带来多个优势，包括简化用户体验、减少错误发生可能性、为更高级自动化开辟道路，能处理如酒店预订或制定旅行计划等复杂操作，重新定义了人与技术的互动方式。

以下是关于您遇到的“RuntimeError: Couldn't clone Stable Diffusion”错误的分析和解决建议： 这个错误通常表示在克隆 Stable Diffusion 时出现问题。可能的原因包括： 1. 库的某些文件或依赖项已更改或已移除，导致无法找到所需的提交。 2. Git 存储库的状态不正确。 3. 网络连接存在问题。 解决方法如下： 1. 尝试清除本地库并重新克隆 Stable Diffusion，然后再次运行代码。 2. 运行以下命令来检查网络连接：ping files.pythonhosted.org

Generative AI（生成式 AI）不是 AGI（通用人工智能）。 生成式 AI 是一种基于深度学习技术，利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。生成式 AI 能够应用于游戏、娱乐和产品设计等诸多领域，但在数据处理过程中存在多重潜在合规风险，如未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等。 而 AGI 是指具有广泛智能能力，能够像人类一样理解、学习和解决各种复杂问题的人工智能。 虽然生成式 AI 是一种强大的技术，但它只是在特定的生成任务上表现出色，还远未达到 AGI 的水平。在生成式 AI 的发展过程中，仍面临许多挑战和问题，如推理和计算能力的提升、获取真实世界的数据、构建特定领域的认知架构等。

以下是吴恩达《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》的相关资源： B 站： 学习笔记： 飞书： 下的相关课程

以下是关于 LayerStyle 副本（包括 TextImage 和 SimpleTextImage）的详细说明： TextImage： 从文字生成图片以及遮罩。支持字间距、行间距调整，横排竖排调整，可设置文字的随机变化，包括大小和位置的随机变化。 节点选项包括： size_as：输入图像或遮罩，将按其尺寸生成输出图像和遮罩，此输入优先级高于 width 和 height。 font_file：列出 font 文件夹中可用字体文件列表，选中的字体用于生成图像。 spacing：字间距，以像素为单位。 leading：行间距，以像素为单位。 horizontal_border：侧边边距，数值为百分比，横排时为左侧边距，竖排时为右侧边距。 vertical_border：顶部边距，数值为百分比。 scale：文字总体大小，以百分比表示，默认根据画面尺寸和文字内容自动计算。 variation_range：字符随机变化范围，大于 0 时字符产生大小和位置随机变化，数值越大变化幅度越大。 variation_seed：随机变化的种子，固定此数值每次产生的单个文字变化不变。 layout：文字排版，有横排和竖排可选。 width：画面宽度，若有 size_as 输入将被忽略。 height：画面高度，若有 size_as 输入将被忽略。 text_color：文字颜色。 background_color：背景颜色。 SimpleTextImage： 从文字生成简单排版的图片以及遮罩，参考了的部分功能和代码。 节点选项包括： size_as：输入图像或遮罩，将按其尺寸生成输出图像和遮罩，此输入优先级高于 width 和 height。 text：文字输入。 font_file：列出 font 文件夹中可用字体文件列表，选中的字体用于生成图像。 align：对齐选项，有居中、靠左和靠右三个选项。 char_per_line：每行字符数量，超过自动换行。 leading：行间距。 font_size：字体大小。 text_color：文字颜色。 stroke_width：描边宽度。 stroke_color：描边颜色。 x_offset：文字位置的水平偏移量。 y_offset：文字位置的垂直偏移量。 width：画面宽度，若有 size_as 输入将被忽略。 height：画面高度，若有 size_as 输入将被忽略。 注： 仅限输入 image 和 mask，如果强制接入其他类型输入，将导致节点错误。 font 文件夹在 resource_dir.ini 中定义，该文件位于插件根目录下，默认名字是 resource_dir.ini.example，初次使用需将文件后缀改为.ini。用文本编辑软件打开，找到“FONT_dir=”开头的行，编辑“=”之后为自定义文件夹路径名。该文件夹内所有的.ttf 和.otf 文件将在 ComfyUI 初始化时被收集并显示在节点的列表中。若 ini 中设定的文件夹无效，将启用插件自带的 font 文件夹。

Flux inpainting 基于 diffusion train 的 inpainting 通常涉及以下方面： 训练扩散模型在特定的表示上，能够在降低复杂度和保留细节之间达到最优平衡点，显著提高视觉保真度。在模型架构中引入交叉注意力层，使其成为强大且灵活的生成器，能够处理诸如文本和边界框等一般条件输入，实现基于高分辨率卷积的合成。 关于 Midjourney 的训练 prompt 方面： Midjourney 会定期发布新的模型版本以提高效率、连贯性和质量。最新模型是默认的，但也可以通过 version 或 v 参数或使用 /settings 命令选择其他模型版本。不同模型在不同类型的图像上表现出色。Midjourney V5 模型是最新且最先进的模型，于 2023 年 3 月 15 日发布。使用该模型可在 prompt 末尾添加 v 5 参数，或通过 /settings 命令选择 MJ Version 5。该模型具有很高的连贯性，擅长解释自然语言 prompt，分辨率更高，并支持诸如 tile 等高级功能。V5 基础模型具有更广泛的风格范围、对 prompt 响应更灵敏、图像质量更高（分辨率提高 2 倍）、动态范围改进、图像细节更丰富且更准确、文本干扰更少等新特点，还支持 tile 参数实现无缝平铺（实验性）、支持大于 2:1 的 ar 宽高比（实验性）、支持 iw 权衡图像 prompt 与文本 prompt 以及特定的风格和 prompt 方式。

以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。

对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下方面： 1. 理解能力：评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量：检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：掌握广泛主题的知识程度，以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力：处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性：应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理：生成文本时是否存在偏见，是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：是否易于集成到不同应用和服务中，提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准，它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务，评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中，通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标：使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜，例如聊天机器人竞技场，由伯克利的团队管理，根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名，计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中，顶部多为专有模型，下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括： 1. 架构：有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等，如 BERT 是 encoderonly 模型，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型，众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数：预训练数据量大，往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，参数多，如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。

对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下方面： 1. 理解能力：评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量：检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：掌握广泛主题的知识程度，以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力：处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性：应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理：生成文本时是否存在偏见，是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：是否易于集成到不同应用和服务中，提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准，它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务，评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中，通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标：使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜，例如聊天机器人竞技场，由伯克利的团队管理，根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名，计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中，顶部多为专有模型，下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括： 1. 架构：有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等，如 BERT 是 encoderonly 模型，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型，众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数：预训练数据量大，往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，参数多，如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。

大模型一体机是一个相对复杂的概念。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，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其本质是两个文件：一个是参数文件，类似于问答机器人的“大脑镜像”，负责处理和生成文本信息；另一个是包含运行这些参数的代码文件。 大模型的训练和使用过程可以类比为上学参加工作： 1. 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。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了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）。 大模型的特点包括： 1. 预训练数据非常大，往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 在架构方面，大模型有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等类型。目前常见的 AI 助手多采用 decoderonly 架构。

传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别： 传统 AI： 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型： 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，底层是 function loss 损失函数，能在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比，Alpha Go 是增强学习模型，有推理能力，而大语言模型这块很弱。 AGI（通用人工智能）： 部分人觉得 LLM（大语言模型）具有 AGI 潜力，但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面： AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词，但底层是 transformer 结构。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。