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你的知识库更新到什么时候,用的是哪家的大模型

Answer

以下是关于大模型的相关知识:

  • 大模型与小模型的区别:小模型在特定任务上表现出色,但只能用于特定任务;大模型像多功能基础平台,能处理多种任务,应用范围广泛且拥有更多通识知识。
  • 大模型的知识范围:大模型并不拥有无限知识,其知识来源于训练过程中接触的数据,这些数据有限,且训练后知识库不会自动更新,在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。
  • 大模型的运作机制:主要通过大量数据训练学习语言结构和模式,根据输入生成相应文本,类似于词语接龙游戏。
  • 常见的大模型:包括 OpenAI 的 3.5 和 4 版本,微软 Bing 使用 4 和 3.5 的混合,谷歌的 Bard 由 PaLM 2 等基础模型驱动,Anthropic 的 Claude 2 具有非常大的上下文窗口,且不太可能恶意行事。 关于知识库的更新时间和使用的具体大模型,上述内容未明确提及。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

十七问解读生成式人工智能

“小模型”确实有其优势,尤其是在特定任务上表现得非常出色。比如,如果你训练了一个专门识别猫🐱或狗🐶的模型,它在这个任务上可能非常精准。然而,这个模型就无法用于其他任务(因为用来训练模型的数据主要是由猫猫狗狗的照片组成的)。而“大模型”则不同,它像一个多功能的基础平台(有时也被称为“基座模型”)。大模型可以处理多种不同的任务,应用范围非常广泛,并且拥有更多的通识知识。这就是为什么尽管“小模型”在某些特定领域内表现优异,我们仍然需要“大模型”的原因:它们能够在更广泛的场景中提供支持和解决问题。[heading1]问题十一、大模型拥有无限知识吗?[content]大模型并不拥有无限知识。大模型的知识来源于它们在训练过程中接触到的数据,而这些数据是有限的。虽然大模型可以处理和生成大量的信息,但它们的知识来自于它们所训练的数据集,这些数据集虽然庞大,但仍然是有限的。因此,大模型只能回答它们在训练过程中见过或类似的问题。大模型在训练之后,其知识库不会自动更新。也就是说,它们无法实时获取最新的信息,除非重新训练或通过其他方式更新模型。大模型在某些特定或专业领域的知识可能不够全面,因为这些领域的数据在训练集中可能较少。[heading1]问题十二、大型语言模型的运作机制是什么?[content]大型语言模型的运作机制主要是通过大量的数据训练来学习语言的结构和模式,然后根据输入生成相应的文本。这些模型通过阅读大量的文本数据,学习到语言中的词汇、语法、句子结构以及上下文关系。当你给它一个输入时,它会根据这些学习到的知识生成一个连贯的回答。所以它永远在猜测下一个字符将要生成什么,类似于词语接龙游戏。

DIN:全程白嫖 - 拥有一个AI大模型的微信助手

到这里,我们的知识库就装上AI的大脑了,剩下的就是去接入微信了。但这之前我们体验下知识库的功能,跟AI对对话,看看是否Ok。打开公网ip:3000进入fastgpt。新建个应用,这里不多说了根据界面来就行。看图示例,OK成功了,用的就是阿里的通义千问AI模型。那我想根据我自己的知识库内容来回答问题,要怎么操作?在知识库这个菜单新建知识库,看到新建时有2个模型选项了吧,在刚刚配置config.json时,我提到向量模型,就是这里的索引模型的选项,没有他知识库功能用不了哦。如图然后我们上传文件或者写入信息都是可以的,我示范下,最后文本状态是“已就绪”就是OK了,我们去验证下回到刚刚创建的应用,关联上创建的知识库。看下没有知识库和有知识库,回答的区别。能感受到了吧,大家应该有很多自己想用的场景,可以自己丰富知识库的内容,成为专业的AI助手。好,下面我们把这个拥有知识库能力的AI助手接入到微信。可以帮助我在微信来解答问题。

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

前四个(包括Bing)都是OpenAI系统。今天有两大主要的OpenAI AI:3.5和4。3.5模型在11月启动了当前的AI热潮,4.0模型在春季首次发布,功能更强大。一个新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。有很多插件,其中大部分不是很有用,但你应该随需要自由探索它们。Code Interpreter是一个非常强大的ChatGPT版本,可以运行Python程序。如果您从未为OpenAI付费,那么您只能使用3.5。除了插件变种和一个暂时停用的带有浏览功能的GPT-4版本之外,这些模型都没有连接到互联网。微软的Bing使用4和3.5的混合,通常是GPT-4家族中首个推出新功能的模型。例如,它既可以创建也可以查看图像,而且它可以在网页浏览器中阅读文档。它连接到互联网。[Bing使用有点奇怪,但功能强大。](https://oneusefulthing.substack.com/p/power-and-weirdness-how-to-use-bing)谷歌一直在测试自己的人工智能供消费者使用,他们称之为Bard,但是由各种基础模型驱动,最近是一个名叫PaLM 2的模型。对于开发出LLM技术的公司来说,他们非常令人失望,尽管昨天宣布的改进表明他们仍在研究基础技术,所以有希望。它已经获得了运行有限代码和解释图像的能力,但我目前通常会避免它。最后一家公司Anthropic发布了Claude 2。Claude最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口-本质上是LLM的记忆。Claude几乎可以保存一整本书或许多PDF。与其他大型语言模型相比,它不太可能恶意行事,这意味着,在实际上,它倾向于对你做一些事情进行责骂。现在,来看看一些用途:

Others are asking
有哪些比较好的AI知识库学习网站
以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议: 通往 AGI 之路知识库: 提供了全面系统的 AI 学习路径,帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目,如 AIPU、CONFIUI 生态大会,每月有切磋大会等活动,还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面,有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章,如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料,整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站:ytoAGI.com 相关渠道:公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台:如 Coursera、edX、Udacity 等,上面有一系列为初学者设计的课程,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 对于新手学习 AI,建议: 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中,找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。
2025-02-18
有什么提升 RAG 知识库问答的好的 prompt
以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容: RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色,在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时,生成的答案更符合事实、具体且多样,FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果,说明 RAG 是可行方案,能增强知识密集型任务中语言模型的输出,基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性,可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括:上传文档(支持多种格式,会转换为 Markdown 格式)、文本切割、文本向量化(存入向量数据库)、问句向量化、语义检索匹配(匹配出与问句向量最相似的 top k 个)、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点:支持多模态数据处理,增强对话性,具备自适应检索策略,能进行知识融合,扩展了基础 RAG 功能,解决复杂任务局限,在广泛应用中表现出色,推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性,将系统拆分成多个独立模块或组件,每个组件负责特定功能,便于根据不同需求灵活组合和定制。
2025-02-18
怎么做一个知识库智能问答机器人?
要做一个知识库智能问答机器人,主要基于大模型的 RAG 机制,具体步骤如下: 1. 理解 RAG 机制:RAG 机制全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术,结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,以提高机器对话和信息处理的能力。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息,然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍,再基于书籍信息给出详细回答,这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力,使生成内容更精确,提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库:创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入方式上传文章内容,并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot:在设计中添加知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外,在飞书中,还可以利用飞书智能伙伴创建平台(Aily)来搭建 FAQ 机器人,它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,能为企业提供简单、安全且高效的环境,帮助轻松构建和发布 AI 应用。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面: 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤: 拎得清:主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源,利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路,具备信息嗅探能力。 看得到:确保所选信息能频繁且不经意地触达个人,通过浏览器插件、笔记工具等组织信息,使其易于检索和浏览。 想得起:强调信息的内化和知识线索建立,做好标记(关键词、tag)、选择合适存放位置,推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上:将积累的知识转化为实际行动和成果,在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建: 手动清洗数据,提高数据准确性。 在线知识库:创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理。 发布应用:确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面: 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤: 拎得清:主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源,利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路,具备信息嗅探能力。 看得到:确保所选信息能频繁且不经意地触达个人,通过浏览器插件、笔记工具等组织信息,使其易于检索和浏览。 想得起:强调信息的内化和知识线索建立,做好标记(关键词、tag)、选择合适存放位置,推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上:将积累的知识转化为实际行动和成果,在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建: 手动清洗数据,提高数据准确性。 在线知识库:创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理。 发布应用:确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库框架
以下是关于知识库框架的相关内容: 智能体的目标和框架: 智能体的交互能力:包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用(如引导用户输入车辆信息便于大模型理解和分析)以及上下文说明。 智能体的知识体量:涵盖豆包大模型本身的行业数据和语料库、知识库(包括结构化数据与非结构化数据),以及创建知识库的步骤和参赛用知识库,还涉及大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法。 智能体的记忆能力:包含变量、数据库和信息记录。 知识: 外置知识是由外部数据库提供,能动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式,如向量数据库(常用于处理和索引非结构化数据)、关系型数据库(适用于事务性数据存储)、知识图谱(适合复杂语义分析和知识推理)。在实际应用中,外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构,能结合检索和生成,增强模型生成能力,实时检索和整合最新外部信息。 陈财猫团队的提示词相关知识库文章索引:
2025-02-18
你好,请问,哪家的智能体最适合处理excel表格
目前有以下几种智能体适合处理 Excel 表格: 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,可在 Excel 中直接进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了多种办公软件,能通过聊天形式让用户告知需求,自动完成如数据分析、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,还能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。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-02
AI 数字人哪家的好
以下为您介绍一些较好的 AI 数字人相关的资源和产品: 1. 数字人躯壳构建: 可以使用 web 前端页面(Live2D 就提供了 web 端的 SDK)或者 Native 的可执行程序进行部署。笔者的开源数字人项目(项目地址:https://github.com/wanh/awesomedigitalhumanlive2d)选择了 live2d 作为数字人躯壳,因为这类 SDK 的驱动方式相比现在的 AI 生成式的方式更加可控和自然,相比虚幻引擎这些驱动方式又更加轻量和简单。另外超写实的数字人风格在目前的技术能力下,处理不好一致性问题,容易带来虚假的感觉或者产生恐怖谷效应,而卡通二次元的形象给人的接受度更高。关于 live2d 的 SDK 驱动方式可以参考官方示例:https://github.com/Live2D。 2. 数字人课程: 强烈推荐卡尔的 AI 沃茨做的这门数字人课程,一共 15 节视频课,持续更新还会不定时增加最新的数字人内容,附赠课外社群辅导,专门解决数字人相关的问题。关于卡尔,从创建 AIGC 开源学习网站 learnpromptl.pro,到建立卡尔的 AI 沃茨万人社群,他一直致力于 AI 学习圈。这一次,他建立了一套完整的数字人学习体系,放在这门《克隆你自己》的课程中,带领大家全方位掌握数字人各技能。同时,他详细回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件,如 AI 马斯克对谈 AI 乔布斯超 331.9k 播放、霉霉说中文火遍全网、AI 郭德纲讲英文相声、硅语翻译|海外明星送出中文新年祝福、通义千问|兵马俑跳科目三、小冰推出支持交互的多模态数字人、阿根廷新总统用 HeyGen 做演讲等。数字人的出现,可以极大程度上优化工作流,尤其在制作个人 ip 短视频、配音、直播甚至到智能客服、虚拟偶像等各种领域都可以完成赋能。如果您想加入这场数字人浪潮,拥有自己的数字分身,优化自己的工作流,这门具备完整数字人学习体系的课程,正是您的需求。(扫码可以查看课程详细内容和介绍) 3. 算法驱动的数字人相关开源代码: ASR 语音识别:openai 的 whisper:https://github.com/openai/whisper ;wenet:https://github.com/wenete2e/wenet ;speech_recognition:https://github.com/Uberi/speech_recognition 。 AI Agent:大模型部分包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等等。Agent 部分可以使用 LangChain 的模块去做自定义,里面基本包含了 Agent 实现的几个组件 。 TTS:微软的 edgetts:https://github.com/rany2/edgetts,只能使用里面预设的人物声音,目前接口免费;VITS:https://github.com/jaywalnut310/vits,还有很多的分支版本,可以去搜索一下,vits 系列可以自己训练出想要的人声;sovitssvc:https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc,专注到唱歌上面,前段时间很火的 AI 孙燕姿。 当然这种简单的构建方式还存在很多的问题,例如:如何生成指定人物的声音?TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作?数字人如何使用知识库,做出某个领域的专业性回答?
2024-12-23
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 国产哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议: 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中,很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品,并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议: 明确智能体的职责和功能,例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词,清晰地描述其任务和目标。 像导演一样,将复杂的任务拆分成科学合理的步骤,并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容,要进行检查和优化,不断调整和改进智能体的表现。 此外,您还可以参考一些相关的提示词库,例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库,其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时,很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以为其配置提示词、知识库和能力等。
2024-11-21
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议: 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前在创建这种智能体方面,一些常见的 AI 产品如 GPT4、Gemini 等都可以考虑。然而,要确保回答 100%正确且不会瞎说是具有一定难度的,因为 AI 的回答仍然受到数据和算法的限制。 3. 以下是一些额外的建议: 参考沃顿商学院给教师和学生的提示词库,例如其中的结构化题型设计师和测验生成器的相关提示。 像导演一样,将创建智能体的任务拆解成科学合理的步骤,明确每个步骤的目标和结果。 注意提示语的逻辑,将复杂任务拆分成多个相互关联的步骤,使前一步的结果成为后一步的基础。 很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以根据配置信息、知识库和能力配置等来自行定制。
2024-11-21
目前市面上能力最强的AI模型是哪家的
目前市面上能力较强的 AI 模型来自多家公司和机构。 OpenAI 的 GPT4 是一个表现出色的大型多模态模型,在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。此外,OpenAI 还带来了其他优秀的模型,如 DALL·E 3 等。 Meta 开发的 Llama 3.1 是迄今为止最大版本,其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡,标志着首次开放模型缩小与专有前沿的差距。 谷歌 DeepMind 与纽约大学团队开发的 AlphaGeometry 在奥林匹克级几何问题基准测试中表现优异。 中国的 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴等开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩,尤其在数学和编程方面表现出色,且在某些子任务上挑战了 SOTA。 Mistral 7B 是一个具有 73 亿参数的模型,在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B,在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B,在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能,同时在英语任务上表现良好。 需要注意的是,AI 模型的能力评估会因不同的任务和应用场景而有所差异,且技术在不断发展和进步,新的更强的模型可能会不断涌现。
2024-11-18
文生视频哪家强
目前在文生视频领域,以下是一些表现较为出色的产品: 1. Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 2. Pika:是一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。其新模型在文生视频质量上有大幅提升,例如生成皮克斯风格的镜头效果出色,稳定性高,语义理解强,动作幅度大,在 3D 和 2D 动画效果方面表现优秀。 3. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频,由 Stability AI 开源。 4. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需要收费。 5. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 更多的文生视频的网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 以下是 Sora 和其他模型能力的对比表格: |能力分类|能力|SORA|其他| ||||| |底层技术|架构|Transformer|UNet 为主| |底层技术|驱动方式|数据|图片| |对于真实世界的理解/模拟能力|世界理解能力|可理解世界知识|弱| |对于真实世界的理解/模拟能力|数字世界模拟|支持|不支持| |对于真实世界的理解/模拟能力|世界互动能力|支持|不支持| |对于真实世界的理解/模拟能力|3D 运动连贯性|强|弱| |对于真实世界的理解/模拟能力|物体一致性|强|弱| |对于真实世界的理解/模拟能力|物体持久性/连续性|强|弱| |对于真实世界的理解/模拟能力|文本理解|强|一般| |对于真实世界的理解/模拟能力|运动控制|其他|提示词提示词+运动控制工具| |基于模拟的视频编辑能力|无缝连接能力|强|弱| |基于模拟的视频编辑能力|视频到视频编辑|支持|部分| |基于模拟的视频编辑能力|扩展生成视频|前/后|后| |外显视频基础属性|视频时长|60 秒|2~4 秒| |外显视频基础属性|原生纵横比|支持|不支持| |外显视频基础属性|清晰度|1080P|最高 4K| 不同工具适合于不同的使用场景和需求,您可以根据自己的具体情况进行选择。
2024-10-15
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
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。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
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。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
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。
2025-02-18
什么是大模型一体机
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。
2025-02-18
传统AI、大模型、AGI的区别
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。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
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。
2025-02-18
你的大数据模型更新到什么时候?
以下是关于大数据模型更新的相关信息: 随着 GPT3.5Turbo 的发布,一些模型正在不断更新。为减少模型更改意外影响用户的可能性,还提供将在 3 个月内保持静态的模型版本。同时,人们能够贡献评估以帮助针对不同用例改进模型。如有兴趣,可查看存储库。以下模型是将在指定日期弃用的临时快照。若想使用最新的模型版本,请使用标准模型名称,如 GPT4 或 GPT3.5Turbo。 Midjourney 会定期发布新版本模型来提高效率、整体连贯性和质量。默认是最新的模型,可使用version 参数,其可选值为 1、2、3、4 和 5,该参数可缩写为v。Midjourney V5 模型是最新和最先进的模型,于 2023 年 3 月 15 日发布。要使用此模型,可在提示的末尾添加v 5 参数,或使用/settings 命令并选择 5️⃣MJ Version 5。 就在昨天,WebUI 的 ControlNet1.1.4 版本终于更新,这次的更新支持了 SDXL1.0 的模型。此次总共出了四种控制类型,分别是 Canny、Depth、Sketch 和 Openpose。可来到 Hugging Face 的网址:https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main 查看相关模型。
2025-01-11
Way to AGI 近期更新
以下是关于 Way to AGI 的近期更新信息: Runway 官方镜头提示词相关: 官方镜头指南:https://help.runwayml.com/hc/enus/ 相关文章:articles/30586818553107Gen3AlphaPromptingGuide 生图官网:https://app.runwayml.com/videotools/teams/aimwisetonix/aitools/generativevideo 小互动:最下面一起生文字“WaytoAGI”回头剪辑到一起 此次更新适合参加本期 video battle 官方效果: Gen3 Alpha 上线,具有无限潜力,可将艺术视野带入生活。创建传达场景的强烈提示是生成与概念一致视频的关键,涵盖不同示例结构、关键字和提示帮助使用 Gen3 Alpha,鼓励实践时大胆实验。 知识库介绍: 原文《WaytoAGI:找到了 AI 知识付费的免费源头,让更多人因 AI 而强大!》 WayToAGI 是由热爱 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,方便大家学习 AI 知识、应用工具和实战案例等。 提供一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等详尽教程,将文字化为视觉与听觉现实。 追踪 AI 领域最新进展,时刻更新,每次访问都有新收获。 无论初学者还是行业专家,都能发掘有价值内容。 链接:https://waytoagi.com/(通往 AGI 之路) 即刻体验:https://waytoagi.com/
2024-11-04
有最新的 AI 工具相关的信息么,更新频率是什么样的?
以下是为您提供的最新 AI 工具相关信息及更新频率: AIGC Weekly 61 每周一更新,主要介绍上周 AIGC 领域发布的一些产品以及值得关注的研究成果,包括 Mistral 推出新的大模型 Mistral Large、LTX 推出文字直接生成视频的软件、LayerDiffusion 项目可生成透明 PNG 图片等,还汇报了一些公司和项目的动态,推荐了一些新产品,如 Vercel AI SDK、OLMo7BInstruct 等。 2024 年 5 月 20 日的更新包括:《》介绍了 Coze.cn 临时上线又下线的“图像流”功能的试用情况。 2024 年 8 月 17 日的更新有:《》设想了未来 150 年内 AI 原住民与智能机器的共生关系。
2024-10-24
midjourney最近一次更新是什么时候
Midjourney 最近的更新情况如下: 上周更新了 V5.2 版本,增加了一些重要新功能,如新的美学风格、修复的 stylize 命令、新的“高变异模式”、新的 /shorten 命令、图片填充功能等。 数月前更新到了 v6.1 版本,该版本大大提高了图像质量、文本和连贯性,并配备了全新升级的个性化模型,带来了更连贯的图像、更好的图像质量、更精确详细和正确的小图像特征、新的 2x 放大器、标准图像处理速度提升约 25%、改进的文本准确性等新变化。同时,MJ 可能会在下个月左右发布 V6.2 模型。
2024-10-24
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
runway现在更新了吗
Runway 目前仍在不断更新。在近半年中,它在模型和产品功能上快速迭代。例如,7 月更新的 Gen3 支持了 Alpha Turbo(更快速)和 Alpha(更强表现力)两种模式,增强了对极度复杂提示词描述的理解,对图像运动元素的识别也有所提升,单次生成视频时长最长达到 10 秒,支持延长到 40 秒。11 月 2 日,Runway 的 Gen2 模型进行了升级,提高了视频生成的质量,确保视频内容与输入(无论是文本还是图像)更加匹配和一致。 您可以通过以下链接获取更多详细信息:https://x.com/xiaohuggg/status/1720069510324244986?s=20 这里还可以看到 Runway 目前支持的场景和视频案例:https://runwayml.com/product/usecases
2024-10-12