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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

回答

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。
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参考资料

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:

其他人在问
你的知识库是怎么部署的
部署个人知识库需要考虑硬件配置和相关技术原理。 硬件方面: 生成文字大模型,最低配置为 8G RAM + 4G VRAM,建议配置为 16G RAM + 8G VRAM,理想配置为 32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型)。 生成图片大模型(比如跑 SD),最低配置为 16G RAM + 4G VRAM,建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 生成音频大模型,最低配置为 8G VRAM,建议配置为 24G VRAM。 技术原理方面: 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在这个过程中,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出这 5 个过程。 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割:把 Documents 切分为指定大小的块。 存储:涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 此外,搭建基于 GPT API 的定制化知识库,涉及给 GPT 输入(投喂)定制化的知识。GPT3.5 一次交互(输入和输出)只支持最高 4096 个 Token。为了处理大量领域知识,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度。
2024-11-11
搭建个人知识库,请推荐的免费人工智能软件
以下为您推荐一些可用于搭建个人知识库的免费人工智能软件: 1. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式会综合给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案),配置完成后可进行测试对话。 2. Coze 或 FastGPT 等工具可搭建知识库,但当下其 RAG 能力仅对问答场景友好,复杂企业级知识库场景可能需要专业团队,收费几万到几十万不等。若想使用专门搭建个人知识库的软件,可参考文章 ,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。 此外,还有一些相关工具和方法: 用通义听悟整理录音笔记:https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释 定义提示语提取有用信息:https://memo.ac/zh/ 开源免费屏幕录制工具 OBS,下载地址:https://obsproject.com/ Mac 用 Downie,Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买 用 losslessCut 快速切块:https://github.com/mifi/losslesscut 希望这些信息对您有所帮助。
2024-11-11
飞书和notion,在搭建个人知识库方面,各自的优点和缺点是什么
飞书在搭建个人知识库方面的优点: 可以方便地分类和整理知识,例如个人搭建某一领域知识库或企业搭建产品资料知识库。 有相关的分享和直播,能帮助用户轻松打造知识管理体系。 缺点: 随着知识库中信息增多,如果分类不合理,很难找到所需文章。 问题答案可能在文章某一段落,每次都需重新阅读文章才能找到答案。 Notion 在搭建个人知识库方面的优点: 是功能强大的知识管理和项目管理工具,可将各种信息 all in one place。 数据库可定制性高,接近关系型数据库,适合有相关需求的用户。 数据库的每一条记录都是一个页面,页面包含可自定义的属性和丰富内容。 支持的块类型非常丰富。 缺点:暂未提及。 此外,Notion 在创建知识库并上传文本内容方面,有特定的操作步骤,如在文本格式页签下选择 Notion 并进行授权,还可选择自动分段与清洗或自定义分段等方式。
2024-11-11
合适搭建个人知识库的人工智能软件有哪一些
以下是一些适合搭建个人知识库的人工智能软件: 1. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在使用时,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式会综合训练数据和上传文档给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案),配置完成后可进行测试对话。 2. Coze:如果您想使用专门搭建个人知识库的软件,可参考文章 ,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API 。
2024-11-11
创建知识库
创建知识库的方法如下: 智能体方面: 本次创建知识库使用手动清洗数据,上节课程是自动清洗数据,自动清洗数据会出现目前数据不准的情况,本节视频就尝试使用手动清洗数据,提高数据的准确性。 在线知识库:点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。知识库的飞书在线文档,其中每个问题和答案以分割,暂时不要问为什么。选择飞书文档、自定义的自定义,输入,然后就将飞书的文档内容以区分开来,这里可以点击编辑修改和删除。点击添加 Bot,添加好可以在调试区测试效果。 本地文档:本地 word 文件,注意如何拆分内容,提高训练数据准确度,将海报的内容训练的知识库里面。画小二这个课程 80 节课程,分为了 11 个章节,训练数据不能一股脑全部放进去训练。正确的方法是首先将 11 章的大的章节名称内容放进来,章节内详细内容格式依次类推细化下去。每个章节都按照这种固定的方式进行人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到,没有通过发布的获取不到 API。 一般情况: 可以将文本内容上传至知识库中,作为回复用户问题的内容源或通过向量搜索进行内容召回。例如将产品使用文档上传至知识库中,创建一个专属的产品咨询顾问 Bot 来精准回答用户关于产品使用的相关问题。 参考以下操作:登录,在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队,在页面顶部进入知识库页面,并单击创建知识库,在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认。一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的。在单元页面,单击新增单元,在弹出的页面选择要上传的数据格式,默认是文本格式,然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。 Coze 方面: 来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。知识库是共享资源,也就是多个 Bot 可以引用同一个知识库。 选择知识库的格式,填写一些信息。目前(2024.06.08)Coze 支持三种格式:文档、表格(CSV、Excel 等)、图片(其实就是上传一张图片,然后填写个图片文字说明)。这里格式并不重要,重要的是要看懂上个章节讲的:影响 RAG 输出质量的因素。可以选择本地文档(问答对可以选择表格),选择自定义的文档切割,数据处理完成后,一个问答对被切割成一个文档片。 关于使用知识库,大家可以看这篇教程:。
2024-11-10
知识库设计
以下是关于知识库设计的相关内容: 在基于大模型+知识库的 Code Review 实践中: 为什么需要知识库:大模型基座只包含互联网上的公开数据,对公司内部的框架知识和使用文档不了解。例如公司内的框架 Lynx,需要让大模型从内部文档中知道“什么是 Lynx?”“怎么写 Lynx?”,这里的“强化模式”会使用向量数据库,并将匹配的知识库片段和问题生成 Prompt,发送到 LLM 执行。 怎样找到相关度高的知识:通过三个过程,即 Text Embeddings(文本向量化)、Vector Stores(向量存储)、Similarity Search(相似性搜索)。 在「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人中: 确定功能范围: 编写【prompt】提示词,设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。创建知识库路径为个人空间知识库创建知识库,知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,本次使用【本地文档】。按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。小技巧是在内容中加上特殊分割符“”以便于自动切分数据,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。如果内容有误可编辑或删除。 创建【工作流】,告诉 AI 机器人处理信息的流程。创建工作流路径为个人空间工作流创建工作流。工作流设计好后先试运行,无误后发布。如果任务和逻辑复杂,可结合“节点”工具,如调用【大模型】总结分析知识库内容、调用【数据库】存储用户输入信息、调用【代码】处理复杂逻辑等。个人建议工作流不必复杂,能实现目的即可,所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。
2024-11-10
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
国内ai哪家强大
在国内,以下是一些在 AI 领域表现较为突出的公司和产品: 腾讯:腾讯元宝是相对较晚推出的 AI 应用,其最大亮点在于强大的 AI 搜索功能,能够访问大量微信生态系统内的私域资源,还依托于腾讯“混元”大语言模型生成高质量内容。 Soul:旗下的异世界回响在情感陪伴方面有一定特色。 海鸟科技:推出了 AI 变脸产品。 MiniMax:推出了 MoE 架构的新模型,以及“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 杭州超节点:有无界 AI 产品,在图片生成方面表现不错。 兴利和:美趣 AI 是其在图片生成领域的产品。 智谱:一年间推出了 4 代 GLM,一直是国内能力较好的模型之一。 需要注意的是,在 2023 年官宣 AI 大模型的公司众多,其中不乏蹭流量的。从产品层面看,2C 端真正出圈的是“妙鸭相机”,但只是昙花一现。在硬件层,国内目前仍缺乏能胜任大模型训练的芯片,华为昇腾在单卡指标上距离不远,但因稳定性和生态问题仍需打磨。
2024-10-08
WayToAGI是什么?是哪家厂商做的?
WaytoAGI 直译就是通往 AGI 之路,它是一个自组织的AI社区,发起人是 AJ 和轻侯。AGI 指通用人工智能。
2024-09-29
国内哪家智能驾驶做的最好
目前国内有多家企业在智能驾驶领域表现出色,但很难确切地说哪家是最好的。一些在智能驾驶方面具有较强实力和影响力的企业包括百度、华为、小鹏汽车、蔚来汽车等。这些企业在技术研发、实际应用和市场表现等方面都各有优势和特点。百度在自动驾驶技术的研发和测试方面投入较大,并取得了一定的成果;华为凭借其在通信和技术领域的积累,为智能驾驶提供了相关的解决方案;小鹏汽车和蔚来汽车等新兴造车势力也在智能驾驶的功能和体验上不断创新和优化。然而,智能驾驶技术仍在不断发展和演进,各企业的表现也会随着时间和市场的变化而有所不同。
2024-09-18
你使用的是哪家基础大模型?
目前常见的基础大模型包括: Fooocus 程序默认用到了 3 个 SDXL 的模型,分别是一个 base,一个 Refiner,和一个 LoRA。其大模型(base 和 Refiner)默认放在:Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\checkpoints;LoRA 模型默认放在:Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\models\\loras。如果单独安装,需要下载三个模型:SDXL 基础模型:https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors;refiner 模型:https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlrefiner1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors;LoRA 模型:https://huggingface.co/stabilityai/stablediffusionxlbase1.0/resolve/main/sd_xl_offset_examplelora_1.0.safetensors。如果部署了 SD 秋叶包,也可以共用模型(大模型和 LoRA),可在 Fooocus_win64_1110\\Fooocus\\modules\\path.py 中修改路径为秋叶包模型对应的路径。配置好后点击 run.bat 文件启动。 在大型语言模型方面,主要有以下几家:OpenAI 制作了 GPT3.5 和 GPT4,它们驱动了 ChatGPT 和微软的 Bing(在 Edge 浏览器上访问);Google 在 Bard 的标签品牌下有各种模型;Anthropic 制造了 Claude 和 Claude 2。 每个微调工作都从一个默认为 curie 的基本模型开始,模型可以是 ada、babbage、curie 或 davinci。您可以使用 OpenAI CLI 开始微调工作,具体操作及相关注意事项如上述说明。
2024-09-09
AI浏览器哪家强
以下是关于 AI 浏览器的相关信息: 最佳免费选项:必应(https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx)。通常来说,付费选项中必应也是较好的。 对于儿童,来自可汗学院的 Khanmigo(https://www.khanacademy.org/khanlabs)提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。 需注意,如果打算使用人工智能作为搜索引擎,存在幻觉风险,大多数人工智能未连接到互联网。不过根据最近的一项试点研究,在某些情况下,如技术支持、决定在哪里吃饭或获得建议,必应通常比谷歌更好。 360AI 浏览器:用户浏览提效需求迫切,希望浏览器能够把深度文件、长视频自动看一遍,总结核心要点和高潮片段,从而实现学习工作效率提升。今年浏览器的很多功能被 APP 取代,要赋予浏览器新的概念,将其变成学习工具。官网地址:ai.se.360.cn
2024-09-07
ollama嵌入向量在模型后有什么用
嵌入向量在模型后的作用主要体现在以下方面: 1. 用于文档内容的表示和检索:将文档分成块,计算嵌入向量并存储在向量存储中,在测试时通过查询向量存储获取可能与任务相关的块,填充到提示中进行生成。 2. 提升模型的检索能力:在大语言模型应用程序中,向量存储成为检索相关上下文的主要方式,嵌入向量有助于更高效地获取相关信息。 3. 支持多语言和不同粒度的检索任务:例如像 bgem3 这样的向量模型,支持超过 100 种语言的语义表示及检索任务,能实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索。 在实际应用中,如在 LangChain 中,本地向量存储使用量较大,而在计算文本片段的嵌入时,OpenAI 占据主导地位,开源提供商如 Hugging Face 等也被较多使用。
2024-11-12
国内文生图大模型,有哪些?
以下是一些国内的文生图大模型: 百度的文心一言:https://wenxin.baidu.com 抖音的云雀大模型:https://www.doubao.com 智谱 AI 的 GLM 大模型:https://chatglm.cn 中科院的紫东太初大模型:https://xihe.mindspore.cn 百川智能的百川大模型:https://www.baichuanai.com/ 商汤的日日新大模型:https://www.sensetime.com/ MiniMax 的 ABAB 大模型:https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室的书生通用大模型:https://internai.org.cn 此外,真人效果卓绝的大模型 lofi.v2 也可用于生成真实场景下的字体。在使用 SDXL 大模型时,其分为 base+refiner 以及配套的 VAE 模型,base 用于文生图操作,refiner 用于细化生成的模型,VAE 用于调节图片效果和色彩。要在 webUI 中使用,需将秋叶启动器中 webUI 的版本升级到 1.5 以上,并将模型放入对应文件夹。
2024-11-12
我想了解一下关于模型微调的知识
以下是关于模型微调的知识: 介绍:微调可让您从 API 提供的模型中获得更多收益,比如比即时设计更高质量的结果、能够训练比提示中更多的例子、由于更短的提示而节省了 Token、更低的延迟请求。GPT3 已在大量文本上预训练,微调通过训练更多示例改进小样本学习,让您在大量任务中取得更好结果。对模型微调后,无需在提示中提供示例,可节省成本并降低延迟。在高层次上,微调涉及准备和上传训练数据、训练新的微调模型、使用微调模型。 哪些模型可以微调:微调目前仅适用于以下基础模型:davinci、curie、babbage 和 ada。还可以继续微调微调模型以添加其他数据,无需从头开始。 微调的概念和意义:在人工智能领域,通常根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等具有广泛的自然语言理解能力,但在特定领域表现可能不理想。对大模型针对特定领域进行的训练过程称为微调,通过在特定领域数据上训练,优化所有层参数,提高在该领域的专业性。微调可节省成本、加快模型部署和应用速度。 相关应用开发:除了调用 ChatGPT 之外,还需学会模型微调、设计 Prompt、优化用户交互的解决方案等。在开发中,程序读取结构化数据,如 JSON 格式。通过稳定的提示词设计及一些模型参数(如温度 Temperature 等)来让 ChatGPT 保持稳定输出。
2024-11-12
可以调用不同大预言模型的整合工具推荐
以下是为您推荐的可以调用不同大语言模型的整合工具: 1. Poe:由 Quora 开发,有 APP 版本,支持跨端使用。集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型,同时支持用户自建 Chatbot。不同语言模型回复效果有差异,适合需要调用多种大语言模型的用户。访问地址: 。Dragonfly 擅长给出较短的回答,并擅长在输入中给出示例时遵循指示。Claude 更擅长创造性回复,配合 Poe 中的提问引导,非常适合在查阅资料时使用,有时能够给出超越直接使用 Chat GPT 时的体验(但和 Chat GPT 一样,Claude 也时常会给出一些错误回复,一些问题可以尝试在两个模型中都问一遍提升信息准确性)。此外支持分享用户和模型的对话内容,但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 2. 国内的一些模型,如智谱和文心,在文生图方面有一定能力。 另外,大模型工具可根据自身条件准备,推荐顺序为:1. chatGPT 4.0 2. kimichat 3. 智谱清言 4 。
2024-11-12
国内外大预言模型对比
以下是国内外大语言模型的对比情况: 1. 工具使用能力: 在工具使用的测评中,GPT4 Turbo 取得满分。 国内大模型中智谱清言表现不俗,取得 83.78 的高分,排名国内第一。文心一言 4.0、通义千问 2.0、Yi34BChat、AndesGPT 均有超过 70 分的表现。超过 GPT3.5 的国内模型有 12 个。 开源模型中,Baichuan213BChat、Xverse13B2Caht 表现可圈可点,均超过 GPT3.5 以及众多闭源模型。总体来看,国内大模型在工具使用能力上表现优异,这与国内大模型厂商积极落地应用密不可分。 2. 主观和客观对比: 通过对比模型在主观简答题 OPEN 和客观选择题 OPT 上的不同表现,国内大模型多数擅长做选择题,普遍选择题分数高于简答题分数。文心一言 4.0 和智谱清言表现相对稳定。 GPT4 Turbo 的表现最为稳定。 客观题相对主观题更容易通过题库形式进行训练和提升,同时由于客观题中包含中文特性问题,中文模型有一定优势,应综合来看模型的评测效果。 在本次测评中,国外的代表性大模型如 GPT4 的不同版本、Claude2、Llama2 都有很好的稳定性表现,值得国内大模型进一步分析研究。 3. 总体表现: GPT 4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先,高于其他国内大模型及国外大模型。国内最好模型文心一言 4.0有 4.9 分的差距。 过去 1 年国内大模型有长足进步,综合能力超过 GPT 3.5 和 GeminiPro 的模型有 11 个。 在 SuperCLUE 测评中,国外模型的平均成绩为 69.42 分,国内模型平均成绩为 65.95 分,差距在 4 分左右。国内外的平均水平差距在缩小,11 月差距在 10 分左右。 国内开源模型在中文上表现好于国外开源模型,如百川智能的 Baichuan213BChat、阿里云的 Qwen72B、Yi 34BCha t 均优于 Llama213BChat。
2024-11-12
利用gpt-4模型的AI工具有哪些
以下是一些利用 GPT4 模型的 AI 工具: 1. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 2. Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的各个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 。您可以根据自己的需要选择最适合的工具。 此外,在生成式人工智能领域,GPT4 有以下突破点: 1. 赋予模型使用工具的能力,如 OpenAI 推出的 ChatGPT 插件测试版,允许与多种工具交互。 2. 在计划和解决问题方面具有一定能力,能通过玩游戏或模拟环境快速学习和从经验中学习。 3. 在许多任务上达到人类水平的表现,对人类的理解有所提升。 4. 但也存在一些限制,如架构中的自回归特性导致缺乏规划能力等。
2024-11-12
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
Way to AGI 近期更新
以下是 Way to AGI 的近期更新: 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 互动:最下面有个小互动,一起生文字“WaytoAGI”回头剪辑到一起 适合参加本期 video battle:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CufGwGyeXiomZnkiLTwcIgd3nnb 官方效果: https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Eun9wqDgii1Q7GkoUvCczYjln7r Gen3 Alpha 上线,具有无限潜力,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。 观点方面: 作者 Allen 认为热爱与行动是通往 AGI 之路。 更新日志:补充对共创模式的思考,删减部分内容。 端午假期实践了三篇教程,难度从低到高排序为: 1. https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QWQ0w1QOZiNZz9kreQecY4hYn4c (入门级网速好的话,一个小时能搞定) 2. https://waytoagi.feishu.cn/wiki/XnvIwd8NkiDefHkmbobcCfsBnKg 3. https://waytoagi.feishu.cn/wiki/YeBiwZx2TiyNLMk8pdjcmdQfnjd 关于加强写作能力的训练,准备调整工作流,先把初稿发在飞书上(可能是原来 2 篇或 3 篇的集合,有一些不方便说的也先发在初稿,后续再删),获取大家反馈后再拆分细化。 自我介绍:Allen,一个小镇青年,是 WaytoAGI 共创者。
2024-10-12