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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。
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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
怎么快速建立本地知识库
以下是快速建立本地知识库的方法: 1. 了解 RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期,RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载,包括非结构化、结构化和代码等。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储包括将文档块嵌入转换为向量形式并存储到向量数据库。 检索通过算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出是将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器将用户提供的文本加载到内存中。 2. 使用 AnythingLLM 软件: 安装地址:https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面,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 中创建 Workspace 与其他项目数据隔离。 操作步骤:首先创建工作空间,上传文档并进行文本嵌入,选择对话模式(包括 Chat 模式和 Query 模式),最后测试对话。 3. 本地文档上传: 在文本格式页签选择本地文档,单击下一步。 将文档拖拽到上传区或选择上传,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。 上传完成后选择内容分段方式,包括自动分段与清洗(系统自动处理)和自定义(手动设置分段规则和预处理规则)。 自定义分段时可设置分段标识符、分段最大长度和文本预处理规则,如替换连续空格、换行符和制表符,删除所有 URL 和电子邮箱地址。 单击下一步完成内容上传和分片。 总之,看十遍不如实操一遍,实操十遍不如分享一遍,如果您对 AI Agent 技术感兴趣,可以联系相关人员或加入免费知识星球(备注 AGI 知识库)。
2025-02-05
企业微信客服号能对接dify知识库,实现智能客服功能吗?
企业微信客服号能对接 Dify 知识库实现智能客服功能。以下是相关步骤: 1. 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 3. 在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信,可选择源码部署或 Docker 部署,进行快速启动测试,扫码登录并对话测试。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信,创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信,创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 另外,通过云服务器、Dify、智能微秘书免费搭建微信机器人的部署 Dify 步骤如下: https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose ,这些命令在宝塔面板的终端安装。 零成本、零代码搭建一个智能微信客服的步骤如下: 1. 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/,点击开通。 2. 勾选同意,点击下一步。 3. 按步骤填写,勾选同意,注册企业微信。 4. 点击配置>到微信客服的企业信息,复制企业 ID>到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID,并点击下一步。 5. 到微信客服的开发配置,找到到回调配置,复制 Token、EncodingAESKey(如果还是空的,点击“随机获取”即可),到 coze 页面进行粘贴,点击下一步。 6. 到微信客服的开发配置,配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 7. 到微信客服的客服账号,创建一个客服账号,复制客服账号名称,到 coze 的页面粘贴,点击保存。 第一次设置回调地址时,注意目前需要企业认证,才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证,则会在配置回调 URL 时报错:回调域名校验失败。另外,之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后,后面再修改是特定页面。保存后,在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里,显示“已配置”,剩下的就是勾选,点击发布。
2025-02-05
dify知识库能接入企业微信客服 了吗?
Dify 可以接入企业微信,以下是接入的步骤: 1. 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 3. 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat
2025-02-05
如何用AI工具做一个个人工作知识库
以下是使用 AI 工具创建个人工作知识库的方法: 1. 使用 AnythingLLM 软件: 安装地址:https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型。 第二步:选择文本嵌入模型。 第三步:选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建一个工作空间,上传文档并在工作空间中进行文本嵌入,选择对话模式。 AnythingLLM 提供了两种对话模式:Chat 模式(大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案)。 完成配置后即可与大模型进行对话。 2. 基于 Coze 免费打造: 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: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:在内容中加上一些特殊分割符,比如“”,以便于自动切分数据。分段标识符号要选择“自定义”,内容填“”。 创建工作流,告诉 AI 机器人应该按什么流程处理信息。创建工作流路径:个人空间 工作流 创建工作流。工作流设计好后,先点击右上角“试运行”,测试工作流无误后,就可以点击发布。如果任务和逻辑复杂,可以结合左边“节点”工具来实现。 私人知识库中的内容一般有两种:日常从互联网收集的优质信息和个人日常的思考以及分享。如果想基于这套知识库打造个人专属的 ChatGPT,常见的有两种技术方案:训练专有大模型和利用 RAG(检索增强生成)技术。训练专有大模型效果虽好,但存在高成本、更新难度大等缺陷,并非当下主流方案。
2025-02-04
lmstudio可以支持联网搜索和本地知识库rag吗?如何实现?
LMStudio 能否支持联网搜索和本地知识库 RAG 以及如何实现的问题如下: 实现本地知识库 RAG 需加载所需的库和模块,如用于解析 RSS 订阅源的 feedparse,用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama(使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 从订阅源获取内容,通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容,若需接收多个 URL 稍作改动即可。然后用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 为文档内容生成向量,可使用文本向量模型 bgem3(从 hf 下载好模型假设放置在某个路径,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储)。 实现 RAG 包括文档加载(从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种文档加载器)、文本分割(把 Documents 切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、Output(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 基于用户问题从向量数据库中检索相关段落,根据设定阈值过滤,让模型参考上下文信息回答,从而实现 RAG。 还可创建网页 UI 并进行评测,对于同样的问题和上下文,基于不同模型进行多次测试,其中 GPT4 表现最好,Mixtral 次之,Qwen7b 第三,Gemma 和 Mistral 表现一般。总结来说,本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人,结合 RSSHub 处理和提供资讯,上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限,RAG 能提升答案质量和相关性,但不能完全消除大模型幻觉和信息滞后问题。
2025-02-04
飞书文档如何作为知识库输入到coze平台
要将飞书文档作为知识库输入到 Coze 平台,主要有以下步骤: 1. 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。 选择飞书文档,选择自定义的自定义,输入。 飞书的文档内容会以区分开来,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。 2. 本地文档: 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,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,章节内详细内容按固定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。 3. 发布应用: 点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 此外,创建知识库并上传文本内容有以下方式: 1. 在线数据: 自动采集方式:适用于内容量大,需要批量快速导入的场景。 在文本格式页签下,选择在线数据,然后单击下一步。 单击自动采集。 单击新增 URL。在弹出的页面完成输入要上传的网站地址、选择是否需要定期同步网站内容及周期等操作。 当上传完成后单击下一步,系统会自动根据网站的内容进行内容分片。 手动采集方式:适用于需要精准采集网页上指定内容的场景。 安装扩展程序,详情请参考。 在文本格式页签下,选择在线数据,然后单击下一步。 点击手动采集,然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。 在弹出的页面输入要采集内容的网址,然后单击确认。 在弹出的页面上,点击页面下方文本标注按钮,开始标注要提取的内容,然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 单击查看数据查看已采集的内容,确认无误后再点击完成并采集。 Coze 的知识库功能不仅支持上传和存储外部知识内容,还提供了多样化的检索能力,主要包括两大核心能力:一是能够存储和管理外部数据;二是增强检索能力。Coze 支持从多种数据源,如本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据。上传后,系统会自动将知识内容切分成多个片段进行存储,并允许用户自定义内容分片规则。Coze 还提供了多种检索方式来对存储的内容片段进行高效检索,例如全文检索可以通过关键词快速找到相关的内容片段并召回。基于这些召回的内容片段,大模型将生成最终的回复内容。Coze 支持上传文本内容及结构化表格数据,以适应各种使用场景。
2025-02-04
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
以图生图有什么好用的模型
以下是一些好用的以图生图模型和相关产品: 1. Tusiart: 首页包含模型、帖子、排行榜,可查看不同模型的详细信息,如checkpoint、lora等。 checkpoint是生图必需的基础模型,lora是低阶自适应模型,可有可无,常用于控制细节。 还有ControlNet用于控制特定图像,VAE类似于滤镜可调整饱和度,以及Prompt提示词和负向提示词。 图生图功能可根据上传图片和所选模型等信息重绘。 2. Artguru AI Art Generator:在线平台,能生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 3. Retrato:AI工具,可将图片转换为非凡肖像,有500多种风格选择,适合制作个性头像。 4. Stable Diffusion Reimagine:新型AI工具,通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 5. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的AI工具,能将上传的照片转换为芭比风格。 需要注意的是,这些AI模型可能存在性能不稳定、生成内容不当等局限,使用时需仔细甄别。
2025-02-05
什么是AI大模型?
AI 大模型是一个复杂且涉及众多技术概念的领域。以下为您详细介绍: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习(有标签的训练数据,算法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(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(从反馈里学习,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(因有很多层所以叫深度),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,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-05
大模型在数据分析上的应用
大模型在数据分析上有广泛的应用。 首先,了解一下大模型的基本概念。数字化便于计算机处理,为让计算机理解 Token 之间的联系,需将 Token 表示成稠密矩阵向量,即 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。大模型的“大”在于用于表达 token 之间关系的参数多,如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 大模型因其强大能力,在多个领域有热门应用场景: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:进行自然对话,提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等。 3. 编程和代码辅助:自动补全、修复 bug 和解释代码,提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信:理解和翻译多种语言,促进不同语言背景用户的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:分析社交媒体等中的文本,为市场研究和产品改进提供支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化学习材料、回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像,未来可能扩展到视频。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏角色对话、生成故事情节和增强玩家沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:回答医疗相关问题,提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务门槛。 大型模型主要分为两类:大型语言模型专注于处理和生成文本信息;大型多模态模型能处理包括文本、图片、音频等多种类型信息。二者在处理信息类型、应用场景和数据需求方面有所不同。大型语言模型主要用于自然语言处理任务,依赖大量文本数据训练;大型多模态模型能处理多种信息类型,应用更广泛,需要多种类型数据训练。 相对大模型,也有所谓的“小模型”,它们通常是为完成特定任务而设计。
2025-02-05
flux1-depth-dev模型存放路径
flux1depthdev 模型的存放路径如下: 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘:链接:https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘:见前文 2. 也可以将 depth lora 模型存放到 ComfyUI/models/loras 文件夹中。 depth lora 模型:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora 3. 百度网盘中也有相关模型: 链接:https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码:qflr
2025-02-05
你目前使用的是哪个模型
以下是一些关于模型的信息: 在 Cursor Chat、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K 中,您可以在 AI 输入框下方的下拉列表中选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用的模型包括:、cursorsmall。您还可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。 在 Morph Studio 中,支持以下模型生成视频: TexttoVideoMorph0.1:内部文本到视频生成模型,默认具有逼真色调,可通过描述性形容词修改拍摄风格和外观。 ImagetoVideoMorph0.1:内部图像到视频生成模型,用文本提示引导效果更好,使用时可不输入文本,在角色特写和对象动画方面表现较好。 VideotoVideoMorph0.1:内部风格转换模型,支持在文本提示下进行视频到视频的渲染,可将视频风格更改为预设,同时保留原始视频的字符和布局。 ImagetoVideoSVD1.1:由 Stability.ai 提供支持的图像到视频模型,适用于构图中有清晰层次的镜头(风景镜头、B 卷等)。 文本到视频形态0.1 被设置为新创建射击卡的默认模型,型号选择会根据是否上传图像或视频而更改,每个模型有自己的一组参数可供调整,如相机运动(支持静态、放大、缩小、向左平移、向右平移、向上平移、向下平移、顺时针旋转和逆时针旋转,未来将支持一次选择多个相机移动选项)、时间(支持最多 10 秒的视频生成,默认持续时间为 3 秒)。 ComfyUI instantID 目前只支持 sdxl。主要的模型需下载后放在 ComfyUI/models/instantid 文件夹(若没有则新建),地址为:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ipadapter.bin?download=true 。InsightFace 模型是 antelopev2(不是经典的 buffalo_l),下载解压后放在 ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2 目录中,地址为:https://huggingface.co/MonsterMMORPG/tools/tree/main 。还需要一个 ControlNet 模型,放在 ComfyUI/models/controlnet 目录下,地址为:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true 。上述模型网络环境不好的,可在网盘 https://pan.baidu.com/s/1FkGTXLmM0Ofynz04NfCaQ?pwd=cycy 下载。
2025-02-05
图生图美食模型
以下是关于图生图美食模型的相关知识: 概念与功能说明: 首页模型、帖子、排行榜:展示其他用户生成的模型、图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签,部分还有 SDXL 标签。点击可查看模型详情,下方有返图区。 基础模型(checkpoint):生图必需,任何生图操作都要先选定。 lora:低阶自适应模型,类似 checkpoint 的小插件,可控制细节,权重可调整。 ControlNet:控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字等,高阶技能。 VAE:编码器,类似滤镜,调整生图饱和度,可无脑选 840000。 Prompt 提示词:描述想要 AI 生成的内容。 负向提示词(Negative Prompt):描述想要 AI 避免产生的内容。 图生图:上传图片后,SD 会根据图片、所选模型、输入的 prompt 等信息重绘,重绘幅度越大,输出图与输入图差别越大。 简明操作流程(文生图): 定主题:确定生成图片的主题、风格和表达信息。 选择基础模型(checkpoint):按主题找贴近的模型,如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora 控制图片效果和质量。 ControlNet:高阶技能,可控制特定图像。 局部重绘:下篇再教。 设置 VAE:选 840000。 Prompt 提示词:用英文写需求,单词、短语组合,用英文半角逗号隔开。 负向提示词(Negative Prompt):用英文写避免的内容,单词、短语组合,用英文半角逗号隔开。 采样算法:如选 DPM++2M Karras,留意 checkpoint 详情页作者推荐的采样器。 采样次数:根据采样器特征,选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 尺寸:根据个人喜好和需求选择。
2025-02-04
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