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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
知识库管理工具
以下是关于知识库管理工具的相关内容: 使用 Dify 构建知识库的具体步骤: 1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式,并对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集:在 Dify 中创建新的数据集,上传准备好的文档,并为数据集编写良好的描述,说明其包含的内容和特点。 3. 配置索引方式:Dify 提供三种索引方式,包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式,根据实际需求选择合适的方式,如需更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,在应用设置中配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代,定期更新知识库以保持时效性。 创建并使用知识库: 维护知识库内容:为提升召回准确率,可删除、新增或修改知识库内容。 管理知识库:在知识库页面可看到已创建的知识库及相关信息,单击知识库或编辑图标进入详情页面,可进行新增内容、删除内容、更新单元内分段、开启引用等操作。 使用知识库: 在 Bot 内使用: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏工作区区域选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面选择指定 Bot 并进入详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域单击加号图标添加指定的知识库。 5. (可选)添加后可在自动调用下拉界面内调整配置项,包括最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 6. (可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏工作区区域选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内选择添加 Knowledge 节点。
2024-12-31
你的知识库中有关于AI编程的部分吗
我的知识库中有关于 AI 编程的部分,主要包括以下内容: 1. 从工程视角出发,提到用一个提示词就能写游戏,现在的 AI 编程(如 CURSOR)能做出开源小游戏,可拿来使用、交流并研究内容、优化改造。还提到李继刚老师“read in prompt out”的名言,写 prompt 是基础,后面会讲如何用 agent 串联起来玩。 2. 产品经理虽不会写代码,但用 GPT 能快速做出小插件,不到一分钟就做出统计网页字数的插件。AIPO 项目不限制项目大小,只要动手操作,有想法写个小方案就可做线下路演。还提到 GP4O 等大语言模型可多模态识别,能用于识面相且准确率高。 3. 之前社区测试中有关夫妻相的有趣提示词测试,还指出有 midjourney 提示词、股市卡片、解压缩等众多内容。此外有最佳实践、方法论、论文精读,提到刘海写伪提示词等技巧,吴文达老师讲 prompt 较好,还有 open i 官方提示,博主列出的 6 大策略吃透有助于写提示词。 4. 在一份教程中提到,在 AI 的帮助下,可以完成很多基础的编程工作。若希望再深入,至少要熟悉 Python 基础(包括基本语法、数据类型、控制流、函数、模块和包、面向对象编程、异常处理、文件操作)。 5. 介绍了工程平台,在 cos 主页有新手教程文档,可据此构建智能体。工作流偏向节点调用,可通过 prompt 构建提示词并优化。还能调用多种插件,可添加图像流、触发器和知识库,知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。 6. 介绍了 Nimbus 智能交互相关内容,包括有趣的智能体、插件商城、扣子案例、模型社区并答疑。 7. 说明了 AI 编程课前准备及相关工具、账号注册,如注册阿里云账号、安装无影、注册 GitHub 账号等。
2024-12-29
ai知识库
以下是关于 AI 知识库的相关内容: “通往 AGI 之路「WaytoAGI」是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。它不仅是一个知识库,更是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。 我们是一个公益开源社区,坚信人工智能将重新塑造我们的思考和学习方式,激发了创建这个知识库的决心。在搭建过程中收获很多,特别感谢支持和推荐的伙伴们。 知识库就像是 AI 的“活字典”,可以随时更新。比如建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库,让 AI 遇到不确定问题时能检索相关信息给出更准确回答。像很火的 AI 搜索,就是将整个互联网的实时数据作为知识库,每次被询问时通过搜索引擎获取最新信息。 无论您是 AI 初学者还是行业专家,都可以在这里发掘有价值的内容,让更多的人因 AI 而强大。我们在共创计划的道路上,不断收获,快速成长,期待在未来的旅程中,能够持续为大家带来更多、更好的内容。”
2024-12-28
我想要学习prompt,请你推送10篇知识库相关文章给我
以下是 10 篇与 prompt 相关的知识库文章: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
2024-12-26
我如何创建一个自己的知识库和对话机器人,当我有问题时可以根据知识库的内容给我一个回答。
要创建一个自己的知识库和对话机器人,并实现根据知识库内容回答问题,您可以参考以下步骤: 1. 了解 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。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。 2. 创建知识库:创建一个包含大量相关文章和资料的知识库,例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库。通过手工录入的方式陆续将各个板块的文章和资料导入到知识库中。 3. 设计 Bot:在设计对话机器人时,添加创建好的知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 4. 配置相关要素:在问答机器人的配置中,包括 AI 模型、提示词和知识库。AI 模型如同学习过无数知识的人;提示词用于指定模型的角色和专注技能;知识库则相当于给员工的工作手册。例如,可以使用阿里千问模型,设定角色为“美嘉”,知识库为《爱情公寓》全季剧情。 通过以上步骤,您可以创建一个能够根据知识库内容回答问题的对话机器人。
2024-12-25
想制作个人的知识库国内有什么好的AI工具么
以下是一些国内可用于制作个人知识库的 AI 工具: 1. Kimi 智能助手:是 ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。不用科学上网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解表现出色,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。PC 端可通过下载。 2. 飞书:汇集了各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践,助力人人成为效率高手。可通过下载。 此外,学习使用国内大语言模型工具可以从提示词开始。一些国产大模型如智谱和文心可以实现文生图的功能。
2024-12-24
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
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
混合专家模型(MoE
混合专家模型(MoE)是一种深度学习模型结构,由多个专家网络组成,每个专家网络负责处理特定的任务或数据集。其核心思想是将一个大而复杂的任务拆分成多个小而简单的任务,让不同的专家网络负责处理不同的任务,这样能提高模型的灵活性、可扩展性,减少模型的参数量和计算量,从而提升模型的效率和泛化能力。 MoE 架构的实现通常包含以下步骤: 1. 定义专家网络:先定义多个专家网络,每个负责特定任务或数据集,这些网络可以是不同的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。 2. 训练专家网络:使用有标签的训练数据训练每个专家网络,获取其权重和参数。 3. 分配数据:在训练中,将输入数据分配给不同专家网络处理,分配方法可以是随机分配、基于任务的分配、基于数据的分配等。 4. 汇总结果:对每个专家网络的输出结果进行加权求和,得到最终输出。 5. 训练模型:使用有标签的训练数据对整个 MoE 架构进行训练,获得最终的模型权重和参数。 MoE 架构在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域应用广泛。 在苹果大模型 MM1 中也应用了 MoE 架构。研究者使用三种不同类型的预训练数据,构建了参数最高可达 300 亿的多模态模型系列 MM1,它由密集模型和混合专家(MoE)变体组成,在预训练指标中实现 SOTA,在一系列已有多模态基准上监督微调后也能保持有竞争力的性能。在 MM1 的最终模型和训练方法中,通过专家混合(MoE)进行扩展,将密集语言解码器替换为 MoE 语言解码器,并采用与密集骨干相同的训练超参数和设置进行训练。
2025-01-01
关于AI大模型的发展介绍
AI 大模型的发展具有重要意义和深远影响: 1. 与传统语音技能的差异:语音技能的 NLU 是通过规则、分词策略等训练而成,运作逻辑可观测,具有 ifelse 式逻辑性;而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识关联性,运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 层面。 2. 带来的变革量级:汪华老师认为此次 AI 变革 100%能达到与移动互联网同级,50%可能发展至与蒸汽机出现同量级,能否到达 AGI 阶段尚不明确。 3. 背景和趋势:随着大模型技术成熟和规模增大,为 AI Agent 提供强大能力,有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体,广泛应用于多个行业和领域。 4. 整体架构: 基础层:为大模型提供硬件支撑和数据支持,如 A100、数据服务器等。 数据层:包括企业根据自身特性维护的静态知识库和动态三方数据集。 模型层:有 LLm(大语言模型,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现)和多模态模型(如文生图、图生图等模型,训练数据为图文或声音等多模态数据集)。 平台层:如大模型的评测体系或 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 表现层:即应用层,是用户实际看到的地方。
2024-12-31
可以用大模型完成文字校对工作么
大模型可以完成文字校对工作。 通俗来讲,大模型输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够理解自然语言,进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 但大模型也存在一些问题,比如基于概率生成下一个字,如果对于没学过的问题,仍会基于概率生成,可能会“一本正经的胡说八道”,这种现象被称为“幻觉”。 在使用大模型进行文字校对时,模型的选择很重要。模型之间能力差异大,不适合任务的模型调优费力,应选择适合的模型。文风与语言能力是挑选模型的重要指标,要避免出现“AI 味”,比如常见的套话。
2024-12-31
哪些大模型对做精准的数据分析和可视化上比较好
以下是一些在精准的数据分析和可视化方面表现较好的大模型: 1. GLM4AllTools:这是智谱 AI 大模型开放平台中的模型,其代码沙盒 Code Interpreter 工具能很大程度加强数据计算能力,可处理日常数据分析,能对行业收入、利润数据进行可视化,并计算利润率并排序。 2. 谷歌的 T5:属于 encoderdecoder 架构的模型,适用于翻译和摘要等任务。 需要注意的是,不同的大模型在不同的应用场景和数据特点下可能会有不同的表现,您可以根据具体需求进行选择和测试。
2024-12-31
我想知道目前最新、效果最好、代码和模型开源的动作捕捉算法,也叫做人体姿态估计,是哪篇文章
目前最新、效果较好且代码和模型开源的人体姿态估计(动作捕捉算法)相关的研究有以下两篇: 1. 【SD】最强手部识别,controlnet 新预处理器 dw openpose 作者:白马少年|公众号:【白马与少年】 发布时间:20230813 20:00 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/_RiKxWy9MXt4DUJIKH5w 介绍:在 controlnet 中,手部识别一直使用的是 openpose 预处理器,但复杂手势有时无法识别。新的 dw openpose 预处理器能完美解决手部识别问题,将其放入特定目录即可使用。但需说明的是,目前这个 DW Pose 只是更精确的 openpose 预处理器,未对 ControlNet 的 openpose 模型做改动。 2. YOLONAS Pose:一个开源的实时人体姿态估计模型 应用场景:基于骨骼标记为基础,适用于智慧体育等场景,可对训练过程的姿态、数据、状态等进行统计和管理。 技术类型:视频、AI 学习模型 简介:主要功能是识别图片和视频中人的姿势,能快速处理图像并实时返回姿态数据,适应不同场景和设备。 主要特点: 实时性能:旨在提供实时的姿态估计,适用于需要即时反馈的应用。 高精度:利用神经网络架构搜索(NAS)提高姿态估计的准确性。 优化的网络结构:NAS 自动测试不同网络结构,找到最优模型。
2024-12-31
什么是大模型
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,从而能够理解自然语言,并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比: 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:大模型需要大量的数据量,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即选择合适的算法讲述“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,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。 在LLM中,Token被视为模型处理和生成的文本单位,会被分割并生成词汇表,数字化便于计算机处理。为让计算机理解Token之间的联系,还需把Token表示成稠密矩阵向量,这个过程称为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(Selfattention)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”指用于表达token之间关系的参数多,主要是模型中的权重(weight)与偏置(bias),例如GPT3拥有1750亿参数。 所谓的大模型,简而言之,是拥有庞大参数数量的模型,通过处理和理解海量数据,能够胜任一系列复杂的任务。大模型强大的原因在于庞大的参数数量和大量的数据。这些参数帮助模型更深入地理解和生成数据,大量的数据是大模型学习的基础,使其能够掌握丰富的知识和技能。
2024-12-30
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