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大小模型协同有哪些设计,具体应用有哪些呢?

回答

大小模型协同的设计主要包括以下方面:

  1. 大型模型方面:
    • 大型语言模型:专注于处理和生成文本信息,通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。
    • 大型多模态模型:能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息,在更多样化的任务中应用。
  2. 小型模型方面:通常是被设计来完成特定任务的。

其具体应用包括:

  1. 人机协同模式:
    • 模式一:以人为主导,大模型提供建议(copilot 阶段),如同副驾驶,开车时提供建议,决定权在人手中。
    • 模式二:人和大模型协同工作,合作完成同一个工作(embedding 阶段),在实际工作场景中,一些小环节由大模型完成,提高效率。
    • 模式三:人指挥大模型工作(数字员工阶段),但此阶段目前少见,大模型还不能完全独立完成具体工作,可能是工程或大模型能力欠缺导致。

当下努力方向应是从简单使用大模型得到建议,转变为让大模型深度融入工作流,形成有高价值的一套 agent。数字员工阶段尚不成熟,可由其他大厂和学界先多尝试。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

十七问解读生成式人工智能

大型模型主要分为两类:一是大型语言模型,专注于处理和生成文本信息;二是大型多模态模型,这类模型能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。[heading1]问题八、大型多模态模型与大型语言模型有何不同?[content]1.二者处理的信息类型不同。大型语言模型专注于处理和生成文本信息,通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。而大型多模态模型不仅能处理文本信息,还能理解和生成图片、音频等多种类型的信息,这使得它们能够在更多样化的任务中应用。2.应用场景也有所不同。大型语言模型主要用于自然语言处理任务,如文本翻译、文本生成、情感分析等。而大型多模态模型由于能够处理多种信息类型,可以应用于更广泛的领域,例如图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等。3.在数据需求方面也有所不同。大型语言模型主要依赖于大量的文本数据进行训练,而大型多模态模型则需要多种类型的数据进行训练,包括文本、图片、音频等,以便在不同模态间建立关联。[heading1]问题九、有了大模型,是不是还有小模型?[content]当我们谈论所谓的“小模型”时,实际上是在相对地比较。与那些拥有海量参数和训练数据的大型模型相比,这些模型的规模显得更小一些。因此,在日常交流中,我们习惯将它们称作“小模型”。但如果要更精确地描述,这些模型其实是被设计来完成特定任务的,比如最初用于图像分类的模型,只能分辨是或不是某一个东西(比如猫🐱、狗🐶)。

Waytoagi 共学 -大模型在 B 端场景的应用

1.如何交互(目前的人机协同模式是什么样)?之前很多人都说到大模型可能会有3种交互模型模式一:以人为主导,大模型提供建议(copilot阶段)像一个副驾驶,开车的时候给你提供建议,但是决定权还是在你手上模式二:人和大模型协同工作,合作完成同一个工作(embedding阶段)在实际的工作场景中,有一些小的环节可以让大模型来完成,从整个工作流程的角度来看这样确确实实的嵌入到我们的工作中,提高的效率模式三:人指挥大模型工作(数字员工阶段)这个阶段目前看来,非常少见。大模型还不能完全独立于人来完成某一个非常具体的工作。可能是一个工程上的问题,也有可能是大模型本身能力欠缺导致。个人观点:当下最应该努力的方向其实:如何从简单使用大模型得到建议,转变为让大模型深度的融入到工作流里面去。这样的一套agent一定是有很高价值的。至于数字员工这个阶段,还不是特别成熟,可以让其他大厂和学界先多试一下

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1.如何交互(目前的人机协同模式是什么样)?之前很多人都说到大模型可能会有3种交互模型模式一:以人为主导,大模型提供建议(copilot阶段)像一个副驾驶,开车的时候给你提供建议,但是决定权还是在你手上模式二:人和大模型协同工作,合作完成同一个工作(embedding阶段)在实际的工作场景中,有一些小的环节可以让大模型来完成,从整个工作流程的角度来看这样确确实实的嵌入到我们的工作中,提高的效率模式三:人指挥大模型工作(数字员工阶段)这个阶段目前看来,非常少见。大模型还不能完全独立于人来完成某一个非常具体的工作。可能是一个工程上的问题,也有可能是大模型本身能力欠缺导致。个人观点:当下最应该努力的方向其实:如何从简单使用大模型得到建议,转变为让大模型深度的融入到工作流里面去。这样的一套agent一定是有很高价值的。至于数字员工这个阶段,还不是特别成熟,可以让其他大厂和学界先多试一下作者:朱一鸣,锤子

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2024-11-19
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在结构仿真分析中,AI 有着多方面的应用。 在绘制逻辑视图、功能视图、部署视图方面,以下是一些可用的 AI 工具和传统工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括上述视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建相关视图。 6. draw.io(现称 diagrams.net):免费在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 在 2024 年,AI 在生物医学、气象预测等领域也有重要突破与应用: 1. 诺贝尔物理学奖和化学奖先后颁给 AI,推动了机器学习的理论创新,揭示了蛋白质折叠问题,标志着人工智能真正成为一门科学学科和加速科学的工具。 2. 基于深度学习和 Transformer 架构的蛋白质结构预测模型——AlphaFold 3,能够高精度地预测包括蛋白质、DNA、RNA、配体等生物分子的结构和相互作用,为细胞功能解析、药物设计和生物科学的发展提供有力支持。 3. DeepMind 展示新的实验生物学能力——AlphaProteo,能够设计出具有三到三百倍亲和力的亚纳米摩尔蛋白结合剂的生成模型。 4. 生物学前沿模型的扩展:进化规模 ESM3,是一种前沿多模态生成模型,在蛋白质序列、结构和功能上进行训练,能够学习预测任何模态组合的完成情况。 5. 学习设计人类基因组编辑器的语言模型——CRISPRCas 图谱。
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2024-11-22
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以下为您推荐几款 AI 制图应用: 1. Lucidchart:这是一个强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。其具有拖放界面,易于使用,支持团队协作和实时编辑,还有丰富的模板库和自动布局功能。官网:https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计,集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作,有丰富的图表类型和模板,支持自动化和数据驱动的图表更新。官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net:免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox),有多种图形和模板,易于创建和分享图表,可与多种第三方工具集成。官网:https://www.diagrams.net/ 此外,在 AI 绘图领域,国外的 Midjourney 也较为知名。它的模型强大,能生成高质量图像,且支持充分的个性化设置,但使用过程不太便捷,需要通过 Discord 应用加入 Midjourney 的频道或创建自己的频道并邀请 Midjourney 机器人才能生成图片。
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2024-11-22