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gpt4o视觉模型

Answer

GPT-4o 是 OpenAI 推出的模型。开发人员现在可在 API 中将其作为文本和视觉模型进行访问。与 GPT-4 Turbo 相比,具有速度快 2 倍、价格减半、速率限制高出 5 倍的优势。未来几周计划向 API 中的一小群受信任的合作伙伴推出对其新音频和视频功能的支持。

GPT-4o(“o”代表“omni”)是迈向更自然人机交互的一步,能接受文本、音频和图像的任意组合作为输入,并生成文本、音频和图像输出的任意组合。它在 232 毫秒内可响应音频输入,平均为 320 毫秒,与人类响应时间相似。在英语文本和代码上的 GPT-4 Turbo 性能相匹配,在非英语语言的文本上有显著改进,在 API 中更快且便宜 50%,在视觉和音频理解方面表现出色。

在 GPT-4o 之前,语音模式由三个独立模型组成的管道实现,存在信息丢失等问题。而 GPT-4o 是在文本、视觉和音频上端到端训练的新模型,所有输入和输出都由同一个神经网络处理,但对其能做什么及局限性仍在探索。

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References

OpenAI 春季发布会:GPT-4o

开发人员现在还可以在API中将GPT-4o作为文本和视觉模型进行访问。与GPT-4 Turbo相比,GPT-4o的速度快2倍,价格减半,速率限制高出5倍。我们计划在未来几周内向API中的一小群受信任的合作伙伴推出对GPT-4o新音频和视频功能的支持。

OpenAI 春季发布会:GPT-4o

[OpenAI Spring Update-2.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/HxnUbe3EMocJsnxcLZ1c9bSAnmd?allow_redirect=1)官方demo视频也值得每个都看,点击跳转→[OpenAI春季发布会:GPT-4o](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Qy5Pw3IUZidKf4ky6YacopJBnNh#P0eddxgnOo0EZmxOe6Fc7P3tnSY)[heading2]中文翻译版本[heading2]大家一起直播看发布会回放[content]它其实是GPT-4l/GPT-4,也是前几天神秘出现的gpt2-chatbotgpt2-chatbots刚刚一跃成为最佳,超越所有模型,OpenAI的新GPT-4o模型首次在MathVista上超越人类!人类平均:60.3 GPT-4o:63.8[heading2]介绍[content]GPT-4o(“o”代表“omni”)是迈向更自然的人机交互的一步——它接受文本、音频和图像的任意组合作为输入,并生成文本、音频和图像输出的任意组合。它可以在短短232毫秒内响应音频输入,平均为320毫秒,这与对话中的人类响应时间相似。它在英语文本和代码上的GPT-4 Turbo性能相匹配,在非英语语言的文本上也有显著改进,同时在API中也更快且便宜50%。与现有模型相比,GPT-4o在视觉和音频理解方面尤其出色。

OpenAI 春季发布会:GPT-4o

在GPT-4o之前,您可以使用语音模式与ChatGPT交谈,平均延迟为2.8秒(GPT-3.5)和5.4秒(GPT-4)。为了实现这一点,语音模式是一个由三个独立模型组成的管道:一个简单的模型将音频转录为文本,GPT-3.5或GPT-4接收文本并输出文本,第三个简单模型将该文本转换回音频。这个过程意味着智能的主要来源GPT-4会丢失大量信息——它无法直接观察音调、多个扬声器或背景噪音,也无法输出笑声、歌声或表达情感。借助GPT-4o,我们在文本、视觉和音频上端到端地训练了一个新模型,这意味着所有输入和输出都由同一个神经网络处理。因为GPT-4o是我们第一个结合了所有这些模式的模型,所以我们仍然只是在探索该模型可以做什么及其局限性的表面。

Others are asking
你和GPT4o、MJ、suno有什么区别呢
GPT4o 能快速返回答案,但可能存在错误且无法自动纠错。 o1 推理模型在给出最终结果前会反复推演和验证,耗时更长但结果更准确,o1 Pro 计算时间更长,推理能力更强,适合复杂问题。 MJ (Midjourney)是一款专注于生成图像的工具。 Suno 相关的特点未在提供的内容中有明确提及。 由于不清楚您提到的“Suno”的具体情况,无法给出更详细的对比。但总体来说,不同的工具在功能、性能、适用场景等方面存在差异。
2024-12-26
免费试用chatgpt4o
ChatGPT 4o 于 5 月 13 日发布后引起热潮,目前 ChatGPT 官网有 3 个版本,分别是 GPT3.5、GPT4 和 ChatGPT 4o。发布会上称 ChatGPT 4o 可以免费体验,但次数有限。 GPT3.5 为免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但其智能程度不如 GPT4o,且无法使用 DALL.E3 等插件。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 则更新到 2023 年 12 月。 想要更多功能更智能的 GPT4o 需升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月,GPT4 还有团队版和企业版,费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 以下是安卓系统安装、订阅 GPT4 的教程: 1. 安装 Google Play:到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装,安装好后打开,按提示登录。 2. 下载安装 ChatGPT:在谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI。可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题,可通过在 Google Play 点按右上角的个人资料图标,依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料,添加国内双币信用卡,地区选美。若仍搜不到,可卸载重装 Google Play 并保持梯子的 IP 一直是美。 3. 体验 ChatGPT:若只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本:先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡,然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。
2024-11-19
GPT4o能免费用几次
ChatGPT 4o 可以免费体验,但免费体验次数很有限。截至 2024 年 5 月 13 日,Plus 用户在 GPT4o 上每 3 小时最多发送 80 条消息。免费套餐的用户将默认使用 GPT4o,且使用 GPT4o 发送的消息数量受到限制,具体数量会根据当前的使用情况和需求而有所不同。当不可用时,免费层用户将切换回 GPT3.5。
2024-10-26
chatgpt4o免费的模型和付费的模型有什么区别
ChatGPT 免费的模型(如 GPT3.5)和付费的模型(如 GPT4o 的 PLUS 套餐)主要有以下区别: 1. 知识更新时间: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,而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 2. 智能程度:GPT3.5 的智能程度明显低于 GPT4o。 3. 功能:GPT3.5 无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)、GPTs 商店和高级数据分析等插件。 4. 费用:想要使用更多功能更智能的 GPT4o 需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月。GPT4 还有团队版企业版,费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐即可。 此外,ChatGPT 4o 发布后,虽称可免费体验,但免费体验次数很有限。
2024-10-26
如何连接GPT4o
以下是连接 GPT4o 的方法: 1. 对于 ChatGPT Mac 客户端: 下载地址:persistent.oaistatic.com/sidekick/public/ChatGPT_Desktop_public_latest.dmg 使用 Proxyman、Charles 或您喜欢的网络代理来进行以下操作(需要有 ChatGPT 付费账号,以及网络技术基础):以 ProxyMan 为例 登录一次以触发 API 调用 对 ChatGPT 的 App 启用 SSL 代理(需要配置好 ProxyMan 证书) 再登录一次以触发 API 调用 然后右键点击 ab.chatgpt.com/v1/initialize 选择本地映射,并将所有的 false 替换为 true 再尝试一次,您就应该能顺利登录了。 详细版图文教程: 2. 对于安卓系统: 先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡 然后在区 chatgpt 里订阅 Plus,操作如下截图 完成后即可开始使用 ChatGPT 4o
2024-08-18
gpt4o mini有关的文档
以下是关于 GPT4o mini 的相关文档信息: Open AI 发布了 GPT4o mini 模型。其 MMLU 得分为 82%,碾压其他同级别小模型。价格较低,为 0.15 美元/100 万 token 输入和 0.6 美元/100 万 token 输出,比 GPT3.5 Turbo 便宜超过 60%。具有 128k 的大上下文窗口,非常适合 RAG。GPT4o mini 在 API 中支持文本和图片,未来将支持文本、图像、视频和音频输入和输出。GPT4o mini 接替 3.5 成为 ChatGPT 中的免费模型,目前还不支持多模态,而且 4o mini 的 API 一旦涉及到图片 Token 数量也会大增。
2024-08-17
视觉理解技术最新动态和趋势
以下是视觉理解技术的最新动态和趋势: 一、视觉分析技术 1. Transformer 视觉模型优点 2. Transformer 视觉模型的局限 二、图像语言模型 三、视频语言模型 四、LLM 多模态 Agent 五、应用场景 1. 多模态内容理解与处理 2. 智能交互与自动化 3. 具身智能 4. 未来发展趋势(2024 ?) 5. 视频生成模型 mapping 六、未来发展方向 1. 技术路径而言:利用预训练 LLMs 进行指令调整 最初,多模态融合方法常采用预训练的目标检测器,如 ViLBERT、VisualBERT 和 UnicoderVL,通过提取图像特征和执行交叉模态预训练任务,为后续的图像 文本任务奠定基础。 随着 ViT 的出现和普及,更多方法开始利用 ViT 作为图像编码器,强调大规模预训练,以提高模型的性能和泛化能力,例如 Flamingo。 近期,向多模态 LLMs 发展,从进行预训练到向指令调整(instruction tuning)转变,如 LLaVA 和 MiniGPT4,融合视觉和语言信息,能更有效地完成视觉理解相关任务,提升模型对于指令的理解能力和零样本性能,更好地泛化到未见过的任务和领域。 2. 应用场景而言:赋予机器理解多模态的能力 此外,李飞飞在 2015 年的 TED 演讲《我们怎么教计算机理解图片?》中提到了计算机视觉方面的研究进展,指出虽然在科技上取得了很多进步,但在计算机视觉方面仍存在一些问题,如自动驾驶车辆的视觉敏锐度、向盲人传递画面、无人机的视觉技术等。
2025-01-10
有没有视觉识别的模型
以下是一些视觉识别的模型: 1. siglipso400mpatch14384:由 Google 开发的视觉特征提取模型,负责理解和编码图像内容。工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容(如物体、场景、颜色、纹理等)、将这些视觉信息编码成一组特征向量。可在 ComfyUI\models\clip 中下载,若因环境问题,也可在网盘中下载。下载好后,目录的文件包括 image_adapter.pt(适配器),其连接视觉模型和语言模型,优化数据转换。工作流程包括接收来自视觉模型的特征向量、转换和调整这些特征使其适合语言模型处理、进行一些特定任务的优化或微调(如图片到文字)。可通过 https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 下载,放到 models 的 Joy_caption 文件夹里,若该文件夹不存在,新建一个。 2. Comfyui IPAdapter 中的图像模型: ,下载并重命名。 ,下载并重命名。下载后放入/ComfyUI/models/clip_vision。需要注意的是,clip vison 只能编码 224x224 大小的正方形图片,后续使用时若图片不是正方形,需进行裁剪。
2024-12-19
我想找关于视觉识别相关的api
很抱歉,目前知识库中没有关于视觉识别相关 API 的具体信息。但您可以通过以下途径寻找: 1. 一些知名的云服务提供商,如阿里云、腾讯云、百度云等,它们通常提供视觉识别相关的 API 服务。 2. 专门的人工智能和计算机视觉技术公司的官方网站,可能会有相关的 API 介绍和使用文档。 3. 技术社区和开发者论坛,例如 CSDN、掘金等,您可以在这些地方与其他开发者交流,获取相关的推荐和经验分享。
2024-12-19
国内做视觉理解的大模型厂商有哪些
国内做视觉理解的大模型厂商有以下这些: 北京: 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 百川智能(百川大模型):https://www.baichuanai.com 上海: 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://internai.org.cn 此外,在 0 基础手搓 AI 拍立得的模型供应商选择中,还有以下视觉类大模型厂商: 智谱 GLM4V:通用视觉类大模型,拍立得最早使用的模型,接口响应速度快,指令灵活性差一些,一个接口支持图片/视频/文本,视频和图片类型不能同时输入,调用成本为 0.05 元/千 tokens, 阿里云百炼 qwenvlplus:通用视觉类大模型,拍立得目前使用的模型,指令灵活性比较丰富,接口调用入门流程长一些,密钥安全性更高,调用成本为¥0.008/千 tokens,训练成本为¥0.03/千 tokens, 阶跃星辰:通用视觉类大模型,响应速度快,支持视频理解,输入成本为¥0.005~0.015/千 tokens,输出成本为¥0.02~0.07/千 tokens, 百度 PaddlePaddle:OCR,垂直小模型,文本识别能力补齐增强,私有化部署服务费,API 调用在¥0.05~0.1/次,
2024-12-19
有哪些好的将文本转换为视觉的AI工具
以下是一些将文本转换为视觉的 AI 工具: 1. Pika:出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,支持视频编辑。 2. SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 6. Napkin AI:将文本内容转换为视觉图像,生成图表、流程图等,可编辑和个性化设计元素,并导出多种格式。 7. Trellis AI:能从非结构化内容中提取数据,将复杂数据源高效转换成结构化的 SQL 格式。 更多的文生视频的网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 此外,在软件架构设计中,以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 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。 6. draw.io(现称 diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种图表创建。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,可自动生成多种视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供架构图创建功能。 9. Archi:免费开源工具,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。
2024-12-12
(defun 生成记忆卡片 (单词) "生成单词记忆卡片的主函数" (let* ((词根 (分解词根 单词)) (联想 (mapcar #'词根联想 词根)) (故事 (创造生动故事 联想)) (视觉 (设计SVG卡片 单词 词根 故事))) (输出卡片 单词 词根 故事 视觉))) (defun 设计SVG卡片 (单词 词根 故事) "创建SVG记忆卡片" (design_rule "合理使用负空间,整体排版要有呼
以下是关于生成记忆卡片和 SVG 卡片的相关信息: 卡片类的应用被定义为词生卡片,如李继刚的《汉语新解》、一泽的《名片设计》、云中江树的《AI 简历》等,都是通过给大模型优化过的 Prompt,让其生成 HTML 代码或 SVG 代码,再通过浏览器渲染效果。 把提示词丢给 Claude ,如在 Poe 平台上的 Claude 模型,大概率会直接输出 SVG 代码,但对于子步骤是否执行等情况难以知晓。Andrej Karpathy 认为,模型需要 tokens 来思考,如果大语言模型未将思考过程外化,则几乎等于没思考。 甲木介绍了让 Claude 生成古诗词卡片的方法,流程包括输入 Prompt 、用户输入主题和风格,AI 输出最终结果。获取提示词已开源,创作过程主要是根据给定主题和方向生成匹配的中国古诗词,创建设计感强烈、富有中国传统美学的 SVG 卡片展示诗词,并提供相关信息,还支持根据用户提供的主题和方向生成对应语境的 prompt 并配图生成 SVGCard 。但对于“逼格高”的看法因人而异,可将选择权交给 AI 。
2024-11-28
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