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ai模型种类

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以下是一些常见的 AI 模型：

  • OpenAI 模型：
    • GPT-4 Beta：一组改进 GPT-3.5 的模型，可以理解和生成自然语言或代码。
    • GPT-3.5：一组改进 GPT-3 的模型，可以理解并生成自然语言或代码。
    • DALL·E Beta：可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型。
    • Whisper Beta：可以将音频转换为文本的模型。
    • Embeddings：一组可以将文本转换为数字形式的模型。
    • Codex Limited Beta：一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码。
    • Moderation：可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型。
    • GPT-3：一组可以理解和生成自然语言的模型。
  • 智谱·AI 模型：
    • WebGLM-10B：利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。
    • WebGLM-2B
    • MathGLM-2B：在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%。
    • MathGLM-500M
    • MathGLM-100M
    • MathGLM-10M
    • MathGLM-Large：采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM。
  • ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的模型：
    • GPT-4（免费可用）：与人类水平相当的 LLM，是 OpenAI 在深度学习规模扩大方面的最新里程碑，是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，输出文本），在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。
    • Midjourney v5（免费）：最新、最先进的模型，具有极高的一致性，擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt，并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能。
    • DALL·E 3（免费可用）：代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。
    • Mistral 7B（免费）：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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

模型（Models）

OpenAI API由具有不同功能和价位的多种模型提供支持。您还可以通过[微调（fine-tuning）](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/ATYCwS5RRibGXNkvoC4ckddLnLf)，针对您的特定用例对我们的原始基本模型进行有限的定制。|模型|描述||-|-||[GPT-4](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4)Beta|一组改进GPT-3.5的模型，可以理解和生成自然语言或代码||[GPT-3.5](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3-5)|一组改进GPT-3的模型，可以理解并生成自然语言或代码||[DALL·E](https://platform.openai.com/docs/models/dall-e)Beta|可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型||[Whisper](https://platform.openai.com/docs/models/whisper)Beta|可以将音频转换为文本的模型||[Embeddings](https://platform.openai.com/docs/models/embeddings)|一组可以将文本转换为数字形式的模型||[Codex](https://platform.openai.com/docs/models/codex)Limited Beta|一组可以理解和生成代码的模型，包括将自然语言转换为代码||[Moderation](https://platform.openai.com/docs/models/moderation)|可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型||[GPT-3](https://platform.openai.com/docs/models/gpt-3)|一组可以理解和生成自然语言的模型|

智谱·AI 开源模型列表

以下模型，以便用户使用我们多元化的产品。|模型|介绍|代码链接|模型下载||-|-|-|-||WebGLM-10B|利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。|[WebGLM](https://github.com/THUDM/WebGLM)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/WebGLM)||WebGLM-2B|||[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/WebGLM-2B)||MathGLM-2B|在训练数据充足的情况下，20亿参数的MathGLM模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到100%，其结果显著超越最强大语言模型GPT-4在相同测试数据上18.84%的准确率。|[MathGLM](https://github.com/THUDM/MathGLM)|[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/cf429216289948d889a6/)||MathGLM-500M|||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/c80046ec7e234be4831b/)||MathGLM-100M|||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/a6ca369a212c4df08359/)||MathGLM-10M|||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/16a914d6db2a4b8f80f5/)||MathGLM-Large|采用GLM的不同变体作为骨干来训练MathGLM，包括具有335M参数的GLM-large和GLM-10B。此外，还使用ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B作为基座模型来训练MathGLM。这些骨干模型赋予MathGLM基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。||[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/3d138deaf93441b196fb/)|

ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单

OpenAI今年为我们带来了两个最佳AI模型，并将它们打包成一个无与伦比的聊天机器人，很难被超越。不过，别只看到树木而忽略了森林。大模型在各个方面都取得了进步，为我们带来的AI能力是大多数人在一年前无法想象的。我们可以用一点文本生成整个网站、演示文稿和头像。我们可以创造出任何我们想象的图像。明年这个类别会有什么？更多的生成式AI？「大型行为模型」？生成式口语语言模型？AGI？GPT-4（免费可用）——与人类水平相当的LLM：GPT-4是OpenAI在深度学习规模扩大方面的最新里程碑。GPT-4是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，输出文本），在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。Midjourney v5（免费）——令人惊叹的逼真AI图像-以及五指手：Midjourney V5模型是最新、最先进的模型，具有极高的一致性，擅长以更高分辨率解释自然语言prompt，并支持像使用tile这样的重复图案等高级功能。DALL·E 3（免费可用）——轻松将想法转化为极其精准的图像：现代文本到图像系统往往会忽略单词或描述，迫使用户学习提示工程。DALL·E 3代表了我们生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。Mistral 7B（免费）——迄今为止最优秀的70亿参数模型，Apache 2.0：Mistral 7B是一个具有73亿参数的模型，它：•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

Others are asking
AI智能体对个人工作能力培养方面的启示
AI 智能体对个人工作能力培养有以下启示： 1. 工作方法方面： 彻底让自己变成一个“懒人”。 能动嘴的不要动手，用嘴说出想做的事远比打字快。 能动手的尽量用 AI，用 AI 远比苦哈哈手敲快。 把手上的工作单元切割开，建设属于自己的智能体。 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 定期审视自己的工作流程，看哪个部分可以更多地用上 AI。 2. 个人素质方面： 技术层面之外，个人能力的提升是核心，尤其是学习能力和创造能力。 学习能力是通过持续阅读和实践来吸收、消化和积累知识的能力，是构建个人知识体系的基础和个人成长的动力源泉。 为保持竞争力，要培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯，广泛阅读，深入研究新领域，不断探索前沿知识，全方位、多角度学习和实践，以积累知识、提高适应能力和创新思维。 3. 技术应用方面： 迅速掌握生成式人工智能的基本概念和潜在影响，重点理解其如何革新工作方式和重塑行业格局。 深入了解市场上现有的人工智能产品和工具，并积极应用到实际工作中。 学习提示词技术，编写清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体，让其革新工作方式，多个虚拟伙伴和助手协同工作，提高工作效率和创新能力。 需要注意的是，AI 技术的出现能把大部分人的能力提升到及格线以上，人与人之间最大的差距在于认知差距。对创建 AI 智能体感兴趣的小伙伴，可前往 WaytoAGI 开源免费社区了解（里面有保姆级教程）。
2025-01-22
AI智能体对个人工作及职业规划的启示
AI 智能体对个人工作及职业规划具有多方面的启示： 在职业规划方面： 1. 职业趋势分析：基于最新市场数据和行业报告，协助分析自身专业或职业的前景，了解未来趋势。 2. 技能评估与提升：通过测评工具评估当前职业兴趣，提供针对性学习资源和课程建议，提升专业技能。 3. 职业匹配与推荐：根据兴趣、技能和职业目标，推荐适合的职业路径和职位，提供个性化建议。 4. 职业发展规划：结合个人情况和市场需求，制定详细的短、中、长期职业发展计划，帮助在 AI 时代找到职业定位。 在个人工作方面： 1. 掌握基本概念和潜在影响：对于生成式人工智能，应迅速了解其基本概念和潜在影响，无需深入技术细节，重点在于理解其对工作方式和行业格局的革新。 2. 应用现有产品和工具：深入了解市场上的人工智能产品和工具，并积极应用于实际工作，通过实践学习其优势和局限性。 3. 学习提示词技术：掌握提示词技术，编写清晰、精确的指令，引导 AI 工具产生所需结果，提升工作效率和产出质量。 4. 探索构建智能体：构建智能体，赋予其特定角色和任务，协同工作，提高工作效率和创新能力。 总之，AI 智能体为个人提供了提效的可能，如同拥有数字员工，在职业规划和工作中都能发挥重要作用。
2025-01-22
什么是AI智能体
AI 智能体简单来说就是 AI 机器人小助手。参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。它拥有各项能力，可以帮助人们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。体验过 GPT 或文心一言大模型的小伙伴应该知道，现在基本能用自然语言来编程，降低了编程门槛。但之前使用 GPT 或文心一言大模型时会出现胡编乱造、时效性差、无法满足个性化需求等问题，而 AI 智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式。AI 智能体包含了自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，就可以完成比较复杂的工作。所以 AI 智能体的出现就是结合自己的业务场景，针对自己的需求，捏出自己的 AI 智能体来解决自己的事情。
2025-01-22
1.AI搜索的prompt怎么写 2.AI搜论文的prompt怎么写比较好
以下是关于 AI 搜索和 AI 搜论文的 prompt 写作的相关指导： 对于 AI 搜索的 prompt 写作： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来描述您的需求，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：若可能，在 prompt 中插入相关图片参考，以提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整 prompt 的整体语气和情感色彩。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：为避免意外输出，添加如分辨率、比例等限制性条件。 6. 分步骤构建 prompt：将复杂需求拆解为逐步的子 prompt，引导 AI 先生成基本结构，再逐步完善。 7. 参考优秀案例：研究 AI 社区流行且有效的 prompt 范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同写法，并根据输出效果反馈持续优化。 对于 AI 搜论文的 prompt 写作，您可以参考以下要点： 1. 设定角色为资深学术研究者，明确具备高效的学术论文阅读、总结能力。 2. 遵循“二八原则”进行论文总结。 3. 输出阅读的总结文字，包括列出论文的明确方法论、经过验证的结论等关键信息。 4. 采用结构化的内容组织方式，如使用编号、子标题和列表。 5. 按照规定概述内容解读结语的结构写作，先概述规定内容，然后解读具体内容，最后以结语结束。 6. 结合案例和挑战，增强说服力并提供解决方案。 7. 引入法规内容和实际操作案例，提供详细解释和建议。 8. 使用商业术语，确保专业性和针对性。 9. 注意文章结构，标题要开门见山、切中要害并引起目标群体悬念；第一部分说清楚要解决的问题及背景和可能导致的损失；第二部分以案例引入；第三部分对案例进一步分析；第四部分给出具体操作建议，包括事前、事中、事后的注意事项和措施。 总之，编写高质量的 prompt 需要不断实践和总结经验，熟悉 AI 模型的能力边界，保持开放思维并尝试创新描述方式。
2025-01-22
如何利用AI读书
以下是关于如何利用 AI 读书的一些方法和建议： 1. 尝试撰写结构化 prompt 或使用李继刚等的 prompt 最佳实践。 2. 进行 AI 绘画，画一幅能表达中秋的画面。 3. 实操：在中找一些案例实操。 4. 数据：查看 AI 产品榜数据库>。 5. 阅读：通往 AGI 之路知识库阅读，每日小互的推特阅读获取最新动态：http://waytoagi.com/xiaohu。 6. 探索：生成式视频案例可以找一些欣赏，有机会自己动手做一个视频。 在读书时，可参考以下案例： 1. 如读万维钢的新书《拐点》时，看到有触动但需保持批判性思考和怀疑的文本，若足够强势，当前 AI 对人的作用有三个：信息杠杆、发现自己真正想要的、帮助形成自己的观点和决策。 2. 将上述书摘整理归纳，标记重点，打赏标签，放入笔记系统，准备展开深度思考和实践。 3. 基于笔记中提到的 AI 对人的三种最终的赋能模式，以自己深度思考的问题为例，践行这套方法论，体会“信息杠杆”如何令“思维换挡”，感受如何“让自己发现究竟想要什么”。 4. 通过 AI 信息杠杆，利用 AI 搜索引擎和大模型，迅速掌握“如何用好飞书文档”“markdown 语法基础”并结合两者完成“永飞书创建提示词库、飞书+markdown 打造个人知识库”等思考。 5. 基于上述实践，生成“自己的观点和决策”，并将其打造成体系化的内容产品，实现价值。 同时，虽然在利用 AI 辅助写作等方面可能存在一些困难，如打断心流、失去掌控等，但应保持好奇和开放心态，为自己和孩子们寻找更多借助 AI 拓展思维边界的方式。
2025-01-22
做会议记录比较好用的AI工具
以下是一些做会议记录比较好用的 AI 工具： 团队会议总结 Vowel：https://www.vowel.com/ Personalized AI, Everywhere：https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=thisaicanhackinterviews Noty 会议总结为待办事项：https://noty.ai/ The 6 Best AI Tools for Meeting Notes in 2024：https://www.meetjamie.ai/blog/the6bestaimeetingtools The smartest AI team assistant Sembly AI：https://www.sembly.ai/ Briefly: AI meeting summary&email follow up Chrome 应用商店：https://chrome.google.com/webstore/detail/brieflyaimeetingsummar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk Welcome fireflies.ai：https://app.fireflies.ai/ Noota Screen Recorder&Meeting Assistant Chrome 应用商店：https://chrome.google.com/webstore/detail/nootascreenrecordermee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh Read Meeting Reports：https://app.read.ai/analytics/meetings Read Create Workspace：https://app.read.ai/analytics/settings/workspace/new 10 AI Notes Taking Tool to Summarize Meetings in Seconds Geekflare：https://geekflare.com/ainotestakingtools/ 此外，还有以下免费的会议语音转文字工具，不过大部分有使用的时间限制，超过一定的免费时间后可能需要付费： 飞书妙记：https://www.feishu.cn/product/minutes 通义听悟：https://tingwu.aliyun.com/home 讯飞听见：https://www.iflyrec.com/ Otter AI：https://otter.ai/ 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。腾讯会议也是一款不错的 AI 会议记录生成工具，它可以在会议过程中利用语音识别和自然语言处理技术自动生成会议记录，包括发言内容、讨论要点等，方便用户会后回顾和整理。
2025-01-22
有哪些能够本地部署的AI视频生成模型
以下是一些能够本地部署的 AI 视频生成模型： 1. Stable Video Diffusion 模型： 准备工作：手动下载相关内容，分别放到指定路径。 模型选择：点击下拉箭头选择不同模型版本，勾选 load Model。 视频创作：支持图生视频，图片来源可选择 Midjourney、Stable Diffusion 等生成的图片，上传到 SVD 进行视频生成，可调节左侧参数控制效果。 保存路径：生成的视频在 outputs 下。 2. LTXVideo 模型： 基于 2B 参数 DiT，能够以 768x512 分辨率生成 24 FPS 的视频，速度比观看还快。 专为 RTX 4090 等 GPU 优化，使用 bfloat16 精度，实现高效内存使用且不影响质量。 ComfyUI 现已支持该模型，用户只需下载模型文件并获取工作流即可在本地运行。 3. Sora 模型： 功能：文生视频、图生视频、视频生视频，支持多种视频定制选项，如分辨率、视频长度和视频风格；具有故事板功能，允许用户通过时间线指导视频中的多个动作；提供混音和编辑功能，包括视频混音、延伸和剪辑、创建循环视频等；还有混合功能，可将两个视频场景合并成一个新的场景。 费用和订阅套餐：对于拥有 OpenAI Plus 或 Pro 账户的用户，使用包含在现有订阅中。OpenAI Plus 订阅每月 50 次视频生成次数，OpenAI Pro 订阅无限次慢速队列生成，500 次正常速度的视频生成次数。用户可根据需要选择更高分辨率的视频生成，但可能会减少每月使用次数。发布初期，某些地区（如欧洲和英国）可能会有延迟。
2025-01-21
国内文生图模型
以下是关于国内文生图模型的相关信息： Recraft 模型：用 8 个月自研模型，包含处理数据的模型、标注工作、训练 OCR 模型、新构建的数据集等。Recraft 生成带有长文本图像的流程图解，但存在生成默认是外国面孔而非亚洲面孔且生成的亚洲人不太自然的情况，可能与数据集有关。只有少数公司真正从头训练模型，创建自己的模型困难且成本高，需要超强团队和资金。 模型能力方面： 文本编码器的能力是文生图模型语义理解能力的关键。一开始大部分模型使用 CLIP 作为文本编码器，但存在一些问题。新的模型纷纷优化文本编码器能力，如引入更大更强的 T5XXL 或结合多个特征，但开源模型在中文生图方面能力一般。 腾讯开源的 HunyuanDiT 是较可用的中文生图模型，但仍存在优化空间。 Kolors 是最近开源的给力文生图模型，改进全面，技术实力强。
2025-01-21
吴恩达大模型教程
以下是一些与吴恩达大模型相关的教程和资源： 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版等。 提示工程指南： 地址： 简介：基于对大语言模型的兴趣编写的全新提示工程指南，介绍了相关论文研究等。 LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：由两位 LLM 创业者维护的 Langchain 中文文档。 LLM 九层妖塔： 地址： 简介：包含 ChatGLM 等实战与经验。 目录：吴恩达讲 Prompt https://github.com/zard1152/deepLearningAI/wiki Coze 复刻：吴恩达开源的 AI 翻译项目 复刻步骤：包括配置反思优化的提示词、结合反思优化建议再次翻译、选择输出方式等。 大语言模型分为基础 LLM 和指令微调 LLM 两类。基础 LLM 经过训练可根据文本预测下一个词，指令微调 LLM 经过训练能遵循指令，为让系统更有帮助并遵循指令，通常会使用人类反馈强化学习（RLHF）技术优化。提示的关键原则包括尽可能保证下达的指令“清晰、没有歧义”，给大模型思考的时间以及足够的时间去完成任务。
2025-01-21
有哪个大模型工具可以提供“word文本转excel表格”功能
以下是一些可以将 word 文本转 excel 表格的大模型相关方法： 1. Markdown 格式输出 Markdown 编辑器 Excel：将大模型的输出结果复制到 Markdown 编辑器（如 Typora），然后再直接复制到 Excel，就可以得到直接可用的数据文档。 2. Markdown 格式输出 Excel 数据分组：把大模型的输出直接复制到 Excel，一般使用 Excel 的数据分列功能，用“|”作为分隔符号处理数据。 3. Markdown 格式输出 Excel 数据分组：要求大模型把输出转换成 CSV 格式，然后把结果复制到 txt 文档，另存为成 csv 文件（注意：txt 另存为时，文件后缀名更改为.csv，编码选择 ANSI）。
2025-01-21
有哪个大模型工具可以提供“word技术规范书转功能清单”功能
目前尚未有确切的大模型工具专门提供“word 技术规范书转功能清单”的功能。但一些通用的自然语言处理工具和办公软件的插件可能会对您有所帮助，例如一些基于云服务的办公自动化工具，不过其效果可能因具体的文档内容和格式而有所差异。
2025-01-21
集文档管理、AI写作、资料搜索的AI大模型推荐
以下为您推荐一些集文档管理、AI 写作、资料搜索功能于一体的 AI 大模型： 1. RAG： 工作原理：就像超级智能的图书馆员，包括检索（从庞大知识库中找相关信息）、增强（筛选优化信息）、生成（整合信息给出连贯回答）。 优点：成本效益高、灵活性强、可扩展性好。 缺点：回答准确性相对不够。 相关网站：Metaso.cn（学术、研究）、So.360.com（生活、便捷）、Devv.ai（程序员、开发者）、Perplexity（付费、高质量）、Bing.com（通用）、Google.com（全球、精准）。 内幕：平均调用 9 次大语言模型，网络爬虫预先建立数据库，用便宜但推理弱的模型（免费版）。 2. 对于律师工作： AI 大模型擅长：信息检索与整理、模式识别与预测、自动化文档处理、多任务处理能力。 AI 大模型不擅长：法律解释与推理、理解道德和情感、创新或个性化的服务。 律师擅长：法律专业知识、沟通与谈判。 3. 沉浸式翻译：主打所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读，新功能可一键开启网页中 Youtube 视频的双语字幕。插件安装地址：https://immersivetranslate.com/ 4. Kimi：由月之暗面科技有限公司开发，最大特点是超长文本（支持最多 20 万字的输入和输出）处理和基于文件、链接内容对话的能力，能阅读并理解多种格式文件内容为用户提供回复。
2025-01-21
ai算法种类
以下是一些常见的 AI 算法种类： 分类算法：如 Categorization Algorithms、Classification Model 等。 聚类方法：如 Cluster Resolution Feature Selection、ClusterBased Splitting、Clustering Methods 等。 动态规划：如 Dynamic Programming 。 超参数相关：如 Hyperparameter Opimization、Hyperparameters 。 图像相关：如 Image And Speech Recognition、Image Classification、Image Classifier、Image Recognition 。 其他：如 Combined Gradient、Dual Algorithm、Dual Problem 等。
2024-12-19
我是一个投资人，我想针对每个项目建立知识库，类似一个个对话的形式，我把关于某个项目的材料全部丢进一个对话中，然后可以针对每个项目进行提问，或者要求AI帮我产出某种类型的文件。哪个App可以最好的满足我的需求？
以下是一些可能满足您需求的 App 选项： 1. WaytoAGI 网站： 提供和 AI 知识库对话的功能，您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站，方便您按需求找到适合的工具。 有精选的 AI 提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2. 阿里千问模型：可以作为 AI 模型用于问答机器人的配置。 在配置问答机器人时，需要注意模型、提示词和知识库的协同作用。模型就像拥有无穷智慧的人，提示词能设定其角色和专注技能，知识库则如同工作手册，为其提供特定项目的详细信息。
2024-12-17
智谱清言的开源大模型哪些种类
智谱清言的开源大模型种类包括： 多模态模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接：、始智社区。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。代码链接：。 Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。代码链接：。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。代码链接：。 此外，智谱清言是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品，基础模型为 ChatGLM 大模型。2023 年 10 月 27 日，智谱 AI 于 2023 中国计算机大会（CNCC）上，推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。智谱清言在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。总体来看，智谱清言更擅长专业能力，但在代码能力上还有一定优化空间，知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。综合来看，智谱清言是一个很有竞争力的大模型。可应用的场景相对广泛，根据 SuperCLUE 测评结果，优先推进在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。另外在较复杂推理应用上的效果会比较不错，在广告文案、文学写作方面也是一个很好的选择。
2024-11-04
通义千问开源大模型种类
通义千问开源了多种大模型，其中 Qwen 2 模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型。以下是相关信息： 性能突破：在中国大模型领域，开源模型显示出超越最强闭源模型的势头，从性能到生态都具备了媲美美国 Llama3 的能力。开源模型用实力证明其正在变得越来越强。 开源历程：2023 年 8 月，阿里云成为国内首个宣布开源自研模型的科技企业，推出通义千问第一代开源模型 Qwen；2024 年 2 月，1.5 代开源模型 Qwen1.5 发布；不到 4 个月后，Qwen2 开源。不到一年时间，通义先后开源数十款不同尺寸的模型，包括大语言模型、多模态模型、混合专家模型、代码大模型。 性能特点：Qwen 2 包括 5 种尺寸的预训练和指令调整模型，如 Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B 和 Qwen272B。除英语和中文外，还接受过另外 27 种语言的数据训练，在大量基准评估中表现出最先进的性能，代码和数学性能显著提高，全面超越 llama3，增大了上下文长度支持。相比 Qwen1.5，Qwen2 实现了整体性能的代际飞跃。在国际权威测评中，Qwen272B 获十几项世界冠军，超过美国的 Llama3。 体验和下载：Qwen2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，开发者可在魔搭社区体验、下载模型，或通过阿里云百炼平台调用模型 API。同时，Qwen272binstruct 模型已经上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，所有人都可以登录体验 Qwen2 的性能，或者选择 Qwen2 模型与其他大模型进行对比测评。测评地址为。Compass Arena 是由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出的大模型测评平台，集齐了国内主流的 20 多款大模型。 您还可以通过玉宝搞的 LLM 在线评估（https://www.llmrank.cn/）查看国内各个闭源大模型的 HUMANEVAL 测评得分，并与 QWEN2 对比。
2024-11-04
国内现在有哪些集成了多个种类AI的平台
国内集成了多个种类 AI 的平台有： 1. 腾讯元宝：相对较晚推出，但凭借独特优势在市场上站稳脚跟。其最大亮点是强大的 AI 搜索功能，能访问大量微信生态系统内的私域资源，包括微信公众号的内容和腾讯内部、互联网上的其他优秀资源。还依托腾讯“混元”大语言模型生成高质量内容，是 GPT Search 的良好替代选择，尤其适合需要访问中文内容和微信生态系统信息的用户。 2. 目前有创业公司在模仿国外的模型市场模式，如 HuggingFace，但尚未有接近的成果。 此外，在健身领域有以下 AI 产品： 1. Keep：中国最大的健身平台，提供全面的健身解决方案。 2. Fiture：集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。 4. Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
2024-09-14