说明jetson orin nano可以使用什么模型？Grok-1模型可以吗？

OCR 大模型的原理如下： 1. 生成式：大模型根据已有的输入为基础，不断计算生成下一个字词（token），逐字完成回答。例如，一开始给定提示词，大模型结合自身存储的知识进行计算推理，算出下一个单词的概率并输出，新的输出与过去的输入一起成为新的输入来计算下一个词，直到计算出的概率最大时结束输出。 2. 预训练：大模型“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的，这个预先学习并把对知识的理解存储记忆在“脑袋”里的过程称为预训练。预训练需要花费大量时间和算力资源，且在没有其他外部帮助的情况下，大模型所知道的知识信息可能不完备和滞后。 3. 规模效应：参数规模的增加使得大模型实现了量变到质变的突破，最终“涌现”出惊人的“智能”。就像人类自身，无论是物种进化还是个体学习成长，都有类似“涌现”的结构。

字节在安全审核业务中可能运用到的大模型包括： 1. Claude2100k 模型，其上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 2. ChatGPT16k 模型，其上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 3. ChatGPT432k 模型，其上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 大模型的相关知识： 1. 大模型中的数字化便于计算机处理，为让计算机理解 Token 之间的联系，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。 2. 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”指用于表达 token 之间关系的参数多，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 3. 大模型的架构包括 encoderonly（适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT）、encoderdecoder（同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 google 的 T5）、decoderonly（更擅长自然语言生成任务，典型使用包括故事写作和博客生成，众多 AI 助手基本都来自此架构）。大模型的特点包括预训练数据非常大（往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级数据进行预训练）、参数非常多（如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数）。

大模型在金融领域的量化投研领域有以下应用和特点： 1. 大型系统工程： 量化和大模型都需要大型计算集群，上万张卡的互联是对基础设施的极致挑战。量化对性能和效率有极致追求，交易指令速度至关重要；大模型在基础设施层面的每一点提升都能优化训练效率。 细节在大型系统工程中十分关键。量化交易系统包含多个方面，任何环节出问题都会导致交易系统失败；大模型预训练从数据到评估包含大量细节，如数据配比、顺序、训练策略等。 2. 本土化机会： 很多 Global 的量化基金到中国会水土不服，国家政策也限制其大规模开展业务，给国内量化基金崛起机会。 OpenAI、Google、Meta 等的模型中文能力一般，未对中国国情优化，不符合政策要求，给国内大模型公司本土化预训练机会。 两者都受政策影响极大，需要有效监管才能健康发展。 3. 其他相似之处： 少数精英的人赚大量的钱，做大模型和金融量化都不用很多人，但每个人都要绝顶聪明。 核心问题一样，下一个 token 预测和下一个股价预测类似。 都需要大量数据，都追求可解释性。 作者：黄文灏 源地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/646909899 最近和朋友讨论发现大模型预训练和金融量化有很多相似之处，作者恰好同时具有两者背景，做了对比。

大模型在办公场景有诸多应用，具体如下： 基础办公提效：在 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等方面，能从单个任务 task 到角色 role 再到角色间协同 collaboration 显著提高工作效率。 人力资源管理：覆盖招聘初期（如职位描述生成、简历分析、面试题设计）、员工绩效评估（分析员工工作表现，识别绩效趋势和提升点，为管理层提供数据支持的绩效反馈）以及员工培训与发展各个环节，提高工作效率。 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。其训练和使用过程可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 的才有资本训练自己的大模型。 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，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，能代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization）。Token 是原始文本数据与 LLM 可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表（Vocabulary）。 此外，在游戏行业，大模型能降低成本，打造创新玩法，提供更好的游戏体验。如网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》，将 AIGC 应用于美术开发，在 NPC 与玩家的交互上呈现独特剧情体验，还内嵌了全自动“AI 作词机”。在健身行业，AI 减重顾问既能解决售前客服问题，也能解决学员离开健身营之后的健康监护，提高学员体验。

在图像对比与图像搜索方面，以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用： RAG（检索增强生成）：通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架，能够支持在本地运行。 AI 搜索：结合了多种能力，如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等，能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域，如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型：像能唱会跳、精通多种技能的机器人，能看见、听见、思考、说话，例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型：决策式模型偏向逻辑判断，按预设程序固定输出；生成式模型偏随机性，能动态组合并结构化呈现，如在图像识别中，决策式模型返回关键词，生成式模型用语言表达结构化信息。

ChatGPT 的训练模型主要包括以下几个方面： 1. 预训练（Pretrain）阶段：建立模型的能力上限，如确定模型各方面能力的天花板。此阶段跟 GPT3 的方法近似，例如采用 decoderonly 的网络架构，有特定的模型大小、输入窗口大小、单词本大小，见过大量的 tokens，使用大量的原始训练文本。 2. 监督微调（Supervised Finetune，SFT）阶段：让模型学会对话的形式展开，即知道如何按照对话的格式进行交流。 3. 强化学习从人类反馈（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）阶段：细分为奖励模型（RM）阶段和强化学习（RL）阶段，能激发模型具备多种能力，包括安全性、推理能力和稳定性等。 训练方式主要是通过材料学习，不断形成模型。其本质功能是“单字接龙”，通过自回归生成的方式，将生成的下一个词与之前的上文组合，不断重复生成任意长的下文。训练的目的不是记忆，而是学习提问和回答的通用规律，实现举一反三，即泛化。学习材料用于调整模型，得到通用模型，以处理未被数据库记忆的情况。ChatGPT 不是搜索引擎的升级版，搜索引擎无法给出未被数据库记忆的信息，而 ChatGPT 作为生成模型可以创造不存在的文本，但可能存在混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料以及缺乏及时性和准确性等缺点。

目前已公布的源代码种类繁多，要利用其拥有一个私人 AI 并非简单直接的过程，且需要一定的技术知识和经验。 一般来说，以下是大致的步骤： 1. 选择合适的源代码：根据您的需求和技术能力，从众多已公布的源代码中选择适合的项目。 2. 环境搭建：安装所需的开发工具、编程语言和相关依赖库。 3. 数据准备：收集和整理适合训练和优化模型的数据。 4. 代码理解与修改：深入理解所选源代码的结构和逻辑，根据您的需求进行必要的修改和优化。 5. 训练模型：使用准备好的数据对模型进行训练。 6. 评估与优化：对训练好的模型进行评估，根据评估结果进行进一步的优化。 关于硬件设施，Jetson Orin Nano 是一款性能不错的嵌入式计算设备。它可以支持多种模型，例如常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。但具体能使用哪些模型，还取决于模型的规模、计算需求以及您对性能和资源的要求。