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大模型和小模型如何协作

Answer

大模型和小模型的协作方式主要体现在以下几个方面:

在人机协同模式方面:

  1. 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,决定权在人手上。
  2. 模式二:人和大模型协同工作,合作完成同一工作(embedding 阶段),实际工作场景中,一些小环节可由大模型完成,融入工作流程提高效率。
  3. 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,可能是工程问题或自身能力欠缺。

在 AI 绘图方面:大模型如同主菜或主食,小模型(如 Lora)如同佐料或调料包,Lora 能帮助快速实现特定风格或角色的绘制。并且大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用,以生成各种风格的图片。

个人观点认为,当下应努力让大模型深度融入工作流,而数字员工阶段尚不成熟,可让其他大厂和学界先多尝试。

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References

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作者:朱一鸣,锤子

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

06-从0学生图

[heading2]总结关于AI绘图模型的介绍与应用大模型与小模型(Lora)的关系:大模型如同主菜或主食,小模型(Lora)如同佐料或调料包,Lora能帮助快速实现特定风格或角色的绘制。Lora的作用:可改变人物形象、画风,添加模型中原本没有的元素,如绘制特定的国内节日元素。模型的选择与搭配:大模型和Lora要基于同一个基础模型才能搭配使用,以生成各种风格的图片。提示词相关功能:可以用中文写提示词,系统有翻译和扩写功能,能优化提示词。图片高清修复:文生图尺寸较小较模糊,可选择图片进行高清修复。SD软件的图片处理方法图片放大的流程:先画小图,再等比例放大并高分辨率修复。放大时要选择合适的修复方式和重绘幅度,重绘幅度越高,图片越偏离原图但越精致。图片风格转换的操作:在图生图中放入图片,选择想要转换的风格的大模型,调整尺寸,根据需求设置重绘幅度和提示词。线条控制的方法:在文生图中使用添加control Lite功能,选择姿态等控制选项,生成图片,还可通过插件修复脸部。

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大模型的实际应用有哪些?Agent?AI网站
大模型的实际应用包括以下方面: 1. 在影刀 RPA+AI Power 中的应用: 集成丰富的 AI 组件及各种技能组件,拓展 AI 服务的能力边界,打造 AI Agent。例如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息,RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现 AI 自动化操作。 提供网页分享、对话助理、API 集成等无缝多样的使用方式,方便企业在不同业务场景下灵活选择接入方式,让内部员工、外部客户便捷地与 AI 交互。 为企业提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身的服务支持,帮助企业把产品用起来,把 AI 落地下去。 2. 在 Ranger 相关介绍中的应用: Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向。 中间的“智能体”就是大模型,通过为其增加工具、记忆、行动、规划四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,在 prompt 层和工具层完成相关设计。 3. 在大圣的相关介绍中的应用: 大模型的产品类型主要有 Copilot 和 Agent 两种。 Copilot 是辅助驾驶员,在帮助用户解决问题时起辅助作用,更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务,功能局限于给定框架内,处理流程依赖于人类确定的静态流程,主要用于处理简单、特定的任务,开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent 是主驾驶,智能体,可以根据任务目标进行自主思考和行动,具有更高的自主性和决策能力,解决问题的流程是由 AI 自主确定的动态流程,能够处理复杂、大型的任务,在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强,开发重点在于 Flow Engineering。
2025-01-07
解释AI大模型和各种AI网站的关系
AI 大模型是一种具有大规模参数和强大能力的模型。 AI 网站通常会提供各种与 AI 相关的服务和工具,例如: 1. 提供多种 AI 生成工具,如输入简单提示词就能创作音乐的 so no 音频生成工具,能创建个人 AI 智能体的豆包,输入文本可生成播客的 Notebook LN 等。 2. 包含模型社区,为大模型提供数据、企业模型和算力服务,有按任务划分的模型库、数据集和在线应用供体验。 3. 拥有 AI 工程平台,对模型和应用有要求,像 define 是典型的工程平台,涉及数据清洗管道、数据存储和检索、编辑生成平台、构建 prompt 技巧、智能体概念、插件调用、运维平台、模型层和缓存机制等,还能接入多家大模型。 总之,AI 网站是展示和应用 AI 大模型的平台,通过这些网站,用户可以接触和使用到基于 AI 大模型开发的各种功能和服务。
2025-01-07
如何理解AI网站和AI大模型的关系
AI 网站和 AI 大模型之间存在着密切的关系。 首先,AI 大模型是人工智能领域的核心技术之一。它是基于深度学习等方法构建的具有大规模参数和强大能力的模型,例如能够处理自然语言、生成文本、进行语义理解等。 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。相关技术名词包括: 1. AI 即人工智能。 2. 机器学习是电脑找规律学习,涵盖监督学习(有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习的数据无标签,算法自主发现规律,如聚类)、强化学习(从反馈中学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗)。 3. 深度学习参照人脑,有神经网络和神经元,因层数多被称为深度,神经网络可用于多种学习方式。 4. LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成。 技术方面,2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 AI 网站通常是展示和应用 AI 大模型的平台。通过网站,用户可以与 AI 大模型进行交互,获取其提供的服务和功能,例如进行文本生成、问答、翻译等。同时,AI 网站也为 AI 大模型的推广、应用和改进提供了渠道。
2025-01-07
多模态模型与多模态问答
多模态模型与多模态问答相关内容如下: Gemini 模型在图像理解方面表现出色,在多个基准测试中处于领先地位。它在高级对象识别、细粒度转录、空间理解和多模态推理等任务中展现出强大性能,在 zeroshot QA 评估中优于其他模型,在学术基准测试中如 MathVista 和 InfographicVQA 有显著改进,在 MMMU 基准测试中取得最好分数。 智谱·AI 推出了具有视觉和语言双模态的模型,如 CogAgent18B、CogVLM17B 和 Visualglm6B。CogAgent18B 拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持高分辨率图像理解,具备 GUI 图像的 Agent 能力。CogVLM17B 是多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型。VisualGLM6B 是支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型。 Zhang 等人(2023)提出了一种多模态思维链提示方法,将文本和视觉融入到一个两阶段框架中,多模态 CoT 模型(1B)在 ScienceQA 基准测试中的表现优于 GPT3.5。
2025-01-07
什么是多模态模型
多模态模型是指能够处理和融合多种不同模态信息(如视觉、语言、音频等)的模型。 智谱·AI 推出了具有视觉和语言双模态的模型,例如: 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。 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,能实现视觉语言特征的深度融合。 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,图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁。 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。 Gemini 模型本身也是多模态的,展示了无缝结合跨模态能力,能从表格、图表或图形中提取信息和空间布局,具有强大的推理能力,在识别输入中的细微细节、在空间和时间上聚合上下文,以及在一系列视频帧和/或音频输入上应用这些能力方面表现出色。
2025-01-07
飞书如何接入大模型?
飞书接入大模型的步骤如下: 1. 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并获取白嫖大模型接口的方法。 2. 搭建作为知识库问答系统,将知识文件放入其中,并接入上面的大模型。如果不想接入微信,搭建到这里即可,它有问答界面。 3. 搭建接入微信,并配置FastGpt将知识库问答系统接入微信。建议先用小号以防封禁风险。完成上述3步即可。 另外,对于将相关内容发布到飞书: 1. 目标是发布到飞书并在飞书中调用。 2. 尝试发布,在页面右上角点击发布,若飞书未授权则点击配置,然后再次点击发布。 3. 发布成功后可在飞书工作台中找到并使用。但可能存在与所说步骤不完全一致的情况,可通过workflow解决。 对于重度用户,工作流的最好教程参见官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 。工作流可以解决大模型调用写邮件插件时可能出现的速度慢和可能出错等问题,例如采取工作流+代码的组合方法,将用户原始输入直接传送给插件WebPilot,并通过另一个工作流AI Project进行样式注入等。
2025-01-07
智能鸿沟和国际协作写认识理解、研究方向、未来
以下是关于智能鸿沟和国际协作的认识理解、研究方向及未来的相关内容: 认识理解: 目前对于智能鸿沟的研究主要集中在人工智能、自动化等相关趋势在不同行业中对劳动力的影响,包括其造成的劳动力跨部门的变化,以及由此产生的劳动力需求和就业机会。 研究方向: 研究不同行业因人工智能的广泛采用所带来的劳动力影响。 探索人工智能在各行业广泛应用所产生的劳动力需求和就业机会。 明确更好地理解和追踪劳动力影响、需求及机会方面存在的研究差距和所需数据。 提出应对上述挑战和机遇的建议。 未来: 在未来的研究中,需要进一步深入探讨智能鸿沟在全球范围内的演变和影响,以及国际协作在应对智能鸿沟方面所能发挥的作用。通过国际间的合作,共同制定策略,以缩小不同国家和地区在人工智能应用和发展方面的差距,促进全球的平衡发展。同时,持续关注人工智能技术的新发展和其对劳动力市场的动态影响,及时调整应对策略。
2024-12-18
多智能体协作
多智能体协作是指多个智能体协同工作以解决任务的系统。 CAMEL 框架新增了多智能体协作 Workforce 模块。Workforce 是一个让多个 Agent 协同工作以解决任务的系统,采用分层架构,包含多个工作节点,每个工作节点可以包含一个或多个 Agent 作为工作者,由协调 Agent 进行管理,还有任务规划 Agent 负责将任务分解和组合。 选择 Workforce 的原因在于其具有动态问题解决能力,与传统 Workflow 工作流不同,能实时适应,自动分解问题、重新启动新的 Agent 并持续迭代,直到任务完全解决,这种灵活性使其在大规模解决复杂问题时成为改变游戏规则的工具。详情可在官网的 Doc 中查看:https://docs.camelai.org/key_modules/workforce.html 。 多智能体(MultiAgent)是由多个自主、独立的智能体(Agent)组成的系统,每个智能体都能感知环境、决策并执行任务,且能信息共享、任务协调和协同行动以实现整体目标。随着大型语言模型(LLM)的出现,以 LLM 为核心构建的 Agent 系统受到广泛关注,目前常见框架有单 Agent 和多 Agent 场景。单 Agent 核心在于 LLM 与工具的协同配合,多 Agent 会为不同 Agent 指定不同角色并通过协作完成复杂任务。构建多 Agent 框架需要考虑环境(所有 Agent 处于同一环境,环境包含全局状态信息,Agent 与环境有信息交互与更新)、阶段(采用 SOP 思想将复杂任务分解为多个子任务)、控制器(可以是 LLM 或预先定义好的规则,负责环境在不同 Agent 和阶段之间的切换)和记忆(多 Agent 框架中由于 Agent 数量增多,消息数量增多,每条消息可能需记录更多字段)等组件。 在工作流 Workflow 方面,也可以理解为多智能体协作。以“什么值得买”智能体为例,通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题,如给新产品取名,涉及多个步骤和智能体的协作,还需要有调度中枢协调工作和做决策。
2024-11-25
Agents协作的系统架构图应该怎么画
以下是关于绘制 Agents 协作的系统架构图的一些参考信息: 首先,了解 Agent 的基本框架,即“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”。其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。 规划方面,主要包括子目标分解、反思与改进。子目标分解能将大型任务分解为较小可管理的子目标来处理复杂任务,反思和改进则可以对过去的行动进行自我批评和自我反思,从错误中学习并改进未来的步骤,从而提高最终结果的质量。 记忆分为短期记忆和长期记忆。短期记忆是将所有的上下文学习看成利用模型的短期记忆来学习;长期记忆提供了长期存储和召回信息的能力,通常通过利用外部的向量存储和快速检索来实现。 工具方面,不同的任务和场景需要选择合适的工具。 在生成式 AI 的人机协同中,分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)3 种产品设计模式,人与 AI 的协作流程有所差异。在 Agents 模式下,AI 完成大多数工作。 可以通过 Multiagent Collaboration 的方法,让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如,作为产品经理角色,可将产品功能设计需求通过 Agents 拆解成多个独立的任务,然后遵循不同的工作流,最后生成一份大致符合期望的输出结果,再进行修改完善。 此外,还可以参考一些实例探究,如提示 LLM 提供 100 个最新观察结果,并根据这些观测/陈述生成 3 个最重要的高层次问题,然后让 LLM 回答这些问题。规划和反应时要考虑主体之间的关系以及一个主体对另一个主体的观察,环境信息以树形结构呈现。
2024-08-18
AI在协作办公中的应用场景
以下是 AI 在协作办公中的一些应用场景: Saga AI: 是一个协作工作空间,用于笔记、文件和任务。 内部的创意助手可帮助起草内容、生成创意、修复语法错误,并一键翻译成 20 多种语言。 直接集成到工作空间,无需在应用程序间切换和不断复制粘贴,还能同时进行多个与 AI 的对话。 官网:https://saga.so/ai Sembly AI: 高效会议:简化会议过程,允许与会人员专注于讨论,同时捕捉所有重要信息。 高效协作:自动化和集成能力简化了会后跟进和任务管理。 企业解决方案:与多个平台和应用程序兼容,适用于各种规模的企业。 ChatOrg: 在 AI 项目上进行协作,利用 ChatGPT 进行实时讨论和构思。 组织聊天和文件夹,以简化沟通并确保易于访问相关讨论。 在团队内部共享提示和知识,提高工作效率并加速协作过程。 通过 Markdown 和代码语法高亮改善技术讨论的可读性。 编辑和改进消息,提高协作过程中的准确性和清晰度。
2024-08-13