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大模型应用架构

Answer

大模型应用架构主要包括以下几个方面:

  1. 零跑汽车案例:
    • 客户介绍:零跑汽车成立于 2015 年 12 月 24 日,是一家创新型的智能电动汽车品牌,坚持核心技术自主研发,位列新能源品牌销量前三,自 2017 年起与阿里云展开深度合作。
    • 阿里云的解决方案:通过百炼平台实现大模型落地零跑座舱,接入通义大模型实现开放式语音交互,基于语音调用通义万相实现秒级作图,基于百炼构建开放、可扩展的大模型应用架构,降低创新门槛与成本。
  2. 整体架构分层:
    • 基础层:为大模型提供硬件支撑和数据支持,如 A100、数据服务器等。
    • 数据层:包括静态的知识库和动态的三方数据集。
    • 模型层:有 LLm(大语言模型,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现)和多模态模型(如文生图、图生图等模型)。
    • 平台层:如大模型的评测体系或 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。
    • 表现层:即应用层,是用户实际看到的地方。
  3. 基于多模态大模型的应用:
    • 前言:随着 ChatGPT 的发展,多模态技术突飞猛进,呈现出一统计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)的势头。
    • 应用介绍:介绍了一款基于多模态大型模型的应用,能够实时分析当前地区新春的流行趋势。后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型提供推理服务,部署 Flask 应用用于数据前处理和后处理,提供 Stream 流服务,前端页面采用 HTML5 采集画面和用户输入。
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References

零跑汽车基于百炼实现大模型落地零跑座舱

零跑汽车成立于2015年12月24日,是一家创新型的智能电动汽车品牌,零跑汽车自成立以来,始终坚持核心技术的自主研发,是拥有智能电动汽车完整自主研发能力以及掌握核心技术的整车厂家,2023年零跑已位列新能源品牌销量前三。从2017年起,零跑汽车便与阿里云展开深度合作。近日,零跑汽车已对OTA功能完成大规模升级,携手阿里云首次在座舱场景中增加“语音大模型”功能,用于聊天、基础知识问答、文生图等场景,提升用户驾驶体验。[heading1]阿里云的解决方案[content]阿里云通过百炼平台实现大模型落地零跑座舱,为用户的信息查询、车辆控制、娱乐与媒体服务、秒极生图等互动提供支持,提升用户的座舱体验。接入通义大模型实现开放式语音交互阿里云通义大模型帮助零跑汽车改变了传统的固定形式的问答模式,支持用户与零跑智能座舱进行开放式语音交互(闲聊场景),进行自然、连贯的多轮对话,可秒级响应,同时结合企业知识库和互联网知识库,满足用户多元化的需求。基于语音调用通义万相实现秒级作图零跑采用语音助手调用云端通义系列大模型,帮助用户通用语音调用通义万相实现文生图换壁纸,实现秒级作图,提升娱乐互动;支持语音查找如何使用汽车功能、规划路径等功能,丰富用户操作体验;知识库内容覆盖了零跑全系汽车知识和其他汽车品牌开放领域的信息。基于百炼构建大模型应用架构基于百炼平台,零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构,基于统一的大模型底座,实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代,降低大模型应用的创新门槛与成本。

Ranger:【AI 大模型】非技术背景,一文读懂大模型(长文)

首先为方便大家对大模型有一个整体的认知,我们先从大模型的整体架构着手,来看看大模型的组成是怎么样的。下面是我大致分的个层。从整体分层的角度来看,目前大模型整体架构可以分为以下几层:[heading3]1.基础层:为大模型提供硬件支撑,数据支持等[content]例如A100、数据服务器等等。[heading3]2.数据层[content]这里的数据层指的不是用于基层模型训练的数据基集,而是企业根据自己的特性,维护的垂域数据。分为静态的知识库,和动态的三方数据集[heading3]3.模型层:LLm或多模态模型[content]LLm这个大家应该都知道,large-language-model,也就是大语言模型,例如GPT,一般使用transformer算法来实现。多模态模型即市面上的文生图、图生图等的模型,训练所用的数据与llm不同,用的是图文或声音等多模态的数据集[heading3]4.平台层:模型与应用间的平台部分[content]比如大模型的评测体系,或者langchain平台等,提供模型与应用间的组成部分[heading3]5.表现层:也就是应用层,用户实际看到的地方[content]这个就很好理解了,就不用我多作解释了吧

基于多模态大模型给现实世界加一本说明书

随着ChatGPT()的蓬勃发展,大型模型正深刻地影响着各个行业,技术的飞速发展让人感觉仿佛“度日如年”(每天涌现的新技术数量甚至超过过去一年)。在这个快速发展的潮流中,多模态技术作为行业的前沿更是突飞猛进,呈现出一统计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)的势头。本文介绍了一款能够迅速解释现实世界的应用,它基于多模态大型模型,为现实世界提供了一本实时说明书。将手机置于车载摄像机位置,该应用能够实时分析当前地区今年新春的最新流行趋势。不仅展示了多模态技术的强大之处,还为我们提供了对真实世界的深入解释。这是快速在手机上利用多模态技术的方式之一,「近距离地感受一下大模型对传统APP开发的降维打击」。在这种架构中,后端采用llama.cpp挂载LLaVA模型,为应用提供推理服务。同时,部署了一个Flask应用用于数据前处理和后处理,提供Stream流服务。前端页面采用HTML5,用于采集画面和用户输入,整体设计以简单高效为主打。[heading2]建立llama.cpp服务器[heading2]LLaVA模型[content]下载模型ggml_llava-v1.5-13b,这里选择是13b 4bit的模型。BakLLaVA推理速度更快,但对中文的支持较差,7b的模型在语义理解方面普遍存在不足,特别是在需要规范数据格式进行交互的场合。对于function call和action操作,极度依赖模型的AGI能力。希望开源社区在不断努力,早日赶上GPT-4V的水平。

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是否有工具可以生成系统架构图
以下是一些可以生成系统架构图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,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,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图的创建,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、设计和生成代码的工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 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逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型的图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,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,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 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。 需要注意的是,虽然这些工具可以辅助创建架构视图,但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及到智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时,您应该考虑您的具体需求,比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。
2025-01-09
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案,参照以下要求:(1) 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 (2) 重点撰写第2部分技术与服务,必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 (3) 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 (4) 整体架构可以根据选题进行调整,可适当增加章节或者删减。 (5) 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上,不少于10000字,小四,宋体。 以下为一篇样稿,可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容,您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充: 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛,正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,使汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中,AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面,AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中,AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据,优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面,AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略,提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合:采用多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析,提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策:基于深度神经网络,训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据,让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策,如加速、减速、转向等。 模拟训练:利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中,可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景,加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警:利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据,如车速、加速度、转向角度等,以及外部环境信息,如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时,及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动:基于 AI 的图像识别和距离检测技术,当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时,自动启动紧急制动系统,降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习:通过收集驾驶员的日常操作数据,如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等,利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐:根据学习到的偏好,为驾驶员提供个性化的推荐,如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析:安装各类传感器收集车辆的运行数据,如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析,挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型:建立基于机器学习的故障预测模型,提前预测可能出现的故障,并及时通知驾驶员和维修人员,安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测:利用机器视觉技术和 AI 算法,对生产线上的汽车零部件进行自动检测,识别缺陷和瑕疵,提高产品质量。 生产流程优化:通过分析生产数据,如设备运行状态、生产节拍等,利用 AI 优化生产流程,提高生产效率,降低生产成本。 三、财务分析(可根据情况适当缩减) 1. 初始投资 技术研发费用:包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本:为实现自动驾驶功能,对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用:持续收集车辆运行数据和环境数据,并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本:对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值:配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价,增加销售收入。 服务订阅费用:为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况,进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
超融合架构与AI
超融合架构与 AI 相关的知识如下: 在融合 RL(强化学习)与 LLM(大型语言模型)思想方面: AI 本质涉及多种缩放规律(scaling law),当前较好的模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs,算力是必要条件。 需满足可扩展性(scalability)和通用性(generality)的架构,如 Transformer 在已知 token 空间符合部分条件,但在更通用场景存在不足。 未来可能会利用用户数据源的缩放规律,对齐(alignment)问题存在缩放规律且可解决,数据瓶颈在文本模态上 2024 年可能出现,多模态数据引入可推迟 1 2 年。 在面向智能的架构方面: 包括为 Machine Learning 优化的高性能芯片,如 Nvidia 的 H100 Tensor Core GPU 和 Google 的 TPU,内置多计算核心和高带宽内存。 能完全发挥硬件效率的系统软件,如 Nvidia 推出的 CUDA。 用于训练和推理的分布式计算框架,可跨多个节点扩展模型训练操作。 数据和元数据管理系统,提供可靠、统一和可重复使用的管理通道。 极低延迟的服务基础设施,支持快速执行基于实时数据和上下文相关的智能操作。 Machine Learning 持续集成平台(MLOps)、模型解释器、质保和可视化测试工具,可大规模监测、调试、优化模型和应用。 封装了整个 Machine Learning 工作流的终端平台,抽象出全流程复杂性,易于使用。 在 Q猜想方面:当前各界有很多相关文章或论文发表,推测可能通过 LLM 融合 RL 的方法实现,前期数据准备工作具有巨大挑战。
2024-12-18
超融合架构与AI
超融合架构与 AI 相关的知识如下: 在融合 RL 与 LLM 思想方面: AI 本质上是一堆 scaling law,当前能看到的最好模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs 且规模还会持续增长,算力是必要条件。 需要同时满足 scalability 和 generality 的架构,如 transformer 在已知 token space 符合部分条件,但在更通用场景不太符合。 未来可能会利用用户数据源的 scaling law,alignment 也有 scaling law,只要找到对的数据就能解决。 一个值得被 scale up 的架构是基础,要支持不断加入更多数据,数据会成为瓶颈,如文本模态在 2024 年可能遇到,多模态数据引入可推迟 1 2 年。 在面向智能的架构方面: 包括为 Machine Learning 优化的高性能芯片,如 Nvidia 的 H100 Tensor Core GPU 和 Google 的 TPU,内置多计算核心和高带宽内存(HBM),可高度并行化执行神经网络计算。 能够完全发挥硬件效率的系统软件,如 Nvidia 推出的 CUDA 可直接访问 GPU 的虚拟指令集,执行内核级别的并行计算。 用于训练和推理的分布式计算框架,可有效地跨多个节点扩展模型的训练操作。 数据和元数据管理系统,为创建、管理、训练和预测数据而设计。 极低延迟的服务基础设施,使机器能够快速执行基于实时数据和上下文相关的智能操作。 Machine Learning 持续集成平台(MLOps)、模型解释器、质保和可视化测试工具,可大规模监测、调试、优化模型和应用。 封装了整个 Machine Learning 工作流的终端平台,抽象出全流程的复杂性,易于使用。 在 Q猜想方面:当前各界有很多关于 Qstar 猜想的文章或论文发表,结合核心要点内容,通往 Qstar 可能通过 LLMs 融合 RL 的方法实现,这需要大量复杂的前期数据准备工作,也是为 super alignment 做必要准备,前期数据工程相关工作挑战巨大,OpenAI 常采用简单暴力的方法解决,但目前情况未知。
2024-12-18
AI这个产品的基础架构是什么,in other words what powers AI
AI 的基础架构通常包括以下几个关键部分: 1. 语言生成:能够生成自然语言文本,以实现交流和表达。 2. 增长引擎:推动 AI 系统的不断发展和优化。 3. 广告定制和优化:根据用户需求和数据进行精准的广告定制和效果优化。 从技术层面来看,在最简单的情况下,使用 AI 做归纳推理时,输入一系列测量结果,然后让其预测尚未完成的测量结果。此时,AI 被视为黑匣子,重要的是其能否给出正确答案。但不可避免地,AI 中存在一些底层结构,使其最终会假设某种数据模型。 在实际应用中,对 AI 的监管是基于其在特定应用中可能产生的结果,具有很强的情境特异性。例如,并非将关键基础设施中的所有 AI 应用都归为高风险,像识别机器表面划痕这类应用风险可能相对较低。同样,用于在线服装零售商客户服务请求分类的 AI 聊天机器人,与作为医疗诊断过程一部分的类似应用,监管方式不应相同。
2024-12-11
能否整理AI AGENT的架构图
AI Agent 的架构主要包括以下部分: 1. 中间的“智能体”通常是 LLM(大语言模型)。 2. 为 LLM 增加的四个能力分别是工具、记忆、行动和规划。 工具:通过如 Langchain 框架将 LLM 与工具进行串接,例如给大模型提供数据库工具用于长期记忆。 记忆:让大模型能够记录重要信息。 规划:在大模型的 prompt 层进行目标拆解。 行动:每一步拆解后输出不同的固定格式 action 指令给工具作为输入。 AI Agent 是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体,不仅有实体形态,还有丰富的概念形态,具备许多人类特有的属性。这些学科大多以人为研究对象,探索人类内在本质。但网络上对其的介绍往往晦涩难懂,其自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及如何规划和执行任务、理解和处理信息等内容常笼罩在神秘面纱之下。
2024-11-30
给大模型喂养的知识库哪里有
以下是一些获取给大模型喂养的知识库的途径和相关信息: 1. 在 Coze 中,大模型存在不准确和数据限制的问题,因此知识库的出现是为解决数据准确性。典型应用如客服系统,公司可将用户问题及答案记录在文档中作为知识库投喂给大模型,以实现更准确的回答。 2. 在阿里云百炼中,为 AI 助手增加私有知识的步骤包括:上传文件,在百炼控制台的中设置,打开知识检索增强开关、选择目标知识库并发布。 3. 在探讨大模型的 Brain 模块时,知识分为两大类,其中内置知识又可细分为常识知识、专业知识和语言知识。常识知识涵盖日常生活的事实和逻辑规则,专业知识涉及特定领域的详细信息,语言知识包括语法规则、句型结构、语境含义等。
2025-01-12
大模型应用解决方案
以下是关于大模型应用解决方案的相关内容: 零跑汽车基于百炼实现大模型落地零跑座舱 客户介绍:零跑汽车成立于 2015 年 12 月 24 日,是一家创新型的智能电动汽车品牌,拥有智能电动汽车完整自主研发能力,2023 年已位列新能源品牌销量前三。从 2017 年起,零跑汽车便与阿里云展开深度合作。近日,零跑汽车已对 OTA 功能完成大规模升级,携手阿里云首次在座舱场景中增加“语音大模型”功能,用于聊天、基础知识问答、文生图等场景,提升用户驾驶体验。 阿里云的解决方案: 接入通义大模型实现开放式语音交互:改变了传统的固定形式的问答模式,支持用户与零跑智能座舱进行开放式语音交互(闲聊场景),进行自然、连贯的多轮对话,可秒级响应,同时结合企业知识库和互联网知识库,满足用户多元化的需求。 基于语音调用通义万相实现秒级作图:零跑采用语音助手调用云端通义系列大模型,帮助用户通用语音调用通义万相实现文生图换壁纸,实现秒级作图,提升娱乐互动;支持语音查找如何使用汽车功能、规划路径等功能,丰富用户操作体验;知识库内容覆盖了零跑全系汽车知识和其他汽车品牌开放领域的信息。 基于百炼构建大模型应用架构:基于百炼平台,零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构,基于统一的大模型底座,实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代,降低大模型应用的创新门槛与成本。 RAG 提示工程(一):基础概念 大语言模型应用于实际业务场景存在的问题: 知识的局限性:模型自身的知识完全源于训练数据,对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题:大模型基于数学概率的文字预测,存在提供虚假、过时或通用信息等问题。 数据安全性:企业担心数据泄露,不愿将私域数据上传第三方平台训练。 RAG 的优势:可以让大模型从权威、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息,更好地控制生成的文本输出,用户可深入了解 LLM 生成结果的过程。并且,RAG 可以和微调结合使用,两者并不冲突。 七大行业的商业化应用 企业解决大模型落地难问题: 算力方面:国产芯片在软件适配度、稳定性方面不足,与英伟达显卡解耦能力弱。可以从协同化、模型小型化、再训练、融合计算四方面来解决算力矛盾问题。 价格方面:训练成本高、数据筛选难度大,千亿参数模型报价高昂,让很多客户望而却步。垂直大模型的数据生成规模小、场景易用、Chat 思维能力高。
2025-01-12
你的大数据模型更新到什么时候?
以下是关于大数据模型更新的相关信息: 随着 GPT3.5Turbo 的发布,一些模型正在不断更新。为减少模型更改意外影响用户的可能性,还提供将在 3 个月内保持静态的模型版本。同时,人们能够贡献评估以帮助针对不同用例改进模型。如有兴趣,可查看存储库。以下模型是将在指定日期弃用的临时快照。若想使用最新的模型版本,请使用标准模型名称,如 GPT4 或 GPT3.5Turbo。 Midjourney 会定期发布新版本模型来提高效率、整体连贯性和质量。默认是最新的模型,可使用version 参数,其可选值为 1、2、3、4 和 5,该参数可缩写为v。Midjourney V5 模型是最新和最先进的模型,于 2023 年 3 月 15 日发布。要使用此模型,可在提示的末尾添加v 5 参数,或使用/settings 命令并选择 5️⃣MJ Version 5。 就在昨天,WebUI 的 ControlNet1.1.4 版本终于更新,这次的更新支持了 SDXL1.0 的模型。此次总共出了四种控制类型,分别是 Canny、Depth、Sketch 和 Openpose。可来到 Hugging Face 的网址:https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/tree/main 查看相关模型。
2025-01-11
免费数字人模型
以下为您推荐免费数字人模型及相关制作方法: 开源且适合小白用户的数字人工具: 特点:具有一键安装包,无需配置环境,简单易用。 功能:能够生成数字人视频,支持语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选。 系统兼容:支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持:MuseTalk(文本到语音)、CosyVoice(语音克隆)。 使用步骤:下载 8G+3G 语音模型包,启动模型即可。 GitHub 链接: 官网: 在剪映中生成数字人的方法: 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费且适合的数字人形象,如“婉婉青春”。选择数字人形象时,软件会播放其声音,可判断是否需要,点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中。剪映会根据提供的内容生成对应音视频并添加到视频轨道中,左下角会提示渲染完成时间,可点击预览按钮查看效果。 为使视频更美观,可增加背景图片。删除先前导入的文本内容,点击左上角“媒体”菜单并点击“导入”按钮选择本地图片上传,将图片添加到视频轨道上(会覆盖数字人),可通过拖动轨道右侧竖线使其与视频对齐,选中背景图片轨道,在显示区域拖动图片角放大到适合尺寸,并将数字人拖动到合适位置。
2025-01-11
如何微调大模型
微调大模型主要包括以下几个方面: 1. 理解大模型:大模型是通过输入大量语料,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。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程,包括找学校(需要大量 GPU 进行训练)、确定教材(需要大量数据)、找老师(选择合适算法)、就业指导(微调)和搬砖(推导)。 2. 准备数据集:数据集是让大模型重新学习的知识。例如,对于 Llama3 的微调,可以参考相关文档获取和了解数据集,如下载数据集。 3. 选择微调方式:从参数规模的角度,大模型的微调分成两条技术路线,全量微调 FFT(Full Fine Tuning)对全量的模型参数进行全量训练,PEFT(ParameterEfficient Fine Tuning)只对部分模型参数进行训练。从成本和效果综合考虑,PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 4. 进行微调操作:有了数据集后,将其上传到服务器,编写微调代码并执行,大概 15 分钟左右可完成微调。 5. 参考资源:OpenAI 官方微调教程 。 微调的好处包括提高模型在特定任务中的性能和提高模型效率。经过微调的模型可能会失去一些通用性,但对于特定任务会有更好的表现,同时还能实现更低的延迟和成本。
2025-01-10
如何把多个大模型接入一个智能体?
要将多个大模型接入一个智能体,可以参考以下步骤: 1. 理解相关概念: 统辖:是一种广义的包含关系,指普遍性理念或法则对个别事物的包容或管辖。 抽象:从具体事物中提取共同特性,形成概念。 演绎:通过逻辑推理从已知推导出新知识。 反应:对外界刺激或输入的回应或改变。 2. 统辖 prompt:在 prompt 工作流中设置普遍性、统一性或支配性原则,影响其他 prompt 的状态或行为,例如设置统一监督者角色评判其他模块,让大模型注意力集中在特定话题上以提高推理能力。 3. 利用阿里云百炼: 步骤一:创建智能体应用 进入百炼控制台中“我的应用”,单击新增应用,在智能体应用页签,单击直接创建。若之前已创建过应用,则单击右上角的新增应用。控制台页面链接:https://bailian.console.aliyun.com/?spm=5176.29619931.J__Z58Z6CX7MY__Ll8p1ZOR.1.2f3e59fciQnmL7/home 进入智能体应用管理界面后,选择大模型并进行参数配置,例如选择通义千问Max,可根据需求配置模型参数。 测试智能体应用:选择大模型后,可输入问题进行测试。 4. 在网站上增加一个 AI 助手: 创建大模型问答应用:通过创建百炼应用获取大模型的推理 API 服务。 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认,也可输入一些 Prompt 设定人设。在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角发布。 获取调用 API 所需的凭证:在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存,在顶部导航栏右侧点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存。
2025-01-10
我说我现在对ai不大很明白,你想系统的学习一下ai应用,我印在从哪里开始学
如果您想系统学习 AI 应用,可以从以下几个方面入手: 一、基础概念和知识 1. 了解 AI 背景知识,包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 掌握统计学基础,熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 了解线性代数基本概念,如向量、矩阵。 3. 学习基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 学习监督学习,了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 熟悉无监督学习,如聚类、降维等算法。 3. 了解强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 学会如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 掌握模型调优的方法,如使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 2. 熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习途径和实践 1. 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。 2. 在「」中找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习。 3. 选择感兴趣的模块深入学习,比如图像、音乐、视频等。掌握提示词的技巧,上手容易且很有用。 4. 理论学习之后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 5. 体验 AI 产品,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 七、中学生学习 AI 的特别建议 1. 从编程语言入手,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识,了解其基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 4. 参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 5. 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解最新进展,思考其对未来社会的影响。 总之,系统学习 AI 应用需要逐步积累知识、多实践,并根据自己的兴趣和需求选择合适的学习方向和方法。
2025-01-12
coze应用
以下是关于 Coze 应用的相关信息: 实战指南: 案例复刻: 创建 Coze 应用:点击 Coze 创建,选择应用,选择空白,即可进入 Coze IDE。可参考创建 Coze 应用视频。 搭建业务逻辑:进入 Coze IDE 后,默认显示业务逻辑编辑界面,基于业务逻辑搭建工作流。可参考搭建业务逻辑视频。业务逻辑的实现依靠工作流,Coze IDE 内编写工作流与捏 bot 编写工作流逻辑一致,只是入口不同。大模型节点系统提示词包括:你是一个致力于创作反心灵鸡汤的灵魂段子手等。 案例展示与拆解: 案例核心功能:一个吐槽心灵鸡汤的应用,允许用户输入心灵鸡汤类内容,AI 生成对应的反心灵鸡汤,并展示在前端页面。体验地址:https://www.coze.cn/s/iDGHwn8t/ 核心操作流程拆解:用户在页面输入指定文本,点击【开喝】按钮,Coze 后台调用工作流生成对应内容,生成的内容展示在前端界面内。 核心前端设计拆解:用户界面提供输入内容的组件、调用工作流的按钮、展示结果的元素,这三个元素是实现用户交互和结果展现的核心。 核心业务逻辑拆解:读取用户输入,将输入传递给 AI 大模型,大模型按提示词生成指定内容,在指定元素展示生成的内容。基于上述业务逻辑,设计由【开始】节点(用户输入)、【大模型】节点(AI 生成内容)、【结束】节点构成(内容输出)的简单工作流。 90 分钟视频教程: Coze 的 AI 应用跟网页应用架构类似,也有前端页面用于用户输入或上传,数据处理端(工作流或插件)处理数据,处理完成的数据有展示在前端页面或保存在数据库/知识库中供查询两种路径。搭建 Coze 的 AI 应用需关注前端页面构建、页面数据传递给工作流或插件、工作流处理数据返回前端展示这三个方面。 案例 1:AI 翻译应用,应掌握 AI 应用前端的基本结构,包括页面、组件、Form 表单、Div 容器、文本框等及相关事件,如 Form 表单的数据提交、表单向工作流传递数据、工作流数据返回前端组件展示。
2025-01-10
我想用coze写一个能够自动提取我手机的支付记录然后记账的应用要怎么做
要使用 Coze 写一个能够自动提取手机支付记录然后记账的应用,您可以参考以下步骤: 1. 了解 Coze:COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具,允许用户在无编程知识的基础上,使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent,目前有丰富的插件生态且可以免费使用海量大模型。 2. 配置变现模板: 设置套餐金额及时长:价格页信息默认包含 3 个套餐,可自行修改、删除、新增,套餐数量无上限,修改后无需保存即刻生效。 订单与用户信息查看:在“管理后台”页面除了可以进行智能体配置,还可查看已付费订单以及注册用户,方便运营维护。 完成所有项目配置后,点击【配置完成】即可邀请用户访问并体验您的 Coze 智能体。 激活支付功能:配置该功能后,可实现平台收款、退款等操作,实现项目的商业变现。通过支付宝申请电脑网站支付,将申请到的 AppId、商户私钥、公钥按要求配置即可。详细的配置教程可以在'Zion 帮助中心'中搜索'支付'找到。 3. 学习记账管家相关知识:记账管家是基于 COZE 平台的能力搭建的一个记账应用,您可以直接和 coze 说您今天的收入或者支出情况,coze 会自动帮您记账,同时帮您计算出账户余额,每一笔记账记录都不会丢失。 4. 搭建教学: 增加记账记录 add_accounting_record 工作流:用于增加记账的工作流,通过大语言模型把用户输入的非结构化数据转变成数据库能理解的结构化数据存入,并告诉用户结果。 开始:定义一个{{prompt}},把用户在 bot 输入的记账内容传入进来(例如:今天花了 233.32 元吃了一顿烧烤)。 大模型:本次任务比较简单,使用任意模型都可以胜任,无需调整大模型参数。输入定义了一个{{input}}引用了【开始节点】的 prompt 参数。提示词让大模型根据{{input}}传入的内容进行拆解,分别识别【记账事项】、【发生时间】、【变动金额】,并把识别出来的内容分别赋值到{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}。输出定义了【记账事项】、【发生时间】、【变动金额】对应的{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}。 数据库——插入记账记录:输入定义了{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}},用于接收从大模型节点{{item}}、{{occurrence_time}}、{{balance_change}}输出传入的内容。SQL 命令:不会写没关系,直接使用自动生成语法,输入命令如下,注意我们数据库存入的金额最小单位是分,所以在最终的语法,{{account_change}}100;意思当用户说我花了 2.23 元,数据库存储的是 2.23100=223。提示词:把 item、occurrence_time、account_change 存入到 user_accounting_records 表的{{item}}、{{occurrence_time}}、{{account_change}}中。 数据库——查询账户余额。
2025-01-10
国产AI大模型的应用
国产 AI 大模型的应用主要体现在以下几个方面: 1. 百度文心大模型:在 2024 年大模型中标项目数量和金额大幅增长,凭借 40 个中标项目和 2.74 亿元中标金额在行业中处于领先地位。尤其在金融、智能终端等行业应用广泛。其落地需要全栈技术能力支持,百度智能云通过完善的 AI 基础设施整合全栈技术,获得广泛行业认可。 2. Qwen 系列:是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、可以参与国际竞争的国产大模型。在 OpenAI 认可的榜单中表现出色,多次冲进榜单,得分不断提高。其开源模型累计下载量突破 1600 万,国内外有海量开发者基于其开发模型和应用。 3. 免费的大模型 APP:包括 Kimi 智能助手、文心一言、通义千问。 Kimi 智能助手:由 Moonshot AI 出品,具有超大“内存”,能读长篇小说和上网冲浪。 文心一言:百度出品的 AI 对话产品,定位为智能伙伴,能写文案、想点子、聊天和答疑解惑。 通义千问:由阿里云开发的聊天机器人,能够与人交互、回答问题及协作创作。 此外,还有如“非遗贺春”魔多蛇年春节 AI 模型创作大赛等相关活动。
2025-01-09
知识库中有关于Agent的金融应用
智能体(Agent)在各种应用中扮演重要角色,以下是一些典型的应用领域: 1. 自动驾驶:自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。 2. 家居自动化:智能家居设备(如智能恒温器、智能照明)根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI:游戏中的对手角色(NPC)和智能行为系统。 4. 金融交易:金融市场中的智能交易算法,根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。 6. 机器人:各类机器人(如工业机器人、服务机器人)中集成的智能控制系统。 智能体可以根据其复杂性和功能分为几种类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。示例:温控器,它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。示例:自动驾驶汽车,它不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。示例:机器人导航系统,它有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。示例:金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。示例:强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 从历史角度来看,随着大航海时代及全球贸易的兴起,“Agent”的角色在商业领域变得日益重要。16 至 17 世纪间,贸易代理和公司代理商开始在全球范围内进行商品交易,如荷兰东印度公司的代理人。18 至 19 世纪工业革命期间,“Agent”的职能进一步拓展到保险、房地产等新兴行业。此外,在 19 世纪,政府及情报领域也开始广泛使用“Agent”,比如情报特工和便衣警察,在维护国家安全与社会秩序方面发挥了不可或缺的作用。 在 20 世纪至 21 世纪的现代社会中,“Agent”一词涵盖了多种职业角色,尤其在娱乐和体育行业中,它指的是艺人经纪人和运动员经理等职位。这些专业经理人负责安排试镜、进行合同谈判以及规划职业生涯,确保客户能在竞争激烈的行业中获得成功。此外,“Agent”还包括劳务代理和招聘代理(猎头)。劳务代理提供劳动力匹配服务,帮助求职者找到合适的工作,并为雇主提供所需的人才,如劳务派遣公司将临时员工派遣到需要额外支持的企业单位。而猎头则专门为公司招募高技能或高级管理职位的专业人士,通过筛选简历、安排面试并评估候选人来帮助企业找到最合适的员工。凭借深厚的行业知识与广泛的联系网络,这些猎头为企业与顶尖人才之间搭建了重要桥梁。 从词源和词的历史变迁中,大家就能看到,“Agent”这个词本身就具有行动的含义,到了后期又附加了“替身”的意思。且无论哪个领域,“Agent”都多数情况下都在指:“拥有行动的替身,都是替代他人做某事“。 设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤: 1. 定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。 3. 决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。 5. 学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。 智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动,在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统,智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。
2025-01-09