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你好，你是什么模型？

Answer

您好，我是一名 AI 知识专家，能够为您提供全面的 AI 知识指导和解答相关问题。

关于模型方面的知识：

  • LoRA 和 LyCORIS 都属于微调模型，常用于控制画风、生成的角色、角色姿势等。它们的后缀均为.safetensors，体积较主模型小，一般在 4M - 300M 之间，使用 LoRA 模型较多，LyCORIS 可调节范围更大，现在 SD 已内置。在 WebUl 中使用时，可在 LoRA 菜单中点击使用，也可直接使用 Prompt 调用。
  • 在 Tusiart 中，首页有模型、帖子、排行榜，展示了大手子炼成的模型和图片。生图必需基础模型（Checkpoint），任何生图操作必须选定一个 Checkpoint 模型才能开始，lora 是低阶自适应模型，可有可无，但对细节控制有价值。ControlNet 可控制图片中特定图像，VAE 类似于滤镜调整生图饱和度，选择 840000 即可。Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容，负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。还有图生图，即上传图片后 SD 会根据相关信息重绘。

如果您想搭建类似的群问答机器人，可以参考以下内容：

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

guahunyo：SD入门讲解PPT.pptx

YOUR LOGOLoRA是除了主模型外最常用的模型。LoRA和LyCORIS都属于微调模型,一般用于控制画风、控制生成的角色、控制角色的姿势等等。txt2imgimg2timgExtrasPNG InfoCheckpoint MergerTrainEbsynth UtlityOpenPose Editor3DOpenposeAdditional NetworksInpaint AnythingPhotopeaQR ToolkitSuperMergerMerge Block WeightedSetingsExtensionsyloobp,detailed background,detailed facnneo a anyaitite,bodyo st ointiceeaisiees.acthegteafacey shdow.a realteelcateys.DeOldifyImage Browse!LoRA和LyCORIS的后缀均为.safetensors,体积较主模型要小得多,一般在4M-300M之间。一般使用LoRA模型较多,而LyCORIS与LoRA相比可调节范围更大,以前需要额外的扩展才可使用,现在sd已经内置了。需要管理模型时我们可以进入WebUl目录下的models/LoRA目录下。群友二次元古风Chekpoint各种调节场景妖尾姿势建筑Default Sort服装未分类Refresh机甲海贼火影王者荣耀在WebUl中使用时,可在LoRA菜单中点击使用。也可以直接使用Prompt调用。海贼王-多弗朗明哥海贼王-大和海贼王-女帝海贼王-娜美海贼王-布鲁克01

问：请问你是谁

[问：飞书怎么做一个FAQ的机器人？](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AT6Aw2xH6iL9A5kYivYcHCIRn7b)[飞书机器人搭建waytoAGI问答机器人实战分享](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Cn5Mw5AAOiO3p9kjAincKlg2nR1)[如何基于飞书能力来开发问答机器人](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CSBwwS7mJi58aUkBz58cZO7Cn9c)类似问题：你是谁？你能做什么？我怎么搭建一个类似的机器人？你是调用哪个模型?——我调用的是抖音集团的云雀大模型。

Tusiart简易上手教程

1.首页-模型\帖子\排行榜：发布了其他大手子炼成的模型、图片。不同的模型有checkpoint和lora两种不同的标签，有些模型的标签后面还有第二个XL的标签，这是属于SDXL这个新模型的意思。点击后可以看模型的详细信息。模型详情信息的下方，是用这个模型生成的图片，俗称返图区。1.基础模型：生图必需的，英文名Checkpoint。任何生图操作必须要选定一个checkpoint模型才能开始操作。注意，checkpoint区别于lora，这两个东西在模型广场都是混着展示的。checkpoint必选，lora可选可不选，任何主题的作图需求，都可以试着在模型广场上搜索或者浏览，然后收集到模型库中用于生图。1.lora：低阶自适应模型，你可以理解为checkpoint的小插件，生图的时候lora可有可无。但是lora的价值还是很明显的，基本上你看到一些精细的控制，如面部、材质、物品等等细节都常见于用相应的lora进行控制。旁边的数值是lora的权重。1.ControlNet：控制图片中一些特定的图像，可以用于控制人物姿态，或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。也是高阶技能，后面再学不迟。1.VAE：是个编码器，功能类似于我们熟悉的滤镜，调整生图的饱和度。无脑选择右侧截图中840000这个即可。1.Prompt提示词：想要AI生成的内容（不绝对有效，需要多费功夫学习，哪怕从照抄别人开始）。2.负向提示词Negative Prompt：想要AI避免产生的内容（不绝对有效，也需要费功夫学，哪怕从照抄别人开始）。1.图生图：上传图片之后，sd将根据你的图片和你选择的模型以及输入的prompt等等信息进行重绘。重绘幅度越大，输出的图和输入的图差别就越大。

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你好，现在外网上面有没有免费的ai视频生成网站
以下是一些外网免费的 AI 视频生成网站： Pika：https://pika.art/ ，可控性强，可以对嘴型，可配音。 SVD：https://stablevideo.com/ ，对于景观生成效果较好。 Kaiber：https://kaiber.ai/ 。 更多的文生视频网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 此外还有以下网站可供选择： Runway：https://runwayml.com ，有网页有 app 方便，但收费。 即梦：https://dreamina.jianying.com/ ，剪映旗下，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，最新 S 模型，P 模型。 Minimax 海螺 AI：https://hailuoai.video/ ，非常听话，语义理解能力非常强。 Kling：kling.kuaishou.com ，支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。 Vidu：https://www.vidu.studio/ 。 haiper：https://app.haiper.ai/ 。 智谱清影：https://chatglm.cn/video ，开源了，可以自己部署 cogvideo 。 PixVerse：https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。 luma：https://lumalabs.ai/ 。 还有一些其他网站，如： Morph Studio：https://app.morphstudio.com/ ，还在内测。 Heygen：https://www.heygen.com/ ，数字人/对口型。 Moonvalley：https://moonvalley.ai/ 。 Mootion：https://discord.gg/AapmuVJqxx ，3d 人物动作转视频。 美图旗下：https://www.miraclevision.com/ 。 Neverends：https://neverends.life/create ，操作傻瓜。 SD：Animatediff SVD deforum ，自己部署。 Leiapix：https://www.leiapix.com/ ，可以把一张照片转动态。 Krea：https://www.krea.ai/ 。 Opusclip：https://www.opus.pro/ ，利用长视频剪成短视频。 Raskai：https://zh.rask.ai/ ，短视频素材直接翻译至多语种。 invideoAI：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ，输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 descript：https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com 。 veed.io：https://www.veed.io/ ，自动翻译自动字幕。 clipchamp：https://app.clipchamp.com/ 。 typeframes：https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn 。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-16
你好，请问，哪家的智能体最适合处理excel表格
目前有以下几种智能体适合处理 Excel 表格： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，能通过聊天形式让用户告知需求，自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-02
你好，请问，什么是最强大的excel 表格 分析agi 服务
目前有以下几种可以增强 Excel 表格数据处理和分析能力的 AI 服务： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，能让用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了包括 Excel 在内的多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-02
你好，我怎么下载GPT，并且能用
以下是在苹果和安卓系统下载并使用 GPT 的方法： 苹果系统： 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt：中国区正常下载不了，需要切换到美区才可以下载。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接：。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果如下，下载安装即可，注意别下错啦。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App：打开支付，地区切换到【美区任意区】，往下滑，找到【品牌精选 折扣礼品卡】，点击进去，可以看到【大牌礼品卡】，往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡，按需要的金额购买即可，建议先买 20 刀就行。具体步骤包括： 支付宝购买礼品卡。 在 apple store 中兑换礼品卡。 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，如果中途不想继续订阅了，可到订阅列表中取消订阅即可。 安卓系统： 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 GooglePlay，按照提示一步步操作，登录 GooglePlay。 2. 下载安装 chatgpt： 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI，别下错了哦～可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题，解决方法如下：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。在这里看到账号没有地区，可以“添加信用卡或借记卡”，国内的双币信用卡就行，填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt，可以卸载重装 google play，操作过程保持梯子的 IP 一直是美，多试几次。 3. 体验 ChatGPT：如果只想体验 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 Googleplay 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。 使用 ChatGPT 4o： 1. 开启对话：打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的，电脑上都能登录。 2. 体验最新语音对话功能：版本切到 ChatGPT 4o，点击右下角“耳机🎧”图标，选择一个声音，就可以体验流畅的语音对话。
2025-01-01
你好，我怎么能用GPT
GPT 是 OpenAI 推出的一种工具，具有以下特点和使用方式： 1. GPTs 允许用户量身打造自己的 AI 助理，可根据需求和偏好创建完全定制的 ChatGPT，如帮忙梳理电子邮件或提供创意灵感等。目前已有几种现成的 GPTs 供 ChatGPT Plus 用户使用，如“The Negotiator”、“Game Time”等，用户还可上传资料来自定义 GPTs，并能分享给他人或使用他人创建的 GPTs。 2. 有推特博主的英语老师制作了基于 GPT 的英文学习工作流，具体使用方法为：先把特定 prompt 喂给 ChatGPT（建议开新对话专门用于学习英文），然后 ChatGPT 会扮演美国好朋友，对输入的英文和中文表达返回更地道的表达，并对俚语部分加粗，还会针对发送的话题举一反三，结合欧美流行内容给出更多例子，输入特定语句后 ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个推荐任务，强化记忆。建议使用方式包括开窗口复制 prompt、手机端打开历史记录、点右上角耳机图标打电话等，打电话可同时练习口语和听力，结束后看回顾有助于阅读。 3. 像高手一样编写 GPT 时，以“找电影”为例，调用 themoviedb.org 需先注册申请 API KEY，注册后依次点击右上角头像账户设置API请求 API 密钥click here，选择 Developer 开发者，填写相关信息，提交后获得 API 密钥和 API 读访问令牌并记录备用。构建 GPT 时，新创建一个 GPT，填写相关内容并添加 Actions。
2025-01-01
你好，你们Way to AGI能否为我提供中小学课程内容设计，尤其是AI通识课理论部分
以下是为您提供的关于中小学 AI 通识课理论部分的相关内容： 目前在“通往 AGI 之路”中，有以下相关课程和活动： 1. 一堂超好玩儿的离谱村 AI 课以及后续开源共创预告： 由一个小团队创建通用课件，然后开源给部分老师群体，在实践中迭代并补充多样的变体用法，最后完全开源。目前共创小团队有作者和詹娜。作者对 AI 了解深，詹娜在创新教育领域视野开阔。若有强烈加入共创的意愿，欢迎留言介绍专长、教育主张及在教育上使用 AI 的状况。 对于公立学校和公益机构的老师，后续会免费提供：支付一定押金可得教学课件和授课说明，教学后写相关文章回馈社区（原创内容>1000 字，公开署名发表）则全额退回押金，否则押金捐赠为活动经费。商业机构若需要，可向 waytoagi 采购课件。 为保护版权，初期只对在 waytoagi 社群并做出贡献的人群提供，是否符合标准由 waytoagi 智囊团判断。 2. 【已结束】AIPO：校园 AI 创投活动 10 月 8 日10 月 20 日： 10 月 9 日 20:00 有理论基础课程，讲师为银海，课程标题为基础通识课。 3. 如果让我推荐一门 AI 课： 预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果您想要免费获得课程，可以参与 video battle，每期的评委野菩萨老师要求严格，需要寓意深度审美并存。冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理，可了解更多课程信息。
2024-12-30
deepseek的多模态大模型？
DeepSeek 发布了大一统模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中。以下是关于该模型的一些重要信息： 最新消息：DeepSeek 深夜发布该模型，它是一个强大的框架。 特点： 统一了多模态理解和生成，通过将视觉编码解耦为独立路径解决先前方法的局限性，利用单一的统一 Transformer 架构进行处理，缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，增强了框架的灵活性。 超越了之前的统一模型，匹配或超过了特定任务模型的性能，其简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。 规模：提供 1B 和 7B 两种规模，适配多元应用场景。 开源及商用：全面开源，支持商用，采用 MIT 协议，部署使用便捷。 测试案例： 模型直接支持中文交互（图像理解+图像生成）。 云上 L4 测试，显存需 22GB。 图像生成速度约 15s/张。 图像理解质量方面，文字和信息识别基本准确，内容理解完整清晰，局部细节有欠缺。 Colab（需 Pro，因需 20GB 以上显存）：https://colab.research.google.com/drive/1V3bH2oxhikj_B_EYy5yRG_9yqSqxxqgS?usp=sharing 模型地址： 7B 模型：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 1B 模型：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus
2025-01-30
怎样构建一个自己专业的AI小模型
构建一个自己专业的 AI 小模型可以参考以下步骤： 1. 搭建 OneAPI：这是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt：这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信，搭建完此系统就可以，它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 并接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信，建议先用小号以防封禁风险。若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤如下： 1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 大模型的构建过程包括： 1. 收集海量数据：像教孩子成为博学多才的人一样，让模型阅读大量的文本数据，如互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等。 2. 预处理数据：清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息，纠正拼写错误，将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：为模型设计“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如使用 Transformer 架构。 4. 训练模型：让模型“阅读”提供的数据，通过反复尝试预测句子中的下一个词等方式，逐渐学会理解和生成人类语言。
2025-01-29
现在最好的AI大模型
目前较为出色的 AI 大模型包括： 1. GPT4（免费可用）：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，在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 2. Midjourney v5（免费）：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，能生成令人惊叹的逼真 AI 图像。 3. 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，能轻松将想法转化为极其精准的图像。 4. 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。 此外，在主要的大语言模型方面： 1. OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型功能更强大。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型。 2. 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 3. Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。
2025-01-29
为什么要布置大模型到本地
布置大模型到本地主要有以下原因： 1. 无需科学上网，也无需支付高昂的 ChatGPT 会员费用。 2. 可以通过 Web UI 实现和大模型进行对话的功能，如 Open WebUI 一般有两种使用方式，包括聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题），这也是构建知识库的基础之一。 3. 能够更加灵活地掌握个人知识库。 但需要注意的是，运行大模型需要很高的机器配置： 1. 生成文字大模型，最低配置为 8G RAM + 4G VRAM，建议配置为 16G RAM + 8G VRAM，理想配置为 32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型）。 2. 生成图片大模型（比如跑 SD），最低配置为 16G RAM + 4G VRAM，建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 3. 生成音频大模型，最低配置为 8G VRAM，建议配置为 24G VRAM。 个人玩家的大多数机器可能负担不起，最低配置运行速度非常慢。但亲自实操一遍可以加深对大模型构建的知识库底层原理的了解。
2025-01-27
Coze + 飞书 + 飞书多维表格：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发任何插件、APP，能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”，实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集；自动化“整理入库”，自动整理关键信息并支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作？
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
大语言模型
大语言模型相关知识如下： Encoder：在大型语言模型中，Encoder 是模型的编码器部分，负责对输入的文本序列进行编码，获取其对应的语义表示。具有词嵌入、位置编码、注意力机制、层叠编码、上下文建模等关键作用。其输出是输入序列对应的上下文化语义表示，会被模型的 Decoder 部分利用。 介绍：大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。能解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题，还可利用相对较小的领域数据集进行定制以解决不同领域的特定问题。其三个主要特征是大型（训练数据集规模和参数数量大）、通用性（能解决常见问题）、预训练微调（用大型数据集预训练，用较小数据集微调）。使用大型语言模型的好处包括一种模型可用于不同任务、微调所需领域训练数据较少、性能随数据和参数增加而增长等。视频中还提到了自然语言处理中的提示设计和提示工程，以及三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。 性能对比：对比不同大型语言模型的性能需考虑多个维度，如理解能力、生成质量、知识广度和深度、泛化能力、鲁棒性、偏见和伦理、交互性和适应性、计算效率和资源消耗、易用性和集成性等。可采用标准基准测试、自定义任务、人类评估、A/B 测试、性能指标等方法进行有效比较。
2025-01-27