开源模型的MIT模式、Apache、GPL、BSD模式的模型案例有哪些？

以下是国内外的大语言模型汇总： 国外大语言模型： GPT4（OpenAI）：目前最先进的自然语言生成模型，可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra（Google）：多模态人工智能模型，采用神经网络架构，对标 GPT4，可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus（Anthropic）：多模态模型，能处理超过 1 百万 token 的输入，具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能；实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型： 文心一言（百度）：大语言模型，可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火：目前体验效果较好。 悟道・天鹰（北京智源人工智能研究院）：首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外，国内还有通用模型如通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。

以下是关于 0 到 1 使用大语言模型的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 CPU 和 GPU。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同参数和大小的模型，通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，例如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 大模型安全： 1. 通过对齐（指令调优）使语言模型更好理解人类意图并增加安全保障，可拆解为监督微调、获取 reward model 和强化学习调整输出分布两部分。 2. LLAMA2 专门使用安全有监督微调确保语言模型安全。 3. 强化学习通过引入人类反馈数据调整模型输出分布，使模型面对训练分布外数据时能拒绝不当回答。 4. 但 Alignment 并不足以防护所有安全问题，存在越狱（Jailbreak）情况，导致模型对齐失效。 5. 还需关注隐私问题。 大模型架构与特点： 1. 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 三种架构，目前熟知的 AI 助手多为 decoderonly 架构。 2. 大模型预训练数据量大，来自互联网，参数多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达 170B 参数。 3. GPT3 可根据任务描述和示例完成任务，ChatGPT 则通过对话完成任务，二者在形式和安全性上有差别。

混合专家（MoE）模型是一种在深度学习中提升计算效率的架构。以 DeepSeek 为例，其最新模型 V3 与 R1 采用了这种架构。 在 DeepSeek 的 V3 模型中，引入了多头潜注意力（MLA），将 KV 缓存压缩至新低，从而提升了计算性能。R1 模型则通过强化学习激活推理能力，首次验证无需监督微调即可实现推理。 DeepSeek 的 2360 亿参数的 DeepSeekV2 是 60 位专家混合开源模型，在数学、编码和推理方面表现出色，具有 236B 参数，21B 在生成过程中被激活，在 MTBench 上表现优异，中文能力强且性价比高。 您可以通过以下链接获取更详细的介绍：https://xiaohu.ai/p/7468 、https://zhuanlan.zhihu.com/p/21208287743 。

以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。

对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下方面： 1. 理解能力：评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量：检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：掌握广泛主题的知识程度，以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力：处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性：应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理：生成文本时是否存在偏见，是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：是否易于集成到不同应用和服务中，提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准，它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务，评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中，通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标：使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜，例如聊天机器人竞技场，由伯克利的团队管理，根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名，计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中，顶部多为专有模型，下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括： 1. 架构：有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等，如 BERT 是 encoderonly 模型，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型，众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数：预训练数据量大，往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，参数多，如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。

对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下方面： 1. 理解能力：评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量：检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：掌握广泛主题的知识程度，以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力：处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性：应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理：生成文本时是否存在偏见，是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：是否易于集成到不同应用和服务中，提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准，它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务，评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中，通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标：使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜，例如聊天机器人竞技场，由伯克利的团队管理，根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名，计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中，顶部多为专有模型，下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括： 1. 架构：有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等，如 BERT 是 encoderonly 模型，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型，众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数：预训练数据量大，往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，参数多，如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。

MIT 模式：这是一种相对宽松的开源许可模式。允许使用者对软件进行修改、再发布，并且几乎没有限制，只要求在再发布时保留原版权声明和许可声明。 Apache 模式：提供了较为宽松的使用条件，允许修改和再发布代码，但要求在修改后的文件中明确注明修改信息。同时，还包含一些专利相关的条款。 GPL 模式：具有较强的传染性和约束性。如果基于 GPL 许可的代码进行修改和再发布，修改后的代码也必须以 GPL 许可发布，以保证代码的开源性和可共享性。 BSD 模式：也是一种较为宽松的许可模式，允许使用者自由地修改和再发布代码，通常只要求保留原版权声明。 总的来说，这些开源许可模式在对使用者的限制和要求上有所不同，您在选择使用开源模型时，需要根据具体需求和项目情况来确定适合的许可模式。

开源模型常见的许可模式除了 MIT 模式外，还有以下几种： 1. Apache 许可模式：允许在商业和非商业项目中自由使用、修改和分发代码，但需要保留版权声明和许可声明。 2. GPL（GNU General Public License）许可模式：具有较强的传染性，要求基于该代码的衍生作品也必须以 GPL 许可发布。 3. BSD（Berkeley Software Distribution）许可模式：允许自由使用和修改代码，并且对衍生作品的许可要求相对宽松。 需要注意的是，不同的开源许可模式在使用条件、义务和限制方面可能存在差异，在选择和使用开源模型时，应仔细阅读和理解相关的许可协议。

AI 可以通过多种方式重塑考研机构市场部的工作模式： 1. 人机协同模式： 生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）三种产品设计模式。在这些模式下，人与 AI 的协作流程有所差异。例如，Embedding 模式中人类完成大多数工作，Copilot 模式中人类和 AI 协同工作，Agent 模式中 AI 完成大多数工作。 可以使用 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。 2. 工作流重塑： 从原子能力层重新思考，抽象化拆解大模型的底层能力，如翻译、识别、提取、格式化等，围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”构建最底层的信息处理逻辑。 重塑获取信息的方式，搜索引擎和基于大模型的聊天机器人在解决问题方面目标一致，但要注意平衡使用。 3. 创新与效率平衡： AI 能帮助提升工作效率，如自动化处理日常任务、生成报告或做出预测，但过度依赖可能导致员工失去主动创新空间。 市场部可能会越来越依赖 AI 生成广告创意，而忽视团队讨论和头脑风暴。企业需要确保员工有足够的空间和时间培养和发挥创造力，例如设计更多跨部门合作项目。 从企业 AI 内训经验来看，使用 AI 前最好有自己的想法和方向，早期将其作为顾问和头脑风暴的助手，后期进行复盘。 4. 案例启示： 例如在一家科技公司中，AI 系统接管许多日常决策工作，起初减轻了工作负担，但员工逐渐依赖 AI 生成的“最佳方案”，导致自主创新能力削弱，失去探索新市场和开发创新产品的动力。这揭示了过度依赖 AI 的潜在风险，AI 缺乏情境理解与直觉性创造，长期依赖可能阻碍企业创新发展。

RAG 主要分为以下几种模式： 1. 基础 RAG（Naive RAG） 2. 高级 RAG（Advanced RAG） 3. 模块化 RAG（Modular RAG） 其工作流程包括： 1. 上传文档：用户上传包含知识的文档，支持 txt、pdf、docx 等格式，LangChain Chatchat 会将文档转换为 Markdown 格式。 2. 文本切割：为了便于分析和处理，将长文本切割为小块（chunk）。 3. 文本向量化：将切割的 chunk 通过 embedding 技术，转换为算法可以处理的向量，存入向量数据库。 4. 问句向量化：用户提问后，同样将用户的问句向量化。 5. 语义检索匹配：将用户的问句与向量数据库中的 chunk 匹配，匹配出与问句向量最相似的 top k 个。 6. 提交 Prompt 至 LLM：将匹配出的文本和问句，一起添加到配置好的 prompt 模板中，提交给 LLM。 7. 生成回答：LLM 生成回答，返回给用户。 在典型的 RAG Flow 模式方面，包括以下微调阶段模式和推理阶段模式。 此外，RAG 就像是一个超级智能的图书馆员，具有检索、增强和生成三个步骤。其优点包括成本效益、灵活性和可扩展性；缺点是回答准确性相对专有模型的方案不够。

Stable Diffusion（SD）最新的模式包括： 1. 隐藏在光里的秘密，AI造字光与影的艺术中，将 lightingBasedPicture 模型的终止时机由 0.6 提高到 0.7 能使文字更好识别，但再提高字会显得太突兀，需把握平衡。 2. Stability AI 正式发布了期待已久的 SDXL 1.0。SDXL 1.0 由两个模型组成，第二个模型能生成更鲜艳、更准确的颜色，且比前身具有更好的对比度、光照和阴影。SDXL 1.0 是所有开放获取图像模型中参数数量最多的模型之一，拥有 3.5B 参数基础模型和 6.6B 参数模型集成管道。 如果您想要最新的 controlnet 模型，可以添加公众号【白马与少年】，回复【SD】获取。

以下是为您生成的基于人工智能的智能家居安防系统建设方案： 项目介绍： 智能家居安防系统是利用人工智能技术，对家居环境进行实时监控和安全防护的系统。它融合了智能硬件、智能软件、智能网联和服务平台等技术，旨在提升家居安防的效率和可靠性。 商业模式： 可以采用设备销售与服务订阅相结合的模式。销售智能安防设备获取收入，同时提供定期的维护和升级服务，用户按需订阅。 竞品分析： 目前市场上的竞品主要包括传统安防企业的智能化产品和新兴科技公司的创新方案。传统企业可能在硬件制造和渠道方面有优势，新兴公司则在技术创新和用户体验上有所突破。 行业分析： 智能家居安防市场正处于快速发展阶段。随着人们对生活品质和安全的重视，需求不断增长。同时，技术的进步也为行业发展提供了有力支持。 经营规划： 1. 产品研发：不断优化智能安防设备的性能和功能。 2. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行宣传和推广。 3. 客户服务：建立完善的售后服务体系，提高用户满意度。 风险评估： 1. 技术风险：如技术更新换代快，需要持续投入研发。 2. 市场风险：竞争激烈，市场份额可能受到挤压。 3. 法律风险：需符合相关法律法规和标准。 融资规划： 根据项目的发展阶段和资金需求，制定合理的融资计划。可以考虑天使投资、风险投资、银行贷款等多种融资渠道。 需要注意的是，以上方案仅为初步框架，具体内容还需要进一步深入调研和细化。