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语文教学如何使用大模型

Answer

在语文教学中使用大模型,可以参考以下方面:

  1. 提示词设置:
    • Temperature:参数值越小,模型返回结果越确定;调高参数值,可能带来更随机、多样化或具创造性的产出。对于质量保障等任务,可设置低参数值;对于诗歌生成等创造性任务,可适当调高。
    • Top_p:与 Temperature 类似,用于控制模型返回结果的真实性。需要准确答案时调低参数值,想要更多样化答案时调高。一般改变其中一个参数即可。
    • Max Length:通过调整控制大模型生成的 token 数,有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。
    • Stop Sequences:指定字符串来阻止模型生成 token,控制响应长度和结构。
    • Frequency Penalty:对下一个生成的 token 进行惩罚,减少响应中单词的重复。
  2. 了解大模型:
    • 大模型通俗来讲是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。
    • 训练和使用大模型可类比上学参加工作:找学校(需要大量 GPU 计算)、确定教材(大量数据)、找老师(算法)、就业指导(微调)、搬砖(推导)。
    • Token 是模型处理和生成的文本单位,在将输入进行分词时会形成词汇表。

需要注意的是,在实际应用中,可能需要根据具体的教学需求和场景进行调整和实验,以找到最适合的设置和方法。

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References

大语言模型设置

使用提示词时,您会通过API或直接与大语言模型进行交互。你可以通过配置一些参数以获得不同的提示结果。调整这些设置对于提高响应的可靠性非常重要,你可能需要进行一些实验才能找出适合您的用例的正确设置。以下是使用不同LLM提供程序时会遇到的常见设置:Temperature:简单来说,temperature的参数值越小,模型就会返回越确定的一个结果。如果调高该参数值,大语言模型可能会返回更随机的结果,也就是说这可能会带来更多样化或更具创造性的产出。我们目前也在增加其他可能token的权重。在实际应用方面,对于质量保障(QA)等任务,我们可以设置更低的temperature值,以促使模型基于事实返回更真实和简洁的结果。对于诗歌生成或其他创造性任务,你可以适当调高temperature参数值。Top_p:同样,使用top_p(与temperature一起称为核采样的技术),可以用来控制模型返回结果的真实性。如果你需要准确和事实的答案,就把参数值调低。如果你想要更多样化的答案,就把参数值调高一些。一般建议是改变Temperature和Top P其中一个参数就行,不用两个都调整。Max Length:您可以通过调整max length来控制大模型生成的token数。指定Max Length有助于防止大模型生成冗长或不相关的响应并控制成本。Stop Sequences:stop sequence是一个字符串,可以阻止模型生成token,指定stop sequences是控制大模型响应长度和结构的另一种方法。例如,您可以通过添加“11”作为stop sequence来告诉模型生成不超过10个项的列表。Frequency Penalty:frequency penalty是对下一个生成的token进行惩罚,这个惩罚和token在响应和提示中出现的次数成比例,frequency penalty越高,某个词再次出现的可能性就越小,这个设置通过给重复数量多的Token设置更高的惩罚来减少响应中单词的重复。

大模型入门指南

通俗来讲,大模型就是输入大量语料,来让计算机获得类似人类的“思考”能力,使之能够理解自然语言,能够进行『文本生成』、『推理问答』、『对话』、『文档摘要』等工作。既然是学习,那我们就可以用『上学参加工作』这件事来类比大模型的训练、使用过程:1.找学校::训练LLM需要大量的计算,因此GPU更合适,因此只有购买得起大量GPU的贵族学校才有资本训练自己的大模型2.确定教材::大模型顾名思义就是大,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::即用什么样的算法讲述“书本”中的内容,让大模型能够更好理解Token之间的关系4.就业指导::学完书本中的知识后,为了让大模型能够更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导5.搬砖::就业指导完成后,下面就要正式干活了,比如进行一次翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)在LLM中,Token([2])被视为模型处理和生成的文本单位。它们可以代表单个字符、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),比如:The cat sat on the mat,会被分割成“The”、“cat”、“sat”等的同时,会生成下面的词汇表:|Token|ID||-|-||The|345||cat|1256||sat|1726||…|…|

提示词快闪答疑

1.lili上课用什么工具大模型工具请大家自行准备哈。根据自己条件准备,以下是推荐顺序:1.chatGPT 4.02.kimichat3.智谱清言41.张俊文本纠错方面有什么方法案例如果是问工具的话飞书文档就带纠错功能,还可以。如果是用prompt纠错的话文本量不能太大,就直接告诉大模型:检查下列文本中的错别字、语法错误和格式错误,指出并改正,重新生成新的文本。1.王鹏华用文心一言APP,可以吗可以1.和子有没有适用于Mj Dalle3,stable diffusion方面AI绘画提示词生成技巧绘画问题超纲了1.Claire看到国外有些提示词已经可以支持调用其他AI工具了。例如chatGPT调用画图的AI工具。国内有类似AI工具之间调用的吗?你的问题没有描述清楚,是指国产大模型能不能文生图吗?是的话,一些模型可以,比如智谱和文心。1.Claire看到国外有些提示词已经可以支持调用其他AI工具了。例如chatGPT调用画图的AI工具。国内有类似AI工具之间调用的吗?你的问题没有描述清楚,是指国产大模型能不能文生图吗?是的话,一些模型可以,比如智谱和文心。1.有没有什么方法把文章给AI看看让他自己给自己写Prompt把文章给大模型看看很容易发给他就想了,关键是自己给自己写什么样的prompt?1.lili如果只是用来自己学,长期学习,必须需要iPhone手机或者对显卡有一定要求吗?现在ChatGPT交费有问题。没有途径。

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怎样利用AI进行广州小学语文数学英文各科的学习辅导,请给出具体可操作方案,及安排一个学期的日程。
目前没有关于利用 AI 进行广州小学语文、数学、英语各科学习辅导的具体可操作方案及学期日程的相关内容。但一般来说,可以考虑以下步骤: 首先,确定学习目标和重点。针对每门学科,明确本学期需要掌握的知识点和技能。 然后,选择适合的 AI 学习工具。例如,有一些在线学习平台或教育类的 APP ,它们可能提供课程讲解、练习题、智能辅导等功能。 在日程安排方面,可以每周安排一定的时间使用 AI 工具进行学习。比如,周一至周五每天晚上安排 12 小时,分别用于语文、数学、英语的学习。周末可以进行复习和总结。 具体到每天,可以先通过 AI 工具进行知识点的学习,然后做相关的练习题进行巩固,最后利用工具的智能辅导功能解决疑难问题。 需要注意的是,AI 只是辅助工具,不能完全替代教师和家长的指导与监督。
2025-02-17
AI在青少年语文写作方面能提供什么帮助?
AI 在青少年语文写作方面能够提供以下帮助: 1. 激发好奇心和拓展思维:如果将提问方式从封闭性改为开放性,或让 AI 帮助提出更多拓展思考的问题,能够激发孩子的好奇心。 2. 辅助写作过程:让 AI 写作文,孩子对其进行点评批改,并指导 AI 迭代出更好的文章。通过提交孩子和 AI 共同完成作文的聊天记录来进行评价,重点关注孩子能否说清楚 AI 作文的优缺点以及如何修改,甚至可能需要给 AI 做示范。 需要注意的是,在运用 AI 辅助写作时,家长和老师会担忧孩子不动脑筋、完全依赖 AI 写作等问题。但我们可以研究和尝试克服这些问题,让 AI 更好地支持孩子长远发展。
2024-11-07
如何训练一个跨语文与数学学科的教师备课助手
目前知识库中暂时没有关于如何训练一个跨语文与数学学科的教师备课助手的相关内容。但一般来说,训练这样的助手可能需要以下步骤: 1. 明确需求和目标:确定助手需要具备的具体能力和能够解决的问题,例如能够生成语文和数学的详细教案、提供教学方法建议等。 2. 数据收集:收集大量的语文和数学教学资料,包括教材、教案、教学视频、练习题等,以丰富助手的知识储备。 3. 选择合适的技术和模型:根据需求和数据特点,选择适合的人工智能技术和模型,如自然语言处理模型、机器学习算法等。 4. 模型训练:使用收集到的数据对模型进行训练,不断调整参数以提高模型的性能。 5. 评估和优化:通过实际测试和用户反馈,评估助手的表现,发现问题并进行优化改进。 需要注意的是,这是一个较为复杂的任务,需要综合考虑多方面的因素,并不断进行试验和改进。
2024-10-16
人工智能时代对语文教育的影响
人工智能时代对语文教育具有多方面的影响: 1. 学习工具的丰富:学生在作业中可利用如 Grammarly、Orchard、Lex 等工具克服写作难题,提升写作水平。 2. 个性化学习计划的实现:能够大规模部署个性化的学习计划,为每个学生提供“口袋里的老师”,满足其独特需求,如实时交流并给予发音或措辞的反馈。 3. 教学场景的复杂性增加:使用技术可能导致班级学生成绩方差增大,学生对新技术接受程度不同会加大教师教学难度和工作量,甚至需要分层教学。 4. 教师的情感因素影响:对于某些智能系统,教师可能因对出题合理性的不信任、自身权利被剥夺等情感因素而不愿意使用,且担心学生成绩下滑带来的责任。 您还可以了解更多关于。
2024-09-28
我需要查找关于stable diffusion的教学
以下是为您整理的关于 Stable Diffusion 的教学资源: 基本介绍:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CeOvwZPwCijV79kt9jccfkRan5e 运作原理:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TNIRw7qsViYNVgkPaazcuaVfndc 入门视频教程: https://waytoagi.feishu.cn/wiki/O5jEwgZIRiQ10xkqGOQcKtSBnSe https://zhuanlan.zhihu.com/p/622238031 模型网站: C 站SD 模型网站:https://civitai.com/ Liblibai模型+在线 SD:https://www.liblib.ai/ huggingface:https://huggingface.co/models?pipeline_tag=texttoimage&sort=trending 吐司站:https://tusiart.com/ 推荐模型:人像摄影模型介绍:https://www.bilibili.com/video/BV1DP41167bZ 更多入门教程:
2025-02-14
哪个ai 适合做教学 ppt
以下是一些适合用于制作教学 PPT 的 AI 工具: 1. Claude:能够帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 2. Gamma.app:在制作 PPT 方面有一定的帮助。 3. Kimi.ai:可以将思维导图图片转成 PPT。 4. 讯飞智文(http://zhiwen.xfyun.cn ):免费的 AI 制作 PPT 工具。 5. Mindshow.fun:支持 Markdown 导入。 6. Tome.app:AI 配图效果好。 7. Chatppt.com:自动化程度高。 此外,还有一些相关的网站和产品,如百度文库(https://cp.baidu.com ),橙篇是百度文库于 2024 年 5 月 30 日发布的综合性 AI Native 产品,集多种功能于一身。在使用 AI 制作 PPT 时,其原理和作用包括减轻排版工作压力、生成打底内容、根据用户输入生成大纲列表等,用户不满意还可自行选择模板。
2025-02-13
如何创建一个应用于教学的各个环节,如备课体系、作业批改、出题建议、辅助出题等的智能体?
要创建一个应用于教学各个环节的智能体,您可以参考以下步骤和考虑以下方面: 1. 提前收集教育领域的需求,例如让云谷老师协助收集需求和案例,社群小伙伴帮助实现。这些需求可以包括办公提效的具体场景、家校沟通、个性化教育、心理疏导、备课体系、作业批改、出题建议、辅助出题、建立孩子的成长体系记录、孩子成长的游戏(如寻宝游戏)、朗读(模拟老师泛读,学生背诵,AI 评判)、文生图和文生视频在备课时的针对性、学科本身的教育辅助、分析学生行为并给出策略(基于教育心理学)、教师模拟培训、公开课备课辅助、指导新老师处理学生矛盾和家长问题以提高沟通能力等。 2. 明确最终交付物的形态和背后的思考,使需求描述更清晰。 3. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台(https://bigmodel.cn/),获取资源包。新注册用户可获得 2000 万 Tokens,也可通过充值/购买多种模型的低价福利资源包,或者共学营报名赠送资源包。 4. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包,本次项目可能会使用到 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 等模型。 5. 进入智能体中心 我的智能体,开始创建智能体。为了照顾初学者,可以手把手进行编辑,完成一个简单智能体的搭建。 此外,在创建过程中,还可以考虑以下相关的产品和服务: 1. 具身智能的企业产品。 2. 3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书等。 3. 学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体等。 4. Zeabur 等云平台、0 编码平台。 5. 大模型如通义、智谱、kimi、deepseek 等。 6. 编程辅助、文生图工具(如可灵、即梦等)。 需要注意的是,创建这样的智能体需要综合考虑多方面的因素,并不断优化和改进,以满足教学的实际需求。
2025-02-10
如何训练一个辅助教学和备课的智能体
要训练一个辅助教学和备课的智能体,可以参考以下步骤和方法: 1. 利用大语言模型:例如 ChatGPT 等,探讨如何借助其辅助备课、解答学生疑问和生成教学材料。分享与大语言模型进行有效沟通的技巧,提升提问和指令的质量。 2. 注重教学应用:在训练过程中,考虑如何将智能体应用于教学的各个环节,如备课体系、作业批改、出题建议、辅助出题等。 3. 收集教育需求:提前收集教育领域的需求,包括办公提效、家校沟通、个性化教育、心理疏导等方面,让智能体能够针对性地提供服务。 4. 分析学生行为:基于教育心理学等,训练智能体能够分析学生行为,并给出相应的策略。 5. 模拟培训:如教师模拟培训、公开课备课辅助等。 6. 结合跨学科项目:像生物和信息科技老师合作带着学生训练 AI 模型。 7. 考虑多种教育场景:例如朗读、背诵评判,文生图、文生视频在备课时的针对性应用等。 同时,在与智能体交流时,要注意以下心得: 1. 把智能体当人看,用计算机神经网络模拟人脑工作,它表现得更像人,而不是准确的机器,也会不懂装懂,时对时错。 2. 智能体不需要休息,效率很高,但没有自驱力,被动回答。 此外,一些学校已经在行动,如北京市新英才学校的跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游,英语老师在 AIGC 的帮助下备课和授课等。
2025-02-10
模拟教学的AI工具
以下是为您推荐的模拟教学的 AI 工具: 1. 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 写作猫是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,还能实时同步翻译。支持全文改写,一键修改,实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性,为文章的正负情感、情绪强度和易读性打分。 2. 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 是得力的智能写作助手,能处理心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 智能创作助手,探索用 AI 技术提升写作者的写作效率和创作体验。 此外,还有更多 AI 写作类工具可以查看这里:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 (内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别) 在教育领域,以下 AI 工具也能发挥作用: 1. 像可以提供语言学习方面的帮助,如实时交流并对发音或措辞给予反馈。 2. 能够指导学生解决数学问题。 3. 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 4. 像 Grammarly、这样的工具能帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 5. 可协助创建演示文稿。 另外,HiDeepSeek 是一个让 AI 思维过程变得透明的工具,它能让 AI 在给出答案的同时展示思考过程,例如当老师使用它准备教案时,会先分析教学目标、思考学生可能遇到的困难,再逐步设计教学步骤。
2025-02-07
初中物理教师如何将AI辅助教学
初中物理教师可以通过以下方式将 AI 辅助教学: 1. 学情分析与作业测评:利用基于平台数据的学情智能分析工具,实现精准教育。例如,让 AI 生成作业题目并优化题目质量与难度,对主观题进行辅助批改。 2. 课程规划:借助像沃顿商学院提供的提示词库,将自己视为教学助理,明确学习目标,细化希望学生思考和练习的内容,预判常见难点并帮助克服,详细说明教学任务,描述优秀学习表现,运用提问和检查理解的方式评估学习效果,合理安排讲解、示范、练习、复习等环节。 3. 创新教学方法:可以像初中数学老师朱力老师那样,将生活中的实际案例,如巴以冲突、泰坦尼克号的史料等,借助 AI 转化为与物理相关的教学内容,让学生从生活中学习物理。 4. 提示词工程:注重提示词的逻辑,将复杂任务拆分成科学合理的步骤,让前一步的结果成为后一步的基础,且要确保步骤能打印出来,以便影响后续预测结果。例如,让智谱清言出 20 道物理选择题,配上参考答案和解析,从中挑选可用的题目。
2025-02-06
模型微调是怎么实现的
模型微调是一种迁移学习技术,常用于深度学习中。其基本思路是先有一个在大量数据上预训练的模型,已学会一些基本模式和结构,然后在特定任务数据上继续训练以适应新任务。 以下是关于模型微调的具体实现步骤: 1. 准备和上传训练数据。 2. 训练新的微调模型: LoRA 微调: 脚本见:。 具体实现代码见。 单机多卡的微调可通过修改脚本中的include localhost:0 来实现。 全量参数微调: 脚本见:。 具体实现代码见。 3. 加载微调模型: LoRA 微调:基于 LoRA 微调的模型参数见基于 Llama2 的中文微调模型,LoRA 参数需和基础模型参数结合使用。通过加载预训练模型参数和微调模型参数。 全量参数微调:调用方式同模型调用代码示例,只需修改其中的模型名称或保存路径。 微调的优点包括: 1. 比即时设计更高质量的结果。 2. 能够训练比提示中更多的例子。 3. 由于更短的提示而节省了 Token。 4. 更低的延迟请求。 微调目前仅适用于以下基础模型:davinci、curie、babbage 和 ada。 以下是两个帮助理解微调概念的例子: 1. 情感分类:先使用大量语料库预训练模型,使其学会基本语法和单词语义,再收集标注过的电影评论(积极或消极)继续训练模型,使其学会判断评论情感。 2. 图像分类:先使用大量图片(如 ImageNet 数据集)预训练模型,使其学会识别图片中的基本形状和纹理,再收集标注过的猫和狗的图片继续训练模型,使其学会区分猫和狗。
2025-02-19
汇总一下现在的大语言模型都有哪些,国外和国内的模型分别列出来
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。
2025-02-19
0到1使用大语言模型
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。
2025-02-19
deepseek的论文里面讲的混合专家模型怎么理解
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 。
2025-02-19
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
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。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
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。
2025-02-18
请介绍一下如何使用AI进行PPT生成
以下是使用 AI 进行 PPT 生成的方法: 1. 利用闪击: 访问国内网站 https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ,无需魔法。 选择模板。 将准备的大纲转换成适配闪击的语法,可参考官方使用指南:https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 。 点击文本转 PPT,并在提示框中选择确定,得到转换后的 PPT。 可在线编辑,但导出有会员限制。 2. 以爱设计为例: 导入大纲到工具生成 PPT,其他工具操作方式大同小异,基本基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 生成。 优化整体结构,按照公司要求自行优化字体、图片等元素,针对下载后的 PPT 可删改内容。 3. 结合 GPT4、WPS AI 和 chatPPT: 先让 GPT4 生成 PPT 大纲。 把大纲导入到 WPS 当中,启用 WPS AI 一键生成 PPT。 让 chatPPT 添加一些动画。 手动修改细节,如字体、事实性错误等。
2025-02-18
动漫制作中如何使用ai辅助工作
在动漫制作中使用 AI 辅助工作,大致流程如下: 1. 面临时间和金钱的双重压力,需找到适合的制作捷径。AI 目前主要是辅助工具,负责搞定图和片,其他部分仍依赖人工。 2. 效率至关重要。和视频相关的所有内容、资料都记录在飞书文档里。 3. 分工方面,有人负责前期的内容构思和脚本编写,有人主要负责图片、视频生成和视频剪辑。 4. Midjourney 提示词围绕皮克斯、迪士尼、3D 风格来写,例如:"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,Smile with surprise,wearing a school uniform,looking at a blurry gift box in the foreground,super closeup shot,camera focus on his face,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style,blurry classroom scene,bright sunshinear 16:9niji 6",重点是"a small white Chiense dragon,anthropomorphic,3D render,Unreal Engine,Pixar 3D style",尺寸比例 16:9,模型选择 niji 6,其他根据需求调整。 5. 动画制作主要使用 Runway,因其控制笔刷有优势。
2025-02-18
哪一款AI 可以实现参考一张柱状图,使用我提供的数据,生成同样的柱状图
以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图,使用您提供的数据生成同样的柱状图: 1. PandasAI:这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具,在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品,而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”,用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题,它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型,OpenAI API key 需自备。例如,输入“pandas_ai.run”,即可生成相关柱状图。链接:https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel:这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具,能帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接:https://datasquirrel.ai/
2025-02-18
deepseek使用小技巧
以下是关于 DeepSeek 使用的一些小技巧: 1. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:包括作家风格移植(如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”)、文体杂交(如“将产品说明书改写成《史记》列传格式”)、学术口语化(如“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”)。 领域穿透技术。 2. 场景化实战策略:包括商业决策支持、创意内容生成、技术方案论证。 3. 效能增强技巧: 对话记忆管理:如上下文锚定(“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”)、信息回溯(“请复述之前确认的三个设计原则”)、焦点重置(“回到最初讨论的供应链问题”)。 输出质量控制:针对不同问题类型进行修正,如过度抽象(“请具体说明第三步操作中的温度控制参数”)、信息过载(“用电梯演讲格式重新组织结论”)、风格偏移(“回归商务报告语气,删除比喻修辞”)。 4. 特殊场景解决方案: 长文本创作:如分段接力法(“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”)、逻辑粘合剂(“确保新章节与前文的三处细节呼应”)。 敏感内容处理:如概念脱敏法(“用经济学原理类比说明网络审查机制”)、场景移植法(“假设在火星殖民地讨论该议题”)。 5. 通用于任何大模型的提示词针对性技巧: 身份定位技巧:目的是让 AI 理解您的背景和专业水平,例如“作为一名刚入职的电商运营,需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 场景描述技巧:提供具体的应用场景和限制条件,例如“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案,目标用户是 25 35 岁的年轻父母,预算 3000 以内,需强调安全定位功能”。 结构化输出技巧:指定具体的输出格式和内容结构,例如“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据,包含以下维度:月度销量、同比增长、市场份额,并在表格下方总结三个关键发现”。 分步骤提问技巧:将复杂问题拆解为可管理的小任务,例如“请分三步指导新手做美食短视频:前期准备:需要哪些设备和技能 拍摄阶段:关键场景和机位选择 后期制作:剪辑节奏和音乐配合建议”。 反馈优化技巧:通过追问获得更精准的答案。 深度思考引导技巧:获得更深入的分析和见解。 6. 万能提示词:您是一名顶尖的提示词优化专家,请按以下步骤优化下方提示: 分析原提示的模糊性、冗余项和潜在歧义。 基于,重构提示结构(可参考 CRISPE/BROKE 框架)。 生成 3 个优化版本,并解释每版的改进逻辑。 7. 如果官网的搜索不能用,一直崩溃,可以用火山的满血版,在视频的最后 10 分钟左右有手把手教程。 8. 关于 DeepSeek 的论文解读,有直播视频回放和相关论文下载,如。
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