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你是基于什么模型?

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我调用的是抖音集团的云雀大模型。

Gemini 模型是基于 Transformer 解码器构建的,对模型结构进行了优化,主要为大规模稳定训练及在 Google 的 TPU 上推理优化。它能适应与各种音频和视觉输入交织的文本输入,并生成文本和图像输出,经过训练支持 32k 的上下文长度,采用高效的注意机制。

麦橘超然 MajicFlus 是一款基于 flux.dev 微调融合的模型,专注于高质量人像生成,尤其擅长亚洲女性,有卓越人像生成能力、广泛适用性、简单易用等特点。多位社区成员基于模型制作的 LoRA 一同发布,扩展了功能与表现力,但它对社区大部分的 lora 不完美兼容,需降低权重至 0.5 以下。

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References

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。

Gemini report 中文翻译

Gemini模型是基于Transformer解码器构建的(Vaswani等人),对模型结构进行了优化,模型优化主要是为了大规模的稳定训练,以及在Google的TPU上进行推理优化。它们经过训练以支持32k的上下文长度,采用高效的注意机制(例如,多查询注意力(Shazeer,2019))。我们的第一个版本Gemini 1.0包括三种主要尺寸,以支持广泛的应用,如表1所述。Gemini模型经过训练,可以适应与各种音频和视觉输入(如自然图像、图表、屏幕截图、PDF和视频)交织的文本输入,并且可以生成文本和图像输出(请参见图2)。Gemini模型的视觉编码受到我们自己对基础模型的启发,包括Flamingo(Alayrac等人,2022)、CoCa(Yu等人,2022a)和PaLI(Chen等人,2022年),重要的区别在于这些模型从一开始就是多模态的,并且可以使用离散的图像标记(discrete image token)自然的输出图像(Ramesh等人2021;Yu et al.,2022b).通过将视频编码为大上下文窗口中的一系列帧来实现视频理解。视频帧或图像可以自然地与文本或音频交错作为模型输入的一部分。这些模型可以处理可变的输入分辨率,以便在需要细粒度理解的任务上,进行更多的计算。并且,Gemini能够直接的插入音频信号,来自Universal Speech Model(USM)16khz的特征。当音频自然地映射到文本输入时,通常会丢失细微差别(例如,参见网站上的音频理解演示),这使得模型能够捕获这些细微差别。

麦橘flux模型生态-全球首发!

麦橘超然MajicFlus是一款基于flux.dev微调融合的模型,专注于高质量人像生成,尤其擅长表现亚洲女性的细腻与美感。模型以唯美、写实、易用为核心特色,能够通过简单的提示词生成优质效果,同时对复杂提示词也有出色的响应能力。[heading3]模型特点[content]卓越的人像生成能力:优化了在不同光影条件下的表现,确保人像在各种构图中的面部细节和肢体完整性。广泛的适用性:除了人像生成外,模型在生成非人生物和场景时也有显著改进,适应更多创作需求。简单易用:用户无需复杂的提示词即可生成高质量作品,同时支持更长提示词的精细控制。[heading3]社区适配[content]MajicFlus模型在发布的同时,多位社区成员基于模型制作的LoRA也将一同发布,进一步扩展了模型的功能与表现力。这些LoRA为用户提供了更多样化的创作可能性,使模型能够适应更多特定场景和风格需求。[heading3]弱点[content]MajicFlus并非为生成NSFW内容而设计。然而,如果有需要,可以使用相关LoRA来实现此类目的。MajicFlus的存在是为了解决国际社区中模型缺乏亚洲代表性的问题。如果您希望生成非亚洲种族的图像,请考虑使用其他高质量模型。由于该模型是个微调融合模型,对社区大部分的lora都是不完美兼容的,需要降低权重至0.5以下。推荐使用带有majicFlus标志的矩阵模型,搜索关键字majicflus就可以看到他们,认准标题和logo,现在已有超过50款风格各异的优质模型。

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不同ai模型的应用场景
以下是不同 AI 模型的应用场景: 基于开源模型: Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区,提供平台让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享,用户无需深入了解技术细节即可创作出较高质量的作品。 基于闭源模型: OpenAI 的 DALLE 系列: 发展历史:2021 年初发布 DALLE,2022 年推出 DALLE 2,2023 年发布 DALLE 3,不断提升图像质量、分辨率、准确性和创造性。 模型特点:基于变换器架构,采用稀疏注意力机制,DALLE 2 引入 CLIP 模型提高文本理解能力,DALLE 3 优化细节处理和创意表现。 落地场景:2C 方面可控性强于 Midjourney,但复杂场景和细节处理能力不如 Midjourney;2B 方面与 Midjourney 场景类似。 商业化现状:通过提供 API 服务,使企业和开发者能集成到应用和服务中,采取分层访问和定价策略。 伦理和合规性:加强对生成内容的审查,确保符合伦理和法律标准。 大模型: 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助:用于代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助:创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像,未来可能扩展到视频内容生成。 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家沉浸式体验。 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关问题,提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务门槛。 这些只是部分应用场景,随着技术进步和模型优化,AI 模型在未来可能会拓展到更多领域和场景。同时,也需注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。
2025-02-21
大模型和小模型区别是什么?是否大模型都属于生成式AI,小模型属于判别式AI,为什么大模型有幻觉小模型没有?
大模型和小模型的区别主要体现在以下几个方面: 1. 规模和参数数量:大模型通常具有更多的参数和更复杂的架构,能够处理更大量和更复杂的数据。 2. 能力和性能:大模型在语言理解、生成等任务上往往表现更出色,能够生成更准确、丰富和连贯的内容。 3. 应用场景:大模型适用于广泛的通用任务,而小模型可能更专注于特定的、较狭窄的领域。 并非大模型都属于生成式 AI,小模型都属于判别式 AI。生成式 AI 能够生成新的内容,如文本、图片等;判别式 AI 则主要用于对输入进行分类或判断。模型的分类与其大小并无直接的必然联系。 大模型出现幻觉的原因主要是其通过训练数据猜测下一个输出结果,可能会因错误或不准确的数据导致给出错误的答案。而小模型相对来说数据量和复杂度较低,出现幻觉的情况相对较少,但这并非绝对,还取决于模型的训练质量、数据的准确性等多种因素。优质的数据集对于大模型减少幻觉现象非常重要。
2025-02-21
如果想用AI创作表情包,推荐用什么AI大模型
如果您想用 AI 创作表情包,以下是一些推荐的 AI 大模型及相关平台: 1. MewXAI:这是一款操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括 MX 绘画,拥有众多超火模型和上百种风格,支持文生图、图生图;MX Cute 是自研的可爱风动漫大模型;MJ 绘画在表情包制作等方面表现出色;还有边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等多种功能。访问地址:https://www.mewxai.cn/ 2. 在开发 AI Share Card 插件的过程中,选用的是 GLM4flash 模型。它具有较长的上下文窗口、响应速度快、并发支持高、免费或价格较低等优点。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-21
复杂推理的产品,给模型灌什么能够更好训练推理能力?以及怎么优化模型的推理准确度?
以下是一些能够更好训练模型推理能力以及优化推理准确度的方法: 1. OpenAI 的推理模型通过强化学习进行训练,在训练过程中,模型学会在回答前思考,产生长链的思维过程,并不断尝试不同策略,识别错误,从而能够遵循特定的指导方针和模型政策,提供更有用的回答,避免产生不安全或不适当的内容。 2. 蒙特卡洛树搜索(MCTS)对推理模型有积极影响,例如在数学定理证明中,能探索非确定性证明路径,将解决 IMO 几何题的耗时从传统方法的 30 分钟降至 90 秒;在多跳问答系统中,结合 MCTS 的模型在 HotpotQA 数据集上准确率提升 12%,因其能回溯验证中间推理步骤。 3. 动态知识融合机制方面,传统基于规则的推理无法处理模糊知识,而 MCTS 增强方案在医疗诊断中可将误诊率从纯规则引擎的 23%降至 9%。 4. 资源分配优化方面,在逻辑谜题求解任务中,MCTS + Transformer 能达到 85%准确率且耗时 3 秒,而纯 Transformer 为 62%准确率且耗时 8 秒;在法律条文推导任务中,MCTS + Transformer 有 92%合规性且耗时 5 秒,纯 Transformer 为 88%合规性且耗时 2 秒。 OpenAI 于 9 月 12 日发布的新模型 o1 旨在实现通用复杂推理,通过强化学习和思维链的方式提升推理能力,尤其在数学和编程领域表现出色,但用户反馈显示其实际表现与宣传存在差距,成本高于 GPT4o,且在某些任务上优势不明显,OpenAI 仍在探索如何优化模型的推理性能。
2025-02-21
偏推理型的内容,怎么提升模型的推理深度及准确度?
提升模型推理深度及准确度的方法包括以下几个方面: 1. 扩大模型规模:随着模型规模的扩大,其推理能力会得到提升,类似于 AlphaGo 或 AlphaZero 的工作方式,通过蒙特卡罗推演来修改评估函数,从而提高推理精度。 2. 引入多模态学习:引入图像、视频和声音等多种模式将极大地改变模型的理解和推理能力,特别是在空间理解方面。多模态模型可以通过更多的数据和更少的语言来进行学习。 3. 优化训练方法: RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback):模型在这个过程中的目标是最大程度地获得人类的认可,通过奖励模型来衡量。 结合不同的推理能力提高途径:将生成不同的思维链(CoT)并选择有效路径的方法,与在部署时用大量计算进行推理的方法结合起来。 4. 改进模型结构和算法: 规模和算法是科技进步的关键因素,数据和计算规模具有决定性作用。 在模型之上添加启发式方法或增加模型本身的规模。 此外,Hinton 还提到了一些相关观点,如最合理的模型是将符号转换成大向量并保留符号的表面结构,大型语言模型通过寻找共同的结构来提高编码效率,以及即使训练数据中有错误,大型神经网络也具有超越训练数据的能力等。
2025-02-21
现在市面上的AI大模型
以下是关于市面上的 AI 大模型的相关知识: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因层数多而称为深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;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(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-20