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怎样操作来源模型

Answer

以下是关于操作来源模型的相关内容:

对于某些模型,如 Llama-3.1 8B Instruct,操作方式如下:

  1. 选择自定义提示词(也可选择预定义的话题,即黑色按钮,黑色按钮会有新手使用指引)。然后左边会出现熟悉的 chat 界面。
  2. 输入对话内容,等待左右两边的内容生成。若右边的分析未刷新,在相关按钮间切换。
  3. Activation Mode 可获得整段的推理判断;Attribution Mode 需选中一个 token,它会分析对应的最大关联内容。

对于 ComfyUI 玩 SDXL 的模型,操作要点包括:

  1. 添加噪波:disable,运行后操作:fixed,步数:30,开始降噪步数:20,结束降噪步数:30,返回噪波:disable。
  2. 若将 refiner 的模型连上提示词导致第一个 base 模型的链接断开,可通过加入新节点(右键点击-【新建节点】-【实用工具】-【Primitive 元节点】),在文本节点上单击右键选择【转换文本为输入】,将元节点与文本节点相连接,复制出正负提示词节点分别给 base 模型和 refiner 模型,再将 base 模型的一套输出给第一个采样器节点,refiner 模型的一套输出给第二个采样器节点,使两个模型同时起作用。

对于 Tusiart 模型:

  1. 首页包括模型、帖子、排行榜,可查看大手子炼成的模型、图片,不同模型有 checkpoint 和 lora 等标签,还有 XL 标签属于 SDXL 新模型,点击可看模型详细信息及返图区。
  2. 基础模型(checkpoint)是生图必需的,任何生图操作必须选定,lora 是低阶自适应模型,可有可无,但对细节控制有价值。
  3. ControlNet 可控制图片中特定图像,VAE 类似于滤镜可调整生图饱和度,选择 840000 即可。
  4. Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容,负向提示词 Negative Prompt 是想要 AI 避免产生的内容。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

有人破译了模型回答 9.9<9.11 的原因! (大佬把模型拆了, 解剖神经元帮你解释

1.选择自定义提示词(当然你也可以选之前预定义的话题,也就是黑色的按钮):PS:黑色的按钮会带着你做新手使用指引。然后左边会出现我们熟悉的chat界面,就不详细介绍这个界面。网站上提供的模型是Llama-3.1 8B Instruct:1.输入你的对话内容,等待左右两边的内容生成。如果这时右边的分析没刷新成上图的样子,在这两个按钮之间做做切换。由于它的归因聚类也是用了大模型,所以稍微等等,它也有个反应时间,过程中可能是这样的:最终你得到的结果可能和我不同,甚至可能是正确的答案,猜测是这个模型用的温度temprature不是最低,因此你会得到不同的结果。Activation Mode:你将获得整段的推理判断。Attribution Mode:你需要选中一个token,它会帮你分析对应的内容里最大的关联。1.从结果中,你会发现模型认知的9.11大概率是那个著名的时间,也可能是一个日期。这种情况下,模型就判断9月11日比9月3日大。而如果我们用一个显然不是日期的数字对比,比如9.31和9.4比,大概率答案是正确的:解释也回归到了数字范畴:它从侧面证明了LLM的基本原理:LLM是采用多头注意力机制预测下一个token的,因此训练数据中相关的语句如果越多,它们之间的相关性概率会越高。在这个案例里,9.11作为日期“概念”的权重显然比它是个数字“概念”的权重大。

【ComfyUI】使用ComfyUI玩SDXL的正确打开方式

添加噪波:disable。这里关闭,因为是继承上一个采样器,所以不需要再添加噪声。运行后操作:fixed。相当于锁定随机种子的意思。步数:30。迭代的总步数,和之前保持一致。开始降噪步数:20。传递过来之后,是从第20步开始的。结束降噪步数:30。这个数字也可以保持默认,反正就是运行到结束。返回噪波:disable。不用返回了,到这一步已经结束了。但是,现在问题来了。如果我将refiner的模型连上提示词的话,第一个base模型的链接就会断开,怎么样才能让两个模型同时起作用呢?我们来加入一个新节点,右键点击-【新建节点】-【实用工具】-【Primitive元节点】。这个节点很有意思,它连接谁,就会变成谁的属性。在文本节点上单击右键,选择【转换文本为输入】。此时,文本节点上就多了一个文本的连接点。将元节点与文本节点相连接,这时元节点就变成了正向提示词的输入框。同理,可以将负向提示词框也用元节点代替。再复制出一套正负提示词节点,一套给base模型,一套给refiner模型。然后,base模型的那一套输出给第一个采样器节点,refiner模型的那一套输出给第二个采样器节点。

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)。

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2024 年值得关注的中文大模型全景图
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2025-02-21
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
chatgpt-on-wechat接入企业微信应用的具体操作
以下是 chatgptonwechat 接入企业微信应用的具体操作: 1. 登录宝塔面板,在其中可视化控制云服务器,部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。 2. 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 3. 项目模板代码示例如下:将编译好的内容复制进来。 4. 在容器中创建容器,选择容器编排,填入模板和名称,确定。 5. 运行成功后,点击容器,可以看到运行的是两个服务。 6. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 7. 手动刷新界面,点击“刷新日志”,若看到“WeChat login success”,则成功将 Bot 接入微信中。 此外,还需注意: 1. chatgptonwechat 项目是基于大模型的智能对话机器人,支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入,可选择多种模型,能处理多种形式的内容,并通过插件访问外部资源,支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 2. 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮,可参考相关代码示例进行操作。若无法正常启动,可查看文档后面的“常见问题”。
2025-02-21
给出实际的操作案例,结合deepseek、kimi、豆包工具。
以下是结合 deepseek、kimi、豆包工具的实际操作案例: 在 2025 年 1 月的国内月活榜中: deepseek 作为聊天机器人,网址为 chat.deepseek.com,活跃用户达 7068 万人,环比变化为 24.3616%,所属公司为深度求索。 豆包作为聊天机器人,网址为 doubao.com,活跃用户为 779 万人,环比变化为 0.1911%,所属公司为字节跳动。 kimi 作为聊天机器人,网址为 kimi.moonshot.cn,活跃用户为 591 万人,环比变化为 0.1135%,所属公司为月之暗面。 在 2025 年 1 月的国内流量榜中: deepseek 作为聊天机器人,网址为 chat.deepseek.com,访问量达 22541 万,环比变化为 20.4093%,所属公司为深度求索。 豆包作为聊天机器人,网址为 doubao.com,访问量为 3457 万,环比变化为 0.1041%,所属公司为字节跳动。 kimi 作为聊天机器人,网址为 kimi.moonshot.cn,访问量为 3282 万,环比变化为 0.1283%,所属公司为月之暗面。 此外,在使用效果方面,DeepSeek 的思考与表达被认为碾压了包括豆包和 kimi 在内的其他模型,其思考过程细腻、自洽、深刻、全面,输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝。
2025-02-20
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炒股需要怎么操作?用什么软件比较好
以下是一些与 AI 炒股相关的信息和软件推荐: Stocked AI(https://www.stockedai.com/):这是一个投资服务平台,提供每日股票推荐。其推荐由机器学习模型生成,利用人工智能预测下一天的股票收盘价。 需要注意的是,AI 炒股虽然具有一定的辅助作用,但并不能完全保证投资的成功和盈利,投资决策仍需综合多方面因素谨慎考虑。
2025-02-13
搭建个人知识库的具体操作是什么?
搭建个人知识库的具体操作如下: 1. 了解 RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,通过检索增强生成 RAG 实现。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载不同类型的文档。 文本分割器把文档切分为指定大小的块。 存储涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案。 2. 本地知识库进阶: 若要更灵活掌控知识库,需使用 AnythingLLM 软件,其包含 Open WebUI 的所有能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址:https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 操作包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式综合给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案)、测试对话。 3. 使用 embeddings: 将文本转换成向量能节省空间,可理解为索引。 把大文本拆分成小文本块,通过 embeddings API 转换成向量,在向量储存库保存向量和文本块作为知识库。 用户提问时,问题先转成向量,与储存库中的向量比对,提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API 。 例如,对于“此文作者是谁?”的问题,通过比较向量可找到关联度高的文本块。
2025-02-13
我想把自己电脑里的文档搭建一个AI知识库方便的随时查找相关信息,请问具体要怎么操作?
以下是在电脑里将文档搭建为 AI 知识库以便随时查找相关信息的具体操作步骤: 1. 上传文件:在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据,根据引导上传您的文档。 2. 等待解析:根据您上传的文档大小,百炼需要一定时间解析,通常占用 1 6 分钟,请您耐心等待。 3. 建立索引:进入,根据引导创建一个新的知识库,并选择刚才上传的文件,其他参数保持默认即可。知识库将为上一步骤中准备的文档建立索引,以便后续大模型回答时检索参考。选择向量存储类型时,如果您希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据,可选择 ADB PG。 4. 引用知识:完成知识库的创建后,可以返回进入到刚才创建的应用设置界面,打开知识检索增强开关、选择目标知识库,测试验证符合预期后点击发布。Prompt 中会被自动添加一段信息,以便大模型在后续回答时参考检索出来的信息。 此外,知识库中的文档需要被转换成向量形式,这依靠 Embedding Modle 完成。在检索阶段,检索器会根据问题向量在庞大的向量空间中搜索与问题相关的内容,通过相似性计算、排序与选择、信息抽取等操作找出最相关的信息片段。然后在信息整合阶段,将检索到的信息连同用户问题和系统预设整合成全新的上下文环境,为生成回答提供基础。 您还可以参考以下文章获取更多相关知识:
2025-02-09
优秀的来源大模型有哪些
以下是一些优秀的大模型: Google 的 T5:属于 encoderdecoder 类型的模型,适用于翻译和摘要等任务。 OpenAI 的 GPT3:预训练数据量大,参数众多,能根据用户输入的任务描述或示例完成任务。 ChatGPT:用户通过像和人类对话的方式即可完成任务。 国内的优秀大模型有: 智谱清言(清华&智谱 AI):基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三,更擅长专业能力,但代码能力有优化空间,知识百科稍显不足。可应用于 AI 智能体、较复杂推理、广告文案、文学写作等场景。 通义千问 2.0(阿里云):在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一,在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三,各项能力较为均衡。聚焦在移动设备端的应用,涵盖知识、记忆、工具、创作等方向,支持多种工具和文生文、文生图等场景。 Baichuan213BChat(百川智能):百川智能自主训练的开源大语言模型,是中文开源模型的主导力量。
2024-12-28
国内外最好的来源大模型有哪些 对比介绍一下
以下是国内外一些较好的大模型及其对比介绍: 国外大模型: GPT4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先,在各项能力上表现出色。 国内大模型: 文心一言 4.0(API)总分 79.02 分,过去 1 年有长足进步。 通义千问 2.0(阿里云):在代码、上下文对话基础能力上排名国内第一,各项能力较为均衡,位于国内大模型第一梯队,适合应用于金融、医疗、汽车等垂直专业场景及代码生成与纠错等场景。 AndesGPT(OPPO):在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一,在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三,各项能力较为均衡,聚焦在移动设备端的应用。 百川智能的 Baichuan213BChat:是中文开源模型的主导力量,在中文上表现优于国外开源模型。 在 SuperCLUE 测评中,国外模型的平均成绩为 69.42 分,国内模型平均成绩为 65.95 分,差距在 4 分左右,但国内外的平均水平差距在缩小。另外,国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型。
2024-12-28
自己的ai来源模型是什么
智谱·AI 的开源模型包括以下部分: 其他模型: WebGLM10B:利用百亿参数通用语言模型(GLM)提供高效、经济的网络增强型问题解答系统,旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中,改进现实世界的应用部署。 WebGLM2B MathGLM2B:在训练数据充足的情况下,20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算,准确率几乎可以达到 100%,其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。 MathGLM500M MathGLM100M MathGLM10M MathGLMLarge:采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM,包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外,还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力,使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。 多模态模型: CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型。CogAgent18B 拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,在 CogVLM 功能的基础上,具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM)。基于对视觉和语言信息之间融合的理解,CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下,实现视觉语言特征的深度融合。 Visualglm6B:一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。 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、安全和性能需求选择合适的部署方式。 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 等作为基础,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,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。 总的来说,部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素,包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2024-12-27
AI数据来源
以下是关于生成式 AI 不同领域 2024 年 1 3 月的季度数据报告: 文字 社交: 数据来源:Similarweb,Visit,单位为万,变化公式为 3 月/2 月 1 100%。 3 月个人视频访问量为 71 万。 赛道方面:天花板潜力为 14 亿美金,对标公司无,总体趋势下滑严重,月平均增速为 5.7 万 PV/月,原生产品占比低,多为原有换脸产品升级。 竞争方面:Top1 占比 76%,Top3 占比 92%,马太效应较强,网络效应弱,大厂未入局,大厂占比低,技术门槛中。 Top1 公司(非大厂)为 Deepfakes Web,其最新月 PV 为 54 万。 音频大类: 网址:aiwatch.ai 数据来源:Similarweb,Visit,单位为万,变化公式为 3 月/2 月 1 100%。 赛道方面:天花板潜力为 200 亿美金,对标公司为 Spotify,总体趋势高速增长,月平均增速为 522 万 PV/月,原生产品占比高。 竞争方面:Top1 占比 33%,Top3 占比 53%,马太效应中,网络效应较高,大厂已入局,大厂占比低,技术门槛高。 Top1 公司(非大厂)为 sunoAI,其 3 月 PV 为 2192 万,单用户 PV 价值为 0.27 美元。 文字 教育: 网址:aiwatch.ai 数据来源:Similarweb,Visit,单位为万,变化公式为 3 月/2 月 1 100%。 赛道方面:天花板潜力约 30 亿,对标公司为 Chegg,总体趋势快速增长,月平均增速为 1793 万 PV/月,原生产品占比低。 竞争方面:Top1 占比 45%,Top3 占比 76%,马太效应弱,网络效应弱,大厂未入局,大厂占比低,技术门槛中。 Top1 公司(非大厂)为 Quizlet,其估值为 10 亿美元(2020.5),3 月 PV 为 1.3 亿,收入约 7500 万美元(2023),PS 为 13.3x,单用户 PV 价值为 7.5 美元。
2024-12-04
撰写内容概要:以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果,并进行汇总评述。(1)表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况;(2)将所收集的资料进行分类,按照几个分类方面逐一进行表述,表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等;(3)小组综合性的对所收集到的资料进行评述,描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。)
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述: 一、收集资料的情况 1. 来源情况:资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况:共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点:强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论:通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路:从标题、文章结构等方面进行规划。 方案:按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点:聚焦音乐中人声音高的自动调音检测,提出数据驱动的检测方法。 结论:所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路:包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案:创建新数据集,进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点:从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络,分析主流路径和模型核心原理。 结论:揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路:探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案:预测未来发展趋势,提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展,如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集,在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性,为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足,如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本,部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面,有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破,拓展更多的应用场景。
2024-11-15
你的知识库来源于哪里
我的知识库来源较为广泛,包括以下方面: 符号人工智能的早期成就之一——专家系统,其基于从人类专家提取的知识库,并包含推理引擎进行推理。专家系统包含问题记忆、知识库、推理引擎等部分。 “通往 AGI 之路「WaytoAGI」,这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 扣子的知识库,功能强大,可上传和存储外部知识内容,并提供多种查找知识的方法,能解决大模型的某些问题,使其回复更准确。
2024-11-13