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知名的AI模型广场有哪些

Answer

以下是一些知名的 AI 模型广场:

  1. Liblibai 模型广场:
    • 首页展示了其他用户炼成的模型,收藏和运行数较多的模型在首页前排。
    • 包含 Checkpoint(生图必需的基础模型)、lora(低阶自适应模型)、VAE(编码器)、CLIP 跳过层、Prompt 提示词、负向提示词 Negative Prompt 等多种模型和元素。
    • 采样方法决定了让 AI 用何种算法生图。
  2. 阿里云百炼模型广场:
    • 涵盖文本生成、视觉理解、音频理解、语音合成、语音识别、图像生成和 Embedding 等多种技术的丰富 AI 模型。
    • 语音识别模型可将音视频中的人类声音转换为文本,适用于会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景,如会议、课堂录音记录、客服电话分析、字幕生成、市场研究与数据分析等。切换到实时语音模型后,可用于会议、直播、客服、游戏、社交聊天、人机交互等场景。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Liblibai简易上手教程

1.首页-模型广场:发布了其他大手子炼成的模型。如你所见,收藏和运行数(被其他用户来生图的次数)较多的模型都在首页前排,点击后可以看模型的详细信息,将模型加入模型库可用于今后生图时的快速调用。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.Checkpoint:生图必需的基础模型,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。这个也是可以加入模型库的。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.CLIP跳过层:可以用于在生成图片之后控制、调整构图变化,一般设成2就行了,早期不用花太多精力在这里。1.Prompt提示词:想要AI生成的内容(不绝对有效,需要从入门阶段就费功夫学习,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.采样方法:使用何种采样器,通俗说就是让AI用什么算法生图。

DAY1 - 必须了解的企业级AI应用开发知识点

⚠️:下面仅仅枚举了很小的一部分,请务必自己去探索一下,真的太多了。。。阿里云百炼模型广场提供了丰富的AI模型,涵盖了文本生成、视觉理解、音频理解、语音合成、语音识别、图像生成和Embedding等多种技术。这些模型可以帮助用户在各个领域实现智能化应用,无论是生成文本、理解图像音频,还是进行语音识别与合成,都能提供高效、精准的解决方案。

DAY1 - 必须了解的企业级AI应用开发知识点

语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)可以将音视频中包含的人类声音转换为文本。适用于会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景,能显著提升工作效率、服务质量与人机交互体验。我们将上面的内容再放进语音识别模型里面,使用场景举例:会议、课堂录音记录:将录音文件转成文字,方便后期快速进行信息检索、分析和整理重点内容。客服电话分析:自动记录并分析客户电话,快速理解客户需求,自动分类服务请求,甚至识别客户情绪,从而提升服务质量与效率。字幕生成:帮助媒体制作与后期编辑人员识别音视频材料并生成对应的字幕,加速后期制作的流程。市场研究与数据分析:将市场调研中收集到的消费者访谈、焦点小组讨论等录音数据,通过识别模型进行分析,提取消费者意见、偏好等信息,为企业决策提供支持。我们切换到实时语音模型之后,可以直接开始录音去体验模型:可以看到下面的内容,我实时分享说话的时候,就看见了实时转化的结果,我们可以使用的场景有:会议:为会议、演讲、培训、庭审等提供实时记录。直播:为直播带货、赛事直播等提供实时字幕。客服:实时记录通话内容,协助提升服务品质。游戏:让玩家无需停下手头操作即可语音输入或阅读聊天内容。社交聊天:使用社交App或输入法时,语音自动转文本。人机交互:转换语音对话为文字,优化人机交互体验。

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有没有成熟的ai制作宣传海报的工作流
以下是一些成熟的 AI 制作宣传海报的工作流: 1. 确定需求场景:例如想在社交平台发布内容时,为了获得更多点赞,需要有吸引力的图片;网上图片质量差且易撞图,自己相册中的照片不合适等情况。 2. 大致流程: 主题与文案:确定海报主题,借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具完成文案。 风格与布局:选择想要的风格意向,根据文案和风格灵活调整画面布局,背景不一定空白。 生成与筛选:使用无界 AI 输入关键词,生成并挑选满意的海报底图。 配文与排版:将上述素材进行合理排版,得到成品。排版可参考 AIGC 海报成果。 此外,还有一些相关案例: 1. 游戏 PV《追光者》:灵感来源于《艾尔登法环》、《黑神话悟空》等游戏开场片,加入佛教元素。结合 ChatGPT 进行故事框架创作,使用 MJ 绘图、SD 重绘,制作深度图以及视频、AI 抠图,Aive 尝试制作背景音乐,微软 AI 制作旁白。除撰写故事框架外,生图及后期配音约用 7 天完成。 2. Junie 首部 AI 长电影:在传统制作流程中融入 AI 工具,如在 Discord 平台创作,依据 Notion 里的制作安排和细分章节剧本推进。用到多种 AI 工具,包括 AI 图像生成(Stable Diffusion/Midjourney v5.2/DALL·E)、AI 动画(Pika/Runway/Deforum)、口型同步(DID)、AI 旁白(ElevenLabs)、剪辑(Premiere)、文字翻译(ChatGPT)等,也会结合 3D 技术、AE 以及实拍等传统手段。
2025-03-15
请帮我整理关于AI最新进展和应用的介绍内容
以下是关于 AI 最新进展和应用的介绍: 医疗领域: ChatGPT 和 Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究。AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。 提前三年诊断胰腺癌。 两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 帮助抗衰老,筛查超过 80 万种化合物发现高效药物候选物。 用于寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 帮助早期诊断帕金森。 法律法规方面: AI 在许多领域已经取得重大进展和效率提升,如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践等。 AI 具有巨大的潜力来改变社会和经济,可能产生与电力或互联网相当的影响。 大型语言模型等技术进步带来了变革性的发展机会。 基础通识课方面: 流式训练方式提升了训练速度和质量,基于 Transformer 模型进行流匹配优于扩大模型。 有多种 AI 生成工具,如能创作音乐的 so no 音频生成工具、创建个人 AI 智能体的豆包、生成播客的 Notebook LN。 端侧大模型能部署在手机端等设备,通过压缩解决存储和性能问题。 AI 工程平台对模型和应用有要求,如 define 平台,coach 平台有新版本模板和众多插件工具,还有工作流。 有魔搭社区等为大模型提供服务的平台。 预告了 AI 建站,需安装基础软件帮助文科生和无基础人员建站。
2025-03-15
AI可以解决什么问题
AI 可以解决以下几类问题: 1. 教育培训方面: 可以作为数字教师,如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,让白居易为您讲述《长恨歌》背后的故事。 能够与学生进行对话交流,知识的获取不再受时空限制。 提供定制化的学习计划和学习资源,实现因材施教,提高学习效率和成果。 作为数字陪伴,促进儿童成长,提高学习成绩。 2. 科学研究方面: 在不追踪整个可能性图的情况下,尝试找到为不同的可能状态或结果分配分数的方法,并仅追求分数最高的路径。 在自动定理证明中,“从初始命题向下”和“从最终定理向上”工作,试图找出路径在中间的交汇处。 训练语言模型人工智能来生成代表路径的标记序列或证明。 此外,AI 还在不断发展和拓展其应用领域,为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
2025-03-15
ai算法该从哪里开始学习
学习 AI 算法可以从以下几个方面入手: 1. 神经网络和深度学习方面: 了解麦卡洛克皮兹模型,感知机的学习机制,如罗森布拉特受唐纳德·赫布基础性工作的启发想出的让人工神经元学习的办法,包括赫布法则。 熟悉感知机学习算法的具体步骤,如从随机权重和训练集开始,根据输出值与实例的差异调整权重,直到不再出错。 2. Python 与 AI 基础方面: 掌握 AI 背景知识,包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系,以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 巩固数学基础,如统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(了解向量、矩阵等基本概念)、概率论(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 学习算法和模型,包括监督学习(如线性回归、决策树、支持向量机)、无监督学习(如聚类、降维)、强化学习的基本概念。 了解模型的评估和调优方法,如性能评估(包括交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(如使用网格搜索等技术优化模型参数)。 熟悉神经网络基础,如网络结构(包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络)、激活函数(如 ReLU、Sigmoid、Tanh)。 3. 强化学习方面: 了解在人工智能发展中,利用新算法解决挑战性问题的思路,如在某些领域找到适合的模拟任务环境进行训练和学习,不依赖人类专家先验。 以 AlphaZero 为例,理解其模型公式,包括定义神经网络、网络权重、棋盘状态表示、网络输出等。
2025-03-15
动画音效ai,用于生成视频中的特殊音效,比如呼吸声,爆炸声,脚步声等等
以下是关于动画音效 AI 用于生成视频中特殊音效(如呼吸声、爆炸声、脚步声等)的相关信息: 1. 11Labs AI 音效:可以在一段提示语中放入不同画面的描述音效来生成一整个视频音效,但目前可用性有待提高,一次生成可能有 2 3 条不能用。实际操作中,分开画面来做音效合成更方便调整。例如 20s 视频可分为 5 个不同的音效合成,如城市背景噪音、无声的脚步声、电子嗡嗡声、心跳加速、警笛声等。 2. 游戏中的生成式 AI 革命:音效是 AI 的一个具有吸引力的开放领域。已有学术论文探讨在电影中生成“现场效果音”(如脚步声)的想法,但在游戏中的商业产品尚属稀少。游戏中传统的音效生成和管理繁琐且重复不真实,使用实时的生成性 AI 模型来制作现场效果音可以在飞行中生成适当音效,每次略有不同,并能根据游戏参数响应。 3. 喂饭级教程:在视频制作中,音效库可以通过搜索框输入关键词(如开门声)来选择合适的音效试听并添加到音轨。
2025-03-15
我想写一篇本科生论文,利用ai工具来帮我更好完善,需要用到那些常用指令
在本科生论文写作中,以下是一些常用的 AI 指令和相关工具: 1. 内容生成和辅助写作: 指令示例:“根据以下关于我的信息,写一篇四段的大学申请论文:我来自西班牙巴塞罗那。尽管我的童年经历了一些创伤性事件,比如我 6 岁时父亲去世,但我仍然认为我有一个相当快乐的童年。在我的童年时期,我经常换学校,从公立学校到非常宗教的私立学校。我做过的最‘异国情调’的事情之一是在爱达荷州的双子瀑布与我的大家庭一起度过六年级。我很早就开始工作了。我的第一份工作是 13 岁时的英语老师。在那之后,以及在我的学习过程中,我做过老师、服务员,甚至建筑工人。” 工具:Grammarly ,通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,帮助提高论文的语言质量;Quillbot ,一个基于 AI 的重写和摘要工具,可以帮助研究人员精简和优化论文内容。 2. 文献管理和搜索: 工具:Zotero ,结合 AI 技术,可以自动提取文献信息,帮助研究人员管理和整理参考文献;Semantic Scholar ,一个由 AI 驱动的学术搜索引擎,能够提供相关的文献推荐和引用分析。 3. 研究和数据分析: 工具:Google Colab ,提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化;Knitro ,一个用于数学建模和优化的软件,可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: 工具:LaTeX ,虽然不是纯粹的 AI 工具,但结合了自动化和模板,可以高效地处理论文格式和数学公式;Overleaf ,一个在线 LaTeX 编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: 工具:Turnitin ,一个广泛使用的抄袭检测工具,帮助确保论文的原创性;Crossref Similarity Check ,通过与已发表作品的比较,检测潜在的抄袭问题。 需要注意的是,使用这些 AI 工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具,同时要确保使用方式符合学术道德和规范。
2025-03-15
国内最知名AI学习导航网站
以下是国内一些知名的 AI 学习导航网站: |排行|产品名|分类| |||| |46|toolsdar|导航网站| |20|AIbot ai 工具集|导航网站| 这些网站在不同月份的访问量和相对变化情况有所不同。您可以根据自身需求进一步了解和选择。
2025-02-06
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序(以下以Python语言示例,不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范): ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API(应用程序编程接口)情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互,比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站,然后去注册开发者账号等,获取对应的API Key以及详细的API文档,了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容: 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,支持 cpu 和 gpu,用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 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:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。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。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程: 。 3. 实现内容: 打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项: 微信端因非常规使用,有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 5. 多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持:能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
目前AI大模型有多少个比较知名的
目前比较知名的 AI 大模型有: 北京企业机构: 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 百川智能(百川大模型):https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构: 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/ MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://internai.org.cn 大模型的特点和架构: 架构方面: encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务,例如分类和情感分析,最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是 Google 的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务,目前耳熟能详的 AI 助手基本都来自此类架构。 大模型的优势在于: 预训练数据非常大,往往来自于互联网上,包括论文、代码、公开网页等,最先进的大模型一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多,Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 大模型比较火的应用场景: 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:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的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:创建个性化的学习材料、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 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,未来可能扩展到视频内容的生成。 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的沉浸式体验。 医疗和健康咨询:提供初步的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,降低法律服务的门槛。 需要注意的是,随着大模型的普及,也需要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。
2024-12-24
AI知识库是是什么?有哪些知名的AI知识库
AI 知识库是一系列 AI 相关的信息和知识的集合。以下为您介绍一些知名的 AI 知识库: 通往 AGI 之路: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。在这里,用户既是知识的消费者,也是知识的创作者。它不仅提供各种 AI 资源,还具有一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程,并且会追踪 AI 领域最新进展并时刻更新。其网址为:https://waytoagi.com/ ,您可即刻体验:https://waytoagi.com/ 。 Coze 知识库:例如在飞书软件搭建的。
2024-11-23
Midjourney生成知名动漫或卡通形象受限制了么?
Midjourney 在生成知名动漫或卡通形象时存在一定的限制。例如,在生成角色方面,最好不要生成过多角色,过多甚至可能指 2 个。做人、做动物的情况还好,但对于有拟人角色需求的情况,可能难以生成满意的结果。比如小龙喷火到小兔子举着的礼物盒这种看似简单的需求,可能无法达到满意效果,可能出现动物不拟人或龙的体型超大等情况。对于像中国龙这种数据样本较少的形象,生成符合要求的图很有挑战性。 在视频生成方面,如果想让角色做出一些较大的动作,比如转头、掉眼泪、抬手或更生动的表情变化,现有的技术还不够成熟,还需要更先进的技术、更丰富的数据和更强大的计算能力。此时的策略是尽量规避制作需要大动作表现的视频,如果实在避免不了,可以尝试制作一些只涉及小动作的场景,然后通过加入台词和场景描述来补充细节和深度,帮助观众更好地理解场景背景和角色心理,以弥补视觉上的不足。
2024-10-29
知名的视频大模型都有哪些
以下是一些知名的视频大模型: InstructBLIP:基于预训练的 BLIP2 模型进行训练,在 MM IT 期间仅更新 QFormer。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令,能够提取灵活多样的特征。 PandaGPT:是一种开创性的通用模型,能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动,包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 PaLIX:使用混合 VL 目标和单峰目标进行训练,包括前缀完成和屏蔽令牌完成,对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿有效。 VideoLLaMA:引入了多分支跨模式 PT 框架,使 LLM 能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容,使视觉与语言以及音频与语言保持一致。 视频聊天 GPT:专门为视频对话设计的模型,能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 Shikra:Chen 等人介绍的一种简单且统一的预训练 MMLLM,专为参考对话(涉及图像中区域和对象的讨论的任务)而定制,展示了值得称赞的泛化能力,可以有效处理看不见的设置。 DLP:提出 PFormer 来预测理想提示,并在单模态句子数据集上进行训练,展示了单模态训练增强 MM 学习的可行性。 可灵:快手于 2024 年 6 月 6 日发布的视频大模型,能生成超过 120 秒 1080P 视频,模拟真实物理特性,准确建模复杂运动场景,画面连贯,动作流畅,细节真实,支持用户输入控制信息,丰富内容控制能力,采用类 Sora 的 DiT 结构,用 Transformer 代替卷积网络,自研 3D VAE 网络提升视频重建质量。 Flamingo:代表了一系列视觉语言模型,旨在处理交错的视觉数据和文本,生成自由格式的文本作为输出。 BLIP2:引入了资源效率更高的框架,包括用于弥补模态差距的轻量级 QFormer,实现对冻结 LLM 的充分利用,利用 LLM 可以使用自然语言提示进行零样本图像到文本的生成。 LLaVA:率先将 IT 技术应用到 MM 领域,为解决数据稀缺问题,引入了使用 ChatGPT/GPT4 创建的新型开源 MM 指令跟踪数据集以及 MM 指令跟踪基准 LLaVABench。 MiniGPT4:提出了一种简化的方法,仅训练一个线性层即可将预训练的视觉编码器与 LLM 对齐,能够复制 GPT4 所展示的功能。 mPLUGOwl:提出了一种新颖的 MMLLMs 模块化训练框架,结合了视觉上下文,包含一个名为 OwlEval 的教学评估数据集。 XLLM:陈等人扩展到包括音频在内的各种模式,并表现出强大的可扩展性。利用 QFormer 的语言可迁移性,成功应用于汉藏语境。 VideoChat:开创了一种高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话,为该领域的未来研究制定标准,并为学术界和工业界提供协议。
2024-10-21
现在最强最新的文本模型是什么,如何免费使用
目前较为强大和新的文本模型包括: BERT:由谷歌推出,是“来自Transformer的双向编码器表示”的缩写。可在免费下载和使用。能用于文本摘要、问答、分类、命名实体识别、文本相似度、攻击性信息/脏话检测、理解用户查询等多种自然语言处理任务。 GPT3:由 OpenAI 创建,生成真实文本的能力令人惊讶。 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 的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 的多模态模型,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。 “悟道・天鹰”:北京智源人工智能研究院推出,是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。 文心一言:百度的大语言模型,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。 需要注意的是,免费使用这些模型可能存在一定限制,部分模型可能需要特定的条件或授权。同时,模型的性能和适用性也会因具体应用场景和需求而有所不同。
2025-03-15
可以给出国内出名的大语言模型的信息吗,包括其模型名称,版本,发布时间,发布公司,模型参数,性能特点等信息,尽可能覆盖更多的大模型,使用表格输出,并按照发布时间排序
|模型名称|版本|发布时间|发布公司|模型参数|性能特点|适合应用| |||||||| |Baichuan213BChat|Baichuan2192K|10月31日|百川智能|未提及|在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名200亿参数量级国内模型第一,在计算和代码能力上有一定优化空间|场景相对广泛且可以私有化部署,重点推荐在小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景,可部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用,同时可部署在低算力终端处理基础智能任务| |文心一言|V4.0|10月17日|百度|未提及|在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这4大基础能力上排名国内第一,在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三,各项能力表现均衡且绝大部分能力有很高的水平|能力栈较为广泛,可应用的场景较多,重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用,由于在逻辑推理方面的不俗表现,可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力| |通义千问 2.0|2.0|10月31日|阿里云|千亿级参数|未提及|未提及|
2025-03-15
你好,我想训练一个自己的专属模型,比如说基于网页里面的问卷调查,我有答题的逻辑,网页的问卷调查项目每天都有非常多的不同的地方,但是又有相通的地方,我想让AI在我的逻辑之上能自我迭代自动答题,我该怎么办
如果您想基于网页问卷调查训练一个能在您的逻辑之上自我迭代自动答题的专属模型,有以下两种常见的技术方案: 1. 训练专有大模型: 优点:效果最好。 缺点:成本高,训练和维护需要大量计算资源和专业知识;更新模型知识难度大,需要重新训练或微调,过程复杂耗时。 2. 利用 RAG(检索增强生成)技术: 例如选择 Baichuan27BChat 模型作为底模,配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里选择 sft 训练方式,加载定义好的数据集,根据数据集大小和收敛情况设置学习率和训练轮次。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度;显存小的朋友可减少 batch size 并开启量化训练,内置的 QLora 训练方式好用。但需要用到 xformers 的依赖。根据聊天记录规模大小,训练时间少则几小时,多则几天。 此外,还有学生训练专属植物分类 AI 模型的案例供您参考。在北京市新英才学校的跨学科选修课“生化 E 家”中,老师和学生共同收集校园内不同树叶的照片,在 OpenInnoLab里找到图像分类训练工具,建立植物分类模型,加入大量数据集进行训练,再用图像化编程将其套在程序里,形成简单的识别工具。在这个过程中,老师通过生活体验与学生讨论图像分类原理,学生从体验到实践操作,在不进行大量代码编程的情况下能够训练 AI 模型,并了解模型训练准确度与数据的关系。
2025-03-14
希望找到一个可以帮助我写论文的模型
以下是一些关于利用模型写论文的信息: 可以向 LLM 寻求写作建议,甚至直接要求它帮您写论文。例如提供关于个人背景的信息,让其生成大学申请论文。但需要注意,这种方式可能存在道德问题。 可以直接给模型相关论文,让其完成任务,如写出论文中的例子。模型能够理解复杂的信息,不需要过度简化。 例如用 ChatGPT 撰写“宇宙类比大规模语言模型”的论文时,可以给出相关提示词,从宏观天文学、微观量子力学、哲学等角度展开讨论,并明确探讨方向。
2025-03-14
有没有ai调色的大模型
以下为您介绍一些有关 AI 调色的大模型: 1. 在最近新上线的 controlnet 模型中,新增了名为 Recolor 的模型,可将黑白图片重新上色。在处理人物照片还原时,可选择 realisian 的写实大模型,通过提示词描述颜色和对应内容。ControlNet 选择 Recolor 时,预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 2. 星流一站式 AI 设计工具的基础模型中,允许使用更多的微调大模型,如基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等。同时,还具有高清分辨率修复、脸部/手部修复等功能,以及多种参数如采样器、采样步数、随机种子、CFG Scale 等可调整。 3. 启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染功能,可在显存不够时放大图片。处理复杂照片时,可放弃人物服装颜色指定,只给场景方向,如加入第二个 controlnet 控制颜色,使用 t2ia_color 模型,通过简单关键词控制色调。
2025-03-14
Transformer模型
Transformer 模型是一种基于注意力机制的深度学习模型,由 Vaswani 等人在论文《Attention is All You Need》中提出,用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本摘要等。其原理主要包括以下几个关键点: 1. 自注意力机制:能够同时考虑输入序列中所有位置的信息,而非像循环神经网络或卷积神经网络一样逐个位置处理。通过自注意力机制,模型可根据输入序列中不同位置的重要程度,动态分配注意力权重,从而更好地捕捉序列中的关系和依赖。 2. 位置编码:由于自注意力机制不考虑输入序列的位置信息,为使模型能够区分不同位置的词语,Transformer 模型引入了位置编码。位置编码是一种特殊的向量,与输入词向量相加,用于表示词语在序列中的位置信息。位置编码通常基于正弦和余弦函数计算得到的固定向量,可帮助模型学习到位置信息的表示。 3. 多头注意力机制:通过引入多头注意力机制,可以并行地学习多个注意力表示,从不同的子空间中学习不同的特征表示。每个注意力头都是通过将输入序列线性变换成查询、键和值向量,并计算注意力分数,然后将多个头的输出拼接在一起得到最终的注意力表示。 4. 残差连接和层归一化:在每个子层(SelfAttention 层和前馈神经网络层)的输入和输出之间都引入了残差连接,并对输出进行层归一化。残差连接可缓解梯度消失和梯度爆炸问题,使得模型更容易训练和优化;层归一化可加速训练过程,并提高模型的泛化能力。 5. 位置感知前馈网络:在每个注意力子层之后,Transformer 模型还包含了位置感知前馈网络,它是一个两层的全连接前馈神经网络,用于对注意力表示进行非线性转换和映射。位置感知前馈网络在每个位置独立地进行计算,提高了模型的并行性和计算效率。 Transformer 模型主要由两大部分组成:编码器和解码器。每个部分都是由多个相同的层堆叠而成,每层包含了多头注意力机制和位置全连接前馈网络。 编码器可以理解为将自然语言转换成向量文本,以模型内的既有参数表示。这些参数包含了原始信息,同时也融合了序列内元素间的相互关系。例如,输入“我喜欢猫”,将自然语言转换成词嵌入向量:我>,经过自注意力机制,输出编码器输出一个序列的向量,表示对输入句子的理解。 解码器基于编码器的输出和之前生成的输出逐步生成目标序列,也就是把向量文本重新转化成自然语言。例如,目标生成中文句子“我喜欢猫”,初始输入为解码器接收一个开始符号,用,对应“猫”。这是一个简单的复现概念,当模型得到匹配度高的参数时,它就会一个词一个词地判断需要输出的语言文本。
2025-03-14