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适合写评论的大模型有哪些？

Answer

以下是一些适合写评论的大模型：

  • Gemma-7b-it：https://huggingface.co/google/gemma-7b-it
  • Llama2-Chinese-13b-Chat：https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat
  • ChatGLM2-6b：https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b
  • Baichuan2-13B-Chat：https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat

此外，8 月正式上线的国内大模型中，以下大模型也可供参考：

  • 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.baichuan-ai.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://intern-ai.org.cn

需要注意的是，不同大模型在不同场景下的表现各有优劣，您可以根据实际需求进行选择和试用。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

信鑫：基于大模型 + 知识库的 Code Review 实践

CR Copilot功能的核心在于大语言模型基座，基于不同大模型基座生成的CR质量也不尽相同。对于CR这个场景，我们需要选型的模型满足以下几个条件：理解代码对中文支持好较强的上下文学习能力FlagEval 8月大模型评测榜单（https://flageval.baai.ac.cn/#/trending）模型后面的-{n}b指n*10亿参数量，比如13b就是130亿参数，个人试用下来参数量的多少并不能决定效果怎样，根据实际情况来判断。起初在众多大模型中选择『[gemma-7b-it](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/google/gemma-7b-it)』、『[Llama2-Chinese-13b-Chat](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat)』和『[chatglm2-6b](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b)』、『[Baichuan2-13B-Chat](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat)』，通过一段时间模型赛马，主观上感觉Gemma、Llama2会更适用于CR场景，而ChatGLM2更像是文科生，对代码评审没有太多建设性建议，但在中文AIGC上会比较有优势！

8月正式上线的国内大模型

5⃣️五家北京企业机构：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.baichuan-ai.com/3⃣️三家上海企业机构：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://intern-ai.org.cn今天这8个大模型，在聊天状态下——能生成Markdown格式的：智谱清言、商量Sensechat、MiniMax目前不能进行自然语言交流的：昇思（可以对文本进行是否由AI生成的检测，类似论文查重，准确度不错）、书生受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有15元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值）特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成

4.总结类应用

在当今的世界中，有如此多的文本存在，几乎没有人有足够的时间阅读我们希望有时间阅读的所有文本。因此，我看到大型语言模型最令人兴奋的应用之一是使用它来概括文本。这是我看到多个团队正在将其内置到多个软件应用程序中的事情。你可以在Chat GPT网络界面中完成这项工作。我经常会这样做来总结文章，这样我就可以阅读更多文章的内容，而不仅仅是以前能读的那么少。如果你想以更加机械化的方式实现这一点，你可以在这节课中看到如何做到这一点。所以，让我们深入了解代码，看看你如何使用它来总结文本。因此，让我们从与之前相同的入门代码开始，导入OpenAI，加载API密钥，以及这个getCompletion助手函数。我将使用一个运行示例，即对该产品评论进行摘要的任务。我得到了这个熊猫毛绒玩具作为女儿生日礼物，她非常喜欢并且带它到处走等等。如果你正在构建一个电子商务网站并且有大量的评论，那么一个可以总结冗长评论的工具可以让你很快地浏览更多的评论，以更好地了解所有客户的想法。因此，这是一个产生摘要的提示。你的任务是从电子商务网站的产品评论中生成一个简短的摘要，并在30个单词以内对评论进行总结等等。4.1文字总结

Others are asking
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。
2025-04-14
数据挖掘评论分析生成可视化的免费方法
目前暂时没有关于数据挖掘评论分析生成可视化免费方法的相关内容。但您可以通过以下途径寻找免费的解决方案： 1. 利用开源的数据挖掘和可视化工具，如 R 语言中的 ggplot2 库、Python 中的 matplotlib 和 seaborn 库等。 2. 搜索在线的免费数据可视化平台，部分平台可能提供一定程度的数据挖掘和评论分析的可视化功能。 3. 参考相关的技术论坛和社区，获取其他用户分享的免费方法和经验。
2025-03-26
你是一位政策数据分析师，现在我手里有微博爬取并进行预处理的评论文本数据，想要做文本分析（不停留在描述性分析上面，往情感分析那块探索）我可以采取什么样的方式
对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT、ELMO 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，构建情感词典，根据词汇的情感倾向来判断文本的情感。 您可以根据数据特点和自身技术能力选择合适的方法。
2024-12-29
你是以为政策数据分析师，现在我手里有微博爬取并进行预处理的评论文本数据，想要做文本分析（不停留在描述性分析上面，往情感分析那块探索）我可以采取什么样的方式
对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，制定情感词典和相关规则来判断文本的情感倾向。
2024-12-29
我要自动化发小红书等自媒体自动运营回复评论，自动做短视频内容，自动些问题，全自动，需要学什么工具
目前要实现小红书等自媒体的全自动运营，包括自动回复评论、自动制作短视频内容、自动撰写问题等，您可能需要学习以下工具和技术： 1. 自然语言处理（NLP）相关的框架和库，例如 TensorFlow、PyTorch 等，用于处理和生成文本。 2. 自动化脚本语言，如 Python，它具有丰富的库和工具可用于实现各种自动化任务。 3. 视频编辑和生成工具，如 Adobe Premiere Pro、After Effects 等，或者一些基于 AI 的视频生成工具。 4. 社交媒体管理工具，虽然可能不是完全自动化，但可以辅助您进行部分管理和调度工作。 需要注意的是，完全的全自动运营可能存在一些风险和不符合平台规定的情况，建议您在合法合规的前提下，合理运用这些工具和技术来提高运营效率。
2024-10-20
有没有可以提炼短视频标题文字、点赞数、评论数的AI工具
目前市面上有一些 AI 工具可以在一定程度上帮助您提炼短视频的相关信息，例如一些数据分析平台结合了 AI 技术，能够对短视频的标题文字、点赞数和评论数进行分析和提炼。但具体的工具选择可能会因您的需求和使用场景而有所不同。常见的数据分析工具如飞瓜数据、蝉妈妈等，它们在处理短视频数据方面具有一定的能力，但可能需要您进一步探索和筛选，以找到最适合您需求的功能。
2024-09-24
有没有可以提炼短视频标题文字、点赞数、评论数的工具
目前市面上有一些工具可以帮助您提炼短视频的标题文字、点赞数和评论数，例如飞瓜数据、蝉妈妈等。这些工具通常能够提供较为全面的短视频数据分析功能，包括您所需要的标题文字、点赞数和评论数等关键信息。但不同工具的特点和适用范围可能有所差异，您可以根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。
2024-09-24
我想找一款适合做标书的ai工具
以下是一些适合做标书的 AI 工具： AutogenAI：伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具，声称可以帮助企业撰写更强的提案，提高中标率。该公司获得了来自 Blossom Capital 的 2230 万美元投资，用于招聘更多人才、扩展平台和增加客户群。其软件可以将撰写强大提案的过程加快 800%，同时降低 10%的采购成本。 如果您还想了解生成 Logo 的 AI 产品，有以下选择： Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 Designhill：Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计。 LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，可利用 AI 建议的设计元素和颜色方案。 Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入快速生成方案。 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20
2025-04-11
适合搭建应用的AI
以下是一些适合搭建应用的 AI 相关信息： Menlo Ventures 指出生成式 AI 应用当前有三个核心用例与强大的产品市场契合度：搜索、合成和生成。其投资组合公司在这些类别中有早期突破性的代表，中心是 LLMs 的少样本推理能力。但生成式人工智能的承诺不止于此，领先的应用程序构建商正在建立解决方案处理大量人力工作流程。借助多步逻辑等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力边界，实现端到端流程自动化。在深入探讨人工智能体领域时，将概述 Menlo 对新兴市场的论点，包括定义智能体及使其成为可能的因素，追溯现代人工智能技术栈的架构演化过程，探讨范式转变对应用和基础设施层面的影响。 第一期「AI 实训营」手把手学 AI，在阿里云百炼从零搭应用。阿里云百炼是基于通义系列大模型和开源大模型打造的一站式大模型服务平台，提供生成式大模型的应用编排搭建能力和企业大模型的全链路训练部署能力。其核心能力和优势包括大模型 API 服务、AI 应用搭建、模型在线训练部署等。目标客户群体包括有开发经验的企业或独立开发者，期望通过“企业知识+大模型”降本增效的企业，以及有算法和技术人力、有丰富企业数据、期望拥有专属大模型的企业。 目前企业正在自行构建而非购买应用程序，重点主要放在自主构建应用程序上，基础模型的出现使企业更易通过 API 构建自己的 AI 应用程序。企业正在构建常见应用，也在尝试更新颖的应用。关于“GPT wrappers（GPT 套壳）”的局限性已有诸多讨论，目前尚不清楚当更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会变化。那些能在“LLM+UI”公式之外创新，并显著重新思考企业基本工作流程或帮助企业更好利用专有数据的应用，将在市场上表现出色。
2025-04-10
CRM那些功能适合和ai结合
AIGC 在 CRM 中的应用主要包括以下几个方面： 1. 个性化营销内容创作：根据客户个人信息、购买历史、偏好等数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型开发智能客服系统，通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等，缓解人工客服压力。 3. 产品推荐引擎：借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成：AIGC 可以自动生成数据分析报告，包括文字、图表、视频演示等形式，加快报告生产流程。 5. 智能翻译和本地化：提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析：高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 以下是一些与 AI 结合的 CRM 相关产品推荐： 1. Clay：一款 AI 驱动的联系人应用软件，自动整理联系人信息，帮助管理个人和职业人脉。 2. Promptden：提示词交流和交易社区，可探索、发现和分享从 ChatGPT 和 Bard 文本提示到 MidJourney、Stable Diffusion 等 AI 生成的图像。 3. Parthean AI：财务教练，将 AI 工具与个人财务信息集成，提供定制答案，帮助用户制定预算并规划财务目标。 4. TinyStudio：免费的 Mac 应用程序，利用 M1/M2 芯片为视频和音频文件生成字幕。 5. Pagegpt：提供个性化网页设计，生成文案和图片，帮助吸引和转化顾客。 此外，工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLMs 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。例如，Omni 的计算 AI 功能利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。
2025-04-09
我想学AI，那么coze是否适合拿来练手学习AI
Coze 适合拿来练手学习 AI，原因如下： 其在智能体开发方面，低代码或零代码的工作流等场景表现较好。 对于没有代码基础和图文审美的人来说，门槛较低。 能让学习者短时间接触大量的应用场景练习和 prompt 练习。 有相关的教学资源，例如从操作界面、业务逻辑和用户界面的学习教程，还有关于数据库等概念的细化讲解。 但同时需要注意，AI CODING 虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。
2025-04-01
比较适合语音克隆的有哪些AI
以下是一些适合语音克隆的 AI： ：能将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。 ：提供专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 （被 Spotify 收购）：提供完全表达的 AI 生成语音，带来引人入胜的逼真表演。 ：利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。 ：一键使您的内容多语言化，触及更多人群。 ：生成听起来真实的 AI 声音。 ：为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 ：为内容创作者提供语音克隆服务。 ：超逼真的文本转语音引擎。 ：使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 ：听起来像真人的新声音。 ：从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 ：生成听起来完全像你的音频内容。 此外，还有以下相关信息： DubbingX2.0.3 中的海螺 AI 配音可以进行语音克隆，操作时需上传语音、命名声音、选择语言，原音频若有背景音乐最好在剪影中去除以保证生成的音色模型效果好且纯净。去除原音频背景杂音可通过打开剪映，按以下步骤操作：打开剪映，点击开始创作，导入原始音频或视频。 StepAudio：130B 语音文本多模态模型开源，集成语音识别、语义理解、对话生成、语音克隆、音频编辑、语音合成等功能，成本低质量高的语音克隆，支持“蒸馏”技术简化为更轻量版。
2025-03-31
最适合搭建本地个人知识库的ai是什么
以下是一些适合搭建本地个人知识库的 AI 相关技术和工具： 1. RAG（Retrieval Augmented Generation）技术：利用大模型的能力搭建知识库，其应用包括文档加载（从多种来源加载文档）、文本分割（把文档切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块嵌入并存储到向量数据库）、检索（通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）和输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 2. Open WebUI：一般有两种使用方式，包括聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题，是构建知识库的基础之一）。如果要求不高，通过其可实现本地大模型的对话功能。 3. AnythingLLM：包含 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装完成后，配置主要分为三步，包括选择大模型、文本嵌入模型和向量数据库。在 AnythingLLM 中，有 Workspace 的概念，可创建工作空间，上传文档并进行文本嵌入，还提供了 Chat 模式（综合给出答案）和 Query 模式（仅依靠文档数据给出答案）两种对话模式。
2025-03-28