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waytoAGI知识库 用的是什么大语言模型

回答

“通往 AGI 之路”知识库没有明确提及自身所使用的大语言模型。但为您提供以下大语言模型相关的信息和资源:

  • 相关文章和介绍的链接:
    • NLP's ImageNet moment has arrived: https://thegradient.pub/nlp-imagenet/
    • Google Cloud supercharges NLP with large language models: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-supercharge
    • s-nlp-with-large-language-models
    • LaMDA: our breakthrough conversation technology: https://blog.google/technology/ai/lamda/
    • Language Models are Few-Shot Learners: https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf
    • PaLM-E: An embodied multimodal language model: https://ai.googleblog.com/2023/03/palm-e-embodied-multimodal-language.html
    • Pathways Language Model(PaLM): Scaling to 540 Billion Parameters for Breakthrough Performance: https://ai.googleblog.com/2022/04/pathways-language-model-palm-scaling-to.html
    • PaLM API & MakerSuite: an approachable way to start prototyping and building generative AI applications: https://developers.googleblog.com/2023/03/announcing-palm-api-and-makersuite.html
    • The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning: https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf
    • Google Research, 2022 & beyond: Language models: https://ai.googleblog.com/2023/01/google-research-2022-beyond-language.html#LanguageModels
  • 各种 LLM 的测试排名: |Rank|Model|Elo Rating|Description| |-|-|-|-| |1|🥇vicuna-13b|1169|a chat assistant fine-tuned from LLaMA on user-shared conversations by LMSYS| |2|🥈koala-13b|1082|a dialogue model for academic research by BAIR| |3|🥉oasst-pythia-12b|1065|an Open Assistant for everyone by LAION| |4|alpaca-13b|1008|a model fine-tuned from LLaMA on instruction-following demonstrations by Stanford| |5|chatglm-6b|985|an open bilingual dialogue language model by Tsinghua University| |6|fastchat-t5-3b|951|a chat assistant fine-tuned from FLAN-T5 by LMSYS| |7|dolly-v2-12b|944|an instruction-tuned open large language model by Databricks| |8|llama-13b|932|open and efficient foundation language models by Meta| |9|stablelm-tuned-alpha-7b|858|Stability AI language models|
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

WaytoAGI 品牌 VI

「通往AGI之路」的品牌VI(视觉识别)融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性,共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。颜色:我们选择彩虹色作为主要的配色方案,代表多样性、包容性和创新。彩虹色的丰富层次和鲜明对比,象征着人工智能领域的无限可能和多维视角。图案:品牌的标志性图案是一只鹿,它在中文中与「路」谐音,象征着通往AGI未来的道路。鹿的形象优雅而智慧,寓意在追求AGI过程中的品味与睿智。字体设计:我们选择的是简洁现代的非衬线字体,这种字体风格简约而现代,易于阅读,强调了信息传达的清晰度和直接性。「通往AGI之路」是一个充满活力、敢于创新、追求科技美感的品牌。我们的VI不仅仅是视觉上的呈现,它是我们对AGI探索路上多元思维和创新追求的体现。

2. 大语言模型介绍

[title]2.大语言模型介绍NLP's ImageNet moment has arrived:https://thegradient.pub/nlp-imagenet/Google Cloud supercharges NLP with large language models:https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-supercharges-nlp-with-large-language-modelsLaMDA:our breakthrough conversation technology:https://blog.google/technology/ai/lamda/Language Models are Few-Shot Learners:https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a- Paper.pdfPaLM-E:An embodied multimodal language model:https://ai.googleblog.com/2023/03/palm-e-embodied-multimodal-language.htmlPathways Language Model(PaLM):Scaling to 540 Billion Parameters for Breakthrough Performance:https://ai.googleblog.com/2022/04/pathways-language-model-palm-scaling-to.htmlPaLM API & MakerSuite:an approachable way to start prototyping and building generative AI applications:https://developers.googleblog.com/2023/03/announcing-palm-api-and-makersuite.htmlThe Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning:https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a- Paper.pdfGoogle Research,2022 & beyond:Language models:https://ai.googleblog.com/2023/01/google-research-2022-beyond-language.html#Langu ageModels

测试各种LLM

[title]测试各种LLM|Rank|Model|Elo Rating|Description|<br>|-|-|-|-|<br>|1|🥇[vicuna-13b](https://lmsys.org/blog/2023-03-30-vicuna/)|1169|a chat assistant fine-tuned from LLaMA on user-shared conversations by LMSYS|<br>|2|🥈[koala-13b](https://bair.berkeley.edu/blog/2023/04/03/koala)|1082|a dialogue model for academic research by BAIR|<br>|3|🥉[oasst-pythia-12b](https://open-assistant.io/)|1065|an Open Assistant for everyone by LAION|<br>|4|[alpaca-13b](https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html)|1008|a model fine-tuned from LLaMA on instruction-following demonstrations by Stanford|<br>|5|[chatglm-6b](https://chatglm.cn/blog)|985|an open bilingual dialogue language model by Tsinghua University|<br>|6|[fastchat-t5-3b](https://huggingface.co/lmsys/fastchat-t5-3b-v1.0)|951|a chat assistant fine-tuned from FLAN-T5 by LMSYS|<br>|7|[dolly-v2-12b](https://www.databricks.com/blog/2023/04/12/dolly-first-open-commercially-viable-instruction-tuned-llm)|944|an instruction-tuned open large language model by Databricks|<br>|8|[llama-13b](https://arxiv.org/abs/2302.13971)|932|open and efficient foundation language models by Meta|<br>|9|[stablelm-tuned-alpha-7b](https://github.com/stability-AI/stableLM)|858|Stability AI language models|

其他人在问
请简要介绍WaytoAGI知识库
WaytoAGI 是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 在短短一年间,靠着口口相传拥有高达数千万的访问量。其知识库内容丰富,涵盖了 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块,还包含赛事和活动以促进大家动手实践,有 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例。 WaytoAGI 不仅是一个普通的技术社区,更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台,社区制作的优质作品多次登上央视首页,广受好评。 它还孵化了如离谱村等大型共创项目,离谱村是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。参与者不分年龄层,都可以通过 AI 工具创作出各种各样的作品。 “通往 AGI 之路”的品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性,共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。
2024-10-11
WaytoAGI是什么组织
WaytoAGI 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。它于 2023 年 4 月 26 日诞生,在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量,是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的口号是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。WaytoAGI 就是通往 AGI 之路,打开“waytoagi.com”就可以找到社群,欢迎大家来玩。这个社区不仅是一个知识库,更是连接学习者、实践者和创新者的平台,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。
2024-10-11
熟悉waytoagi知识库,并找到 Prompt提示词框架 文章,给出两个提示词框架和生成结果 ​
以下为您提供两个 Runway 生成文字视频的提示词框架: 1. Runway 生成文字视频提示词扩展器初版 Prompt:考虑到不确定 Runway 做意图识别所使用的大模型,以及其对中文语义的理解情况,所以尽量使用英文提示词。 2. Runway 生成文字视频提示词扩展器英文版 Prompt:将初版提示词转换为英文版,以提供更原汁原味的英文提示词,优化 Runway 的生成效果。 此外,为您提供一些提示词相关的网站: |站点名|网站介绍|地址|适用应用|附件| |||||| |MidLibrary|Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库||MJ|| |MidJourney Prompt Tool|类型多样的 prompt 书写工具,点击按钮就能生成提示词修饰部分||| |OPS 可视化提示词|有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库,方便快速可视化生成绘画提示词||| |AIart 魔法生成器|中文版的艺术作品 Prompt 生成器||| |IMI Prompt|支持多种风格和形式的详细的 MJ 关键词生成器||| |Prompt Hero|好用的 Prompt 搜索,Search prompts for Stable Diffusion,ChatGPT & Midjourney||| |OpenArt|AI 人工智能图像生成器||| |img2prompt|根据图片提取 Prompt||| |MidJourney 提示词工具|专门为 MidJourney 做的提示词工具,界面直观易用||| |PromptBase|Prompt 交易市场,可以购买、使用、销售各种对话、设计 Prompt 模板||| |AiTuts Prompt|精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库,提供广泛的不同风格|||
2024-10-10
什么是waytoAGI
WaytoAGI 是一个 AI 开源社区: 诞生于 2023 年 4 月 26 日,短短一年间,在没有任何推广的情况下,拥有超过 70 万用户和超千万次的访问量。 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源知识库,是很多 AI 爱好者知识的源头。 社群的口号是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。 其品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性,共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。 打开“waytoagi.com”即可找到该社群。
2024-10-09
如何使用waytoagi网站中的AI提示词
WaytoAGI 网站中关于 AI 提示词的使用方法如下: WaytoAGI 网站集合了精选的提示词,您可以将其复制到 AI 对话网站来使用。 对于利用提示词让 AI 生产文章,关键在于提供清晰且具有指导性的提示词。一个好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。若已有基本提示词,AI 可据此生成基础文章;若想提升质量,可提供更详细、具创意的提示词,设定文章的语气、风格和重点等,例如:“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。 此外,还有如 AutoJourney 这样的提示词相关网站,它是批量自动发送 Midjourney 提示语的 Midjourney 提效插件,支持批量发送提示语、自动排队、Relax 模式重复发送、自动放大和下载图片等功能。其网址为:
2024-10-08
waytoAGI和chatgpt的区别是什么
WaytoAGI 和 ChatGPT 有以下一些区别:WaytoAGI 网站提供了和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、集合精选的提示词、呈现知识库精选等功能。而 ChatGPT 主要是一个语言模型,用于生成自然语言文本。 需要注意的是,这些区别只是基于所提供的内容进行的总结,实际情况可能更加复杂和多样化。
2024-09-29
如何通过ollama 搭建本地知识库
以下是通过 Ollama 搭建本地知识库的步骤: 1. 了解背景:本文思路来源于视频号博主黄益贺,旨在分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库,让您了解相关核心技术及流程。 2. Ollama 简介:Ollama 是一个开源框架,用于简化本地运行大型语言模型的过程,是轻量级、可扩展的,提供简单 API 和预构建模型库,适合初学者和非技术人员,能推动大型语言模型的发展和应用。 3. 安装 Ollama:官方下载地址为 https://ollama.com/download ,安装完成后可通过访问特定链接判断是否安装成功。 4. 运行本地大模型:安装完成后,在命令行中运行相应命令,模型名称可通过查看,如选择 llama2 大模型,可根据机器配置选择合适参数的模型,运行时 Ollama 会自动下载大模型到本地。 此外,还有关于本地部署资讯问答机器人:Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG 的相关内容,包括加载所需库和模块、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。
2024-10-12
个人知识库软件推荐
以下是为您推荐的个人知识库软件: 1. Coze:如果您想使用专门搭建个人知识库的软件,可以参考文章。这款软件效果不错,但需要您自己对接一些额外的 API,并且建议您先了解 RAG 的原理再去使用。 2. AnythingLLM:包含了所有 Open WebUI 的能力,并且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,配置页面主要分为三步,包括选择大模型、文本嵌入模型和向量数据库。此外,它有 Workspace 的概念,可创建独有工作空间,提供 Chat 模式和 Query 模式两种对话模式。 3. 对于非重度信息整理依赖者,Apple Notes 可以满足需求,能快速记录与检索、无排版压力、支持链接、图片、PDF 以及手写,并通过 iCloud 云端保存。 4. 对于专业用户或重度知识工作者: 记忆方面: Apple Note:个人灵感笔记本,用于短创作和快速捕获。 Mymind:全部的阅读收藏,有良好的检索、自动化标签和遗忘功能。 Raindrop:网站收藏夹,用于独立站点、工具等非内容类资料。 Google Drive:全部个人创作的文章、演讲稿等,检索速度和准确度高。 提炼方面:Notion 是完善的笔记资料库,可保存相关内容。
2024-10-11
知识库是什么
知识库是指在不同的领域和情境中具有不同的含义和应用: 在专家系统中,知识库代表某个问题领域的长期知识,是从人类专家那里人工提取的,不会因外部的咨询而改变,由于它允许从一个问题状态前往另一个问题状态,因此也被称为动态知识。 扣子提供的知识库是大量知识分片,通过语义匹配,给模型补充知识。例如以车型数据为例,每个知识库的分段中,保存了一种车型的基础数据。当用户提问相关问题时,能匹配到对应车型的分段,然后模型从中获取到相关信息。 在“通往 AGI 之路”中,知识库不仅是知识的存储,更是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。
2024-10-11
如何生成自己的问答知识库
生成自己的问答知识库可以通过以下两种方式: 1. 使用 GPT 打造个人知识库: 将大文本拆分成若干小文本块(chunk)。 通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量,并在向量储存库中保存这些向量和文本块。 当用户提出问题时,将问题转换成向量,与向量储存库中的向量比对,查找距离最小的几个向量,提取对应的文本块,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 embeddings 向量,提取关联度高的文本块,如“本文作者:越山。xxxx。”“《反脆弱》作者塔勒布xxxx。”,组合后发送给 GPT API 以获取回答。 2. 基于 RAG 机制实现知识库问答: 知识库问答是机器人的基础功能,可根据用户问题从知识库中找最佳答案,利用了大模型的 RAG 机制。 RAG 机制全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,先从大型数据集中检索与问题相关的信息,再利用这些信息生成回答。 要实现知识库问答,首先创建包含大量文章和资料的知识库,如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入方式上传文章内容。 在设计 Bot 时添加知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。
2024-10-11
搭建AI客服,对接知识库
以下是搭建 AI 客服并对接知识库的步骤: 1. 搭建 OneAPI(https://github.com/songquanpeng/oneapi),用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,同时了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt(https://fastgpt.in/),这是一个知识库问答系统。将知识文件放入其中,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,最后回答问题。如果不想接到微信,搭建到此即可,它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat(https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat)接入微信,并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先用小号以防封禁风险。搭建完后想拓展功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh),其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 此外,用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人时: 1. 确定功能范围,例如支持用户发送“关键字”自助获取分享的“AI 相关资料链接”;能回答 AI 相关知识,优先以“知识库”中的内容回答,不足时调用大模型回复并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息,请链接作者:jinxia1859”;能在微信公众号上发布作为微信客服助手。 2. 为实现上述功能,需要准备的内容有:根据目的和核心能力编写 prompt 提示词;整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,可用 word、txt、excel 整理;创建知识库用于回答 AI 相关知识;创建工作流控制 AI 按要求处理信息;准备好微信公众号以便发布机器人。
2024-10-10
一次向多个大模型发送消息
以下是关于您提到的向多个大模型发送消息的相关信息: 在认识大模型 Embedding 技术加实战方面: Embedding 在大模型中的价值体现在增强 GPT 的能力,其过程包括搜索内部知识库、检索相关文本、将检索到的文本内容部分发送给 GPT 大模型并提问。 具体操作步骤包括准备搜索数据(仅一次),如搜集数据、切块、嵌入、存储;以及搜索(每次查询一次)和提问(每次查询一次)。 Embedding 共有搜索(结果按相关性排名)、聚类(文本字符串按相似性分组)、建议(包含相关文本字符串的项目)、异常检测(识别离群值)、多样性测量(分析相似性分布)、分类(按标签分类)等作用。 在熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤方面: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可将多模型塞进微信。 有更适合小白的使用教程,可实现打造自己的 ChatBot(包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)和常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知道,此实现思路需接入大模型 API(单独付费),且微信端使用有封号危险,不建议主力微信号接入。 要依法合规使用,注意甄别大模型生成的内容,禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5、GPT4.0、Claude、文心一言、讯飞星火、通义千问、Gemini、GLM4、LinkAI 等;多消息类型,如文本、语音、图片,以及基于自有知识库的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 方式。
2024-10-12
大模型时间序列的图
以下是为您整理的关于大模型时间序列相关的图的信息: 2023 年 7 月 10 日,在“一图胜千言”中更新了几张图,包括一张 LLM 很重要的图,其背后是一篇必读论文《Language Models are FewShot Learners》,还有大型语言模型(大于 10B)的时间轴,这背后也是一篇论文,85 页盘点 LLM 发展史,附最详细 prompt 技巧。此外,还有 datacamp 出品的“生成式人工智能工具全景图”和“盘点数据和人工智能相关工作所需的主要服务”。 中文大模型基准测评 2023 年度报告中,国内大模型关键进展大致分为三个阶段,即准备期(ChatGPT 发布后国内产学研迅速形成大模型共识)、成长期(国内大模型数量和质量开始逐渐增长)、爆发期(各行各业开源闭源大模型层出不穷,形成百模大战的竞争态势)。 Sora:大型视觉模型的综述中,基础模型用于低分辨率视频生成,然后通过级联扩散模型进行细化以提高分辨率。基础视频和超分辨率模型采用 3D UNet 架构,以时空可分离的方式使用。该架构将时间注意力和卷积层与空间对应物结合起来,以有效捕获帧间依赖性。还包括通过插入学习将帧对齐成时间一致序列的时间层,将预训练的 LDM 转变为视频生成器等内容。
2024-10-12
阅读管理学领域的学术文献,哪个AI的大模型提炼信息更精准,更快速
目前在管理学领域学术文献的信息提炼方面,不同的 AI 大模型各有特点,难以确切地说哪个模型更精准、更快速。一些常见的大模型如 GPT4、文心一言等在处理自然语言和提取信息方面都具有一定的能力,但它们在不同类型和主题的文献处理上可能表现各异。这还取决于文献的具体内容、格式和复杂程度等因素。
2024-10-12
有哪些大模型?
大型模型主要分为两类: 1. 大型语言模型:专注于处理和生成文本信息,例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。主要用于自然语言处理任务,如文本翻译、文本生成、情感分析等,通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。常见的算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT 等。 2. 大型多模态模型:能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。可以应用于更广泛的领域,例如图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等。 以下是一些多模态大模型: 1. 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。 2. PandaGPT:是一种开创性的通用模型,能够理解 6 种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。 3. 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。这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。 4. 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。 5. 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。 6. Shikra:Chen 等人介绍了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。该模型展示了值得称赞的泛化能力,可以有效处理看不见的设置。 7. 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。这展示了单模态训练增强 MM 学习的可行性。
2024-10-12
我是一个大学生,大语言模型帮我能做什么
大语言模型对大学生有以下帮助: 1. 模拟故事情景代入角色:通过心智理论推理出每个角色的知识和信念,得出可能的回答,有助于小说家写出更丰富的人物心理和精彩对话,设计更灵活逼真的情节细节。 2. 理解模型中的 Encoder:Encoder 是模型的编码器部分,负责对输入的文本序列进行编码,获取其对应的语义表示。具有词嵌入、位置编码、注意力机制、层叠编码、上下文建模等关键作用,是大型语言模型的核心部件,对于提取和建模输入序列的语义信息至关重要。 3. 转换类应用:擅长将输入转换为不同格式,如语言翻译、拼写和语法矫正、格式转换等,使转换过程更简单高效,提供更好的文本相关应用体验。例如可以将英文文本翻译成西班牙语,识别文本所属语言等。
2024-10-11
qwen大语言模型有视觉模式吗?
Qwen 大语言模型具有视觉模式。以下是相关信息: 有博主称 QwenVL 已迁移到 ComfyUI 中,它支持本地图像、上下文窗口多轮对话,支持 PLUS 和 MAX 双视觉模型,支持百万像素、任意规格图像,具有超强细节和文字识别能力,在开源领域表现出色,中文能力突出,目前 API 免费开放。 关于部署 Qwen 大语言模型,如在 Windows 电脑上,可点击 win+R,输入 cmd 回车;在 Mac 电脑上,按下 Command(⌘)+ Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”选择“终端”应用程序,然后复制相关命令行粘贴回车进行下载。
2024-10-11
有什么工具,可以将上传图片上的文字全部翻译成另一种语言,并且生成将原图文字变成翻译结果的新图片
以下为您推荐一些能够将上传图片上的文字翻译成另一种语言,并生成新图片的工具: 1. OpenAI 的 DALL·E :通过图像生成端点可以创建原始图像,编辑端点可以编辑和扩展图像。但主要侧重于图像的生成和编辑,对于图片文字翻译和生成新图片的针对性功能可能不太突出。 2. Reccloud :免费的在线 AI 字幕生成工具,可直接上传视频进行精准识别,能对识别的字幕进行翻译,自动生成双语字幕。 3. 绘影字幕 :一站式专业视频自动字幕编辑器,提供字幕制作和翻译服务,支持多种语言,准确率高,还能自定义字幕样式。 4. Arctime :对视频语音自动识别并转换为字幕,支持自动打轴,支持主流平台和多种字幕功能。 5. 网易见外 :国内知名语音平台,支持视频智能字幕功能,转换正确率较高,支持音频转写。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-04
目前有几个常用的大语言模型产品
目前常用的大语言模型产品包括: OpenAI 的 GPT4,在多种任务上表现卓越,如文本生成、理解、翻译及专业和创意写作等。 Anthropic 公司的 Claude 3。 谷歌的 Gemini。 百度的文心一言。 阿里巴巴的通义大模型。 在大语言模型提供商方面: 最常用的提供商中,OpenAI 位居首位,AzureOpenAI 紧随其后。 其他提供专有模型的托管服务包括 Anthropic(第 3 名)、Vertex AI(第 4 名)和 Amazon Bedrock(第 8 名)。 在开源模型方面,常用的本地运行选项包括 Hugging Face、LlamaCpp、Ollama 和 GPT4All。提供开源模型 API 访问的提供商中,Fireworks AI 居首,其次是 Replicate、Together 和 Anyscale。 此外,Llama2 70B 模型是 Llama 系列语言模型的第二代产品,拥有 700 亿个参数,可能是目前最强大的开源权重模型。
2024-10-04
有没有一款AI工具,可以使用VBA语言对excel数据进行处理、画图
以下是一些可以使用 VBA 语言对 Excel 数据进行处理和画图的 AI 工具相关信息: ChatGPT 可以非常轻松地根据您的需求和描述写出可以用的 Excel 宏。Excel 中使用 VBA 语言是一种非常高级的用法,能解决产品工作中的绝大部分需求。 另外,为您提供一些其他与绘图相关的 AI 工具信息: 对于画 CAD 图,存在一些工具和插件,如 CADtools 12(Adobe Illustrator 插件)、Autodesk Fusion 360、nTopology、ParaMatters CogniCAD 以及一些主流 CAD 软件(如 Autodesk 系列、SolidWorks 等)提供的基于 AI 的生成设计工具。 对于画逻辑视图、功能视图、部署视图,有 PlantUML(通过编写描述性文本自动生成相关视图)、Gliffy(基于云的绘图工具)、Archi(开源工具)、Rational Rose(IBM 的 UML 工具)等。但需要注意,这些工具不都是基于 AI 的。在选择工具时,应考虑具体需求,如是否支持特定建模语言、是否与特定开发工具集成、偏好在线工具还是桌面应用程序等。
2024-09-29
请帮我介绍一下大语言模型和扩散模型的区别
大语言模型和扩散模型主要有以下区别: 1. 处理的信息类型: 大语言模型专注于处理和生成文本信息,通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。 扩散模型不仅能处理文本信息,还能理解和生成图片、音频等多种类型的信息,能在更多样化的任务中应用。 2. 应用场景: 大语言模型主要用于自然语言处理任务,如文本翻译、文本生成、情感分析等。 扩散模型由于能够处理多种信息类型,可以应用于图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等更广泛的领域。 3. 数据需求: 大语言模型主要依赖于大量的文本数据进行训练。 扩散模型则需要多种类型的数据进行训练,包括文本、图片、音频等,以便在不同模态间建立关联。 4. 生成过程: 扩散模型涉及模型学习从图像中去除噪声,其正向扩散过程是从干净的图像开始,迭代地添加噪点。 大语言模型则是通过分析和学习大量文本数据来生成自然语言文本。 5. 面临的挑战: 扩散模型可能生成不真实的图像,难以控制,训练的计算成本可能很高。 大语言模型在推理能力方面相对较弱。
2024-09-29