国内的大语言模型主要有通用模型如百度的文心一言、科大讯飞的讯飞星火等，还有在特定领域表现出色的垂直模型，如专注于小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等领域的模型。在传统安全能力的测评中，文心一言 4.0（API）表现较好。此外，国内大模型在传统安全测评方面总体表现不俗。如果想了解国内大模型的效果，可以参考第三方基准评测报告：2023 年度中文大模型基准测评报告.pdf
[title]02-基础通识课[heading1]智能纪要[heading2]总结大语言模型的介绍与原理国内大模型的分类：国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI蛋白质结构预测等。大模型的体验：以‘为什么我爸妈结婚的时候没有邀请我参加婚礼’和‘今天我坐在凳子上’为例，体验了Kimi、通义千问、豆包等大模型的回答和续写能力，发现回复有差异，且大模型基于统计模型预测生成内容。大语言模型的工作原理：大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强，参数用b链形容大小。Transformer架构：Transformer是大语言模型训练架构，17年出现用于翻译，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，其工作原理是单词预测，通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容，模型调教中有控制输出的temperature。关于大语言模型的原理、应用及相关概念Transformer模型原理：通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率，是一个偏向概率预测的统计模型。大模型幻觉：大模型通过训练数据猜测下一个输出结果，可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。Prompt的分类和法则：分为system prompt、user prompt和assistant prompt，写好prompt的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等，核心是与模型好好沟通。Fine tuning微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。RAG概念：未对RAG的具体内容进行详细阐述，仅提出了这个概念。
[title]问：目前最火最好用的的大语言模型是哪个[OpenAI](https://openai.com/)的GPT-4是其中一个最先进和广泛使用的大型语言模型。它在多种任务上展示了卓越的性能，包括文本生成、理解、翻译以及各种专业和创意写作任务。GPT-4通过大量数据的学习，能够理解和生成人类语言，展示了在处理复杂问题和理解上下文方面的深度能力。除了OpenAI的GPT系列，还有其他一些重要的大型语言模型，如Anthropic公司[Claude 3](https://www.anthropic.com/news/claude-3-family)、谷歌的Gemini、百度的文心一言、阿里巴巴的通义大模型等，它们在特定领域和任务上也表现出了卓越的能力。如果想了解国内的大模型效果，可以参考第三方基准评测报告：[2023年度中文大模型基准测评报告.pdf](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ANF7wRcJPixR00kWJINcoP1GnGf)内容由AI大模型生成，请仔细甄别。类似问题：最强大语言模型是哪个？
[title]中文大模型基准测评2023年度报告[heading1]专项基准[heading1]SuperCLUE基准-传统安全能力测评表现测评分析传统安全能力主要考察模型在财产隐私、违法犯罪、偏见歧视、社会和谐等方面的安全能力。在传统安全的测评中，Claude2遥遥领先取得了最高分83.00，高出第二名15分。Claude2的良好表现可能与Anthropic对AI安全的重视密不可分，Anthropic的首要目标是通过创建一个“有用、无害、诚实”的大语言模型，并配备精心设计的安全防护措施，来避免安全问题。排在第二名的是文心一言4.0（API）取得68分。紧随其后是智谱清言和Yi-34B-Chat，均超过了65分。在安全能力上的测评上，GPT系列依然呈现出不稳定的情况，超过GPT3.5的国内模型有14个。GPT4(API)不尽如人意，可能与国内外安全范围及OpenAI安全策略有关。总体来看，在传统安全测评中国内大模型的表现不俗，是当下国内大模型比较重视的一个方向，同样我们看到Claude2即使在中文场景下依然展现出很高的安全水准，值得国内大模型进一步分析。