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各个ai大模型的优势

Answer

以下是一些常见的 AI 大模型的优势:

OpenAI 的 GPT-4

  • 是大型多模态模型,接受图像和文本输入,输出文本。
  • 在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。

Midjourney v5

  • 具有极高的一致性。
  • 擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt。
  • 支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能。

DALL·E 3

  • 能轻松将想法转化为极其精准的图像。
  • 代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。

Mistral 7B

  • 在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B。
  • 在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B。
  • 在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能,同时在英语任务上表现良好。

OpenAI 的 o3 及 o3-mini

  • o3 在编码、数学和科学等领域表现出色,在多个衡量基准上远超 o1。
    • 在 ARC-AGI 公共基准得分高。
    • 在 EpochAI 的 Frontier Math 创下新纪录。
    • 在 SWE-Bench Verified 上表现突出。
    • 在 Codeforces 上得分高。
    • 在 AIME 2024 上得分高。
    • 在 GPQA Diamond 上表现远高于人类专家。
  • o3-mini 具有 3 个推理级别,最低级别将比肩 o1,在许多编码任务上性能优于 o1,且成本大幅降低。

大模型的优势还包括:

  • 像一个多功能的基础平台,能处理多种不同的任务,应用范围广泛,拥有更多的通识知识。
  • 但大模型并非拥有无限知识,其知识来源于有限的训练数据,且知识库不会自动更新,在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。
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References

ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单

OpenAI今年为我们带来了两个最佳AI模型,并将它们打包成一个无与伦比的聊天机器人,很难被超越。不过,别只看到树木而忽略了森林。大模型在各个方面都取得了进步,为我们带来的AI能力是大多数人在一年前无法想象的。我们可以用一点文本生成整个网站、演示文稿和头像。我们可以创造出任何我们想象的图像。明年这个类别会有什么?更多的生成式AI?「大型行为模型」?生成式口语语言模型?AGI?GPT-4(免费可用)——与人类水平相当的LLM:GPT-4是OpenAI在深度学习规模扩大方面的最新里程碑。GPT-4是一个大型多模态模型(接受图像和文本输入,输出文本),在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。Midjourney v5(免费)——令人惊叹的逼真AI图像-以及五指手:Midjourney V5模型是最新、最先进的模型,具有极高的一致性,擅长以更高分辨率解释自然语言prompt,并支持像使用tile这样的重复图案等高级功能。DALL·E 3(免费可用)——轻松将想法转化为极其精准的图像:现代文本到图像系统往往会忽略单词或描述,迫使用户学习提示工程。DALL·E 3代表了我们生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。Mistral 7B(免费)——迄今为止最优秀的70亿参数模型,Apache 2.0:Mistral 7B是一个具有73亿参数的模型,它:•在所有基准测试上超越了Llama 2 13B•在许多基准测试上超越了Llama 1 34B•在代码任务上接近CodeLlama 7B的性能,同时在英语任务上表现良好

十七问解读生成式人工智能

“小模型”确实有其优势,尤其是在特定任务上表现得非常出色。比如,如果你训练了一个专门识别猫?或狗?的模型,它在这个任务上可能非常精准。然而,这个模型就无法用于其他任务(因为用来训练模型的数据主要是由猫猫狗狗的照片组成的)。而“大模型”则不同,它像一个多功能的基础平台(有时也被称为“基座模型”)。大模型可以处理多种不同的任务,应用范围非常广泛,并且拥有更多的通识知识。这就是为什么尽管“小模型”在某些特定领域内表现优异,我们仍然需要“大模型”的原因:它们能够在更广泛的场景中提供支持和解决问题。[heading1]问题十一、大模型拥有无限知识吗?[content]大模型并不拥有无限知识。大模型的知识来源于它们在训练过程中接触到的数据,而这些数据是有限的。虽然大模型可以处理和生成大量的信息,但它们的知识来自于它们所训练的数据集,这些数据集虽然庞大,但仍然是有限的。因此,大模型只能回答它们在训练过程中见过或类似的问题。大模型在训练之后,其知识库不会自动更新。也就是说,它们无法实时获取最新的信息,除非重新训练或通过其他方式更新模型。大模型在某些特定或专业领域的知识可能不够全面,因为这些领域的数据在训练集中可能较少。[heading1]问题十二、大型语言模型的运作机制是什么?[content]大型语言模型的运作机制主要是通过大量的数据训练来学习语言的结构和模式,然后根据输入生成相应的文本。这些模型通过阅读大量的文本数据,学习到语言中的词汇、语法、句子结构以及上下文关系。当你给它一个输入时,它会根据这些学习到的知识生成一个连贯的回答。所以它永远在猜测下一个字符将要生成什么,类似于词语接龙游戏。

12月21日 AI资讯汇总

推出的下一代模型o3及精简版o3-mini作为o1系列的后继者。这些模型旨在解决编码、数学和科学等领域的复杂。在多个衡量基准上都更狠超o1。-o3在ARC-AGI公共基准得分为75.7%(得分是o1的3倍)。O3在高计算模式下得分为87.5%。人类表现为85%。-EpochAI的Frontier Math(数学难题解答):o3创下新纪录,解决了25.2%的问题,而其他模型都未超过2%-在SWE-Bench Verified上:o3比o1高出22.8个百分点-在Codeforces上(在编程领域):o3获得了2727分,超过了OpenAI首席科学家的2665分-在AIME 2024上:o3得分96.7%,只漏了一个问题-在GPQA Diamond上:o3达到了87.7%,远高于人类专家的表现精简版o3-mini:具有3个推理级别高中低,最低级别将比肩o1,在许多编码任务上,o3-mini的性能将优于o1,并且成本大幅降低但目前因为安全原因,还无法公开。正在努力中~o3 mini,o3目前在招内测安全员帮助进行模型安全测试,官网1/10日报名截止。OpenAI表示希望1月底,o3 mini将或与我们见面!?地址:https://youtu.be/SKBG1sqdyIU开源针对嵌入式平台的Realtime API SDK其开源针对嵌入式平台的Realtime API SDK,可轻松集成到小型硬件设备上(如:ESP32S3)使用OpenAI的实时语音服务。可以用来衍生智能家居,机器人场景。?地址:https://github.com/openai/openai-realtime-embedded-sdk?针对AI视频工具Sora,Sam Altman表示向所有Plus用户提供在sora relax模式下无限视频生成。

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道: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:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,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的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 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 等等;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;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
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
详细讲解一下ragflow框架,同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势,在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的?
RAG(检索增强生成)是一种有效的解决方案,下面为您详细讲解: RAG 工作流程: 1. 检索(Retrieval):如同在图书馆中,系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强(Augmented):对检索到的信息进行筛选和优化,挑出最相关和有用的部分。 3. 生成(Generation):将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员,综合起来: 1. 检索:从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强:筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成:整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势: 1. 成本效益:相比训练和维护大型专有模型,实现成本更低。 2. 灵活性:能利用多种数据源,包括结构化和非结构化数据,迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性:随时增加或更新知识库内容,无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势: 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息,并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化,生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面,目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是,RAG 也存在一些缺点,比如相比于专有模型的方案,回答准确性可能不够。
2025-03-28
现在deepseek从普通用户的层面,相比于其他模型,优势有哪些
DeepSeek 对于普通用户的优势包括: 1. 国产之光,在国内被广泛接入和使用。 2. 生成代码的质量可与国外顶尖大模型媲美。 3. 深度思考版本 DeepSeek R1 基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考,提升回答质量。其“聪明”源于独特的“教育方式”,率先进入“自学成才”新阶段。 4. 思考与表达能力出色,在思考过程和输出结果的语气、结构、逻辑上表现优秀,碾压其他模型。 然而,DeepSeek 也存在一些不足,例如对于协助编程,其最大的上下文长度只有 64k,较短,导致无法处理更长的上下文和更复杂的代码项目。
2025-03-27
deepseek的优势是什么?
DeepSeek 的优势包括以下方面: 1. 性能与成本:展示出媲美领先 AI 产品的性能,但成本仅为其一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。 2. 文字能力:在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。 3. 数学能力:经过优化,表现不错。 4. 模型特点: 推理型大模型:通过理解用户的真实需求和场景来提供答案,不需要用户提供详细步骤指令。 更懂人话:能够理解用户用“人话”表达的需求,无需特定提示词模板。 深度思考:回答问题时能够进行深度思考,非简单罗列信息。 文风转换器:可以模仿不同作家的文风进行写作,适用于多种文体和场景。 5. 开源与创新:开源了多模态模型 JanusPro,在参数上领先,具备多种能力,通过优化训练策略、海量数据和大规模参数实现更强智能表现,统一 Transformer 架构,提供多种规模,全面开源,支持商用,部署使用便捷,Benchmark 表现优异。
2025-03-24
微调大模型的优势与运用的功能场景是什么?微调具体步骤是?
微调大模型具有以下优势和运用的功能场景: 优势: 提高模型在特定任务中的性能:可以输入更多示例,经过微调的模型在特定任务中表现更好,虽然可能会失去一些通用性。 提高模型效率:实现更低的延迟和更低的成本,可通过专门化模型使用更小的模型,且只对输入输出对进行训练,舍弃示例或指令进一步改善延迟和成本。 功能场景:适用于需要在特定领域(如法律、医学等)获得更优表现的情况。 微调大模型的具体步骤如下: 从参数规模的角度,大模型的微调分成两条技术路线:全量微调(FFT)和参数高效微调(PEFT)。全量微调是对全量的模型参数进行全量的训练,PEFT 则只对部分模型参数进行训练。从成本和效果综合考虑,PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 微调是在较小的、特定领域的数据集上继续大模型的训练过程,通过调整模型本身的参数来提高性能。 您可以参考 OpenAI 官方微调教程:https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2025-03-23
背景:我是一名高中生,想学习AI知识,逐步从入门到精通 目标:希望在<3个月>内具备一定能力。 请结合我的背景和优势,为我设计一份学习路线: - 列出每阶段(例如每一个礼拜)的学习重点(比如编程基础、数学)。 - 为每个阶段推荐<具体资源>(书籍、在线课程、练习项目等)。 - 提供一些学习技巧或注意事项。
以下是为您设计的一份在 3 个月内从入门到具备一定能力的 AI 学习路线: 第一个月: 学习重点:了解 AI 基本概念,包括术语、主要分支及它们之间的联系;掌握编程基础,如 Python 语言。 推荐资源: 书籍:《人工智能:一种现代方法》 在线课程:Coursera 上的“人工智能入门”课程 练习项目:使用 Python 实现简单的数据分析和可视化 学习技巧和注意事项:多做笔记,理解概念,注重实践。 第二个月: 学习重点:深入学习数学基础,包括统计学、线性代数和概率论;了解算法和模型中的监督学习和无监督学习。 推荐资源: 书籍:《概率论与数理统计》《线性代数及其应用》 在线课程:edX 上的“机器学习基础”课程 练习项目:使用监督学习算法进行数据分类预测 学习技巧和注意事项:通过实际案例加深对数学知识的理解,多做练习题。 第三个月: 学习重点:掌握神经网络基础,包括网络结构和激活函数;学习模型的评估和调优。 推荐资源: 书籍:《深度学习》 在线课程:Udacity 上的“深度学习入门”课程 练习项目:构建并优化一个简单的神经网络模型 学习技巧和注意事项:积极参与在线讨论,及时解决学习中的问题。 在整个学习过程中,您还可以: 体验 AI 产品,如 ChatGPT、文心一言等,了解其工作原理和交互方式。 掌握提示词的技巧,提高与 AI 的交互效果。 参与相关的社区和论坛,分享学习经验和成果。
2025-03-21
部署大模型的一体机有什么优势
部署大模型的一体机具有以下优势: 1. 语言翻译方面: 语境理解与适配:能够通过深度的上下文分析,理解语言背后的真正含义,避免词不达意和语境脱节的问题,尤其在处理隐喻、习语或文化特征的文本时,能更精准地捕捉并传达原文意图。 流畅自然的翻译输出:通过对大量自然语言数据的学习,能够生成更加流畅、自然且地道的翻译,接近母语水平,保持原文的语言风格和情感色彩。 灵活性与多场景适应:强大的适应性,能够根据不同的翻译场景灵活调整策略,在多场景翻译中表现得更具灵活性和精准度。 文化适配与行业专用翻译:能够深入理解语言背后的文化内涵,避免因文化差异导致的误解或偏差,在专业领域能提供更加专业且符合行业标准的翻译结果。 2. 模型部署方面: 内存优化:由于大模型参数众多,内存需求大,在实际部署时会进行模型压缩,使用内存占用更小的数据类型,如 16 位的浮点数,可直接减少内存使用。 解决传输瓶颈:在训练大模型中,CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈,减小内存使用是首要优化点。 3. 硬件架构方面: 存算一体架构:运行几百亿个参数的大模型,存算一体架构是最佳选择,可避免数据搬运。 4. 知识结合方面: 大模型在通用知识方面表现出色,但对专业领域知识了解有限。将领域知识结合进大模型的方法包括重新训练、微调、RAG、关键词工程和加长 Context 等。目前在学术界,做深度学习的人偏向于用 RAG,做过搜索的人偏向于用 Long Context。
2025-03-19