通过概念考察的方式了解AI大模型,拆开来看。
AI领域术语丰富,涵盖模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习及人类反馈强化学习。大模型:把LM比作人的大脑。分类语言大模型:ChatGPT、Gemini、文心一言、通义千问代码大模型:阿里-通义灵码,Copilot视觉大模型:文生图:Midjourney,Stable Diffusion文生视频:Sora多模态大模型:GPT4大模型参考链接文生图,图生图,文生视频探索Midjourney(付费)在线生成器,开启创新之旅!🚀即刻体验:https://midjourney.co/zh/generatorStable Diffusion,免费开源!模型、插件、启动器一应俱全,源自全球开源社区(civitai.com、tusiart.cn、huggingface.co)。音色克隆(声音克隆)视频配音探索So-vits-svc,领先语音合成工具,代码库详尽——https://github.com/voicepaw/so-vits-svc-fork/blob/main/README_zh_CN.md,体验创新音质!探索GPT-SoVITS,颠覆性AI语音合成技术,引领未来!🚀访问:https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/blob/main/docs/cn/README.md,解锁无限可能!🔑核心能力自然语言理解总结和提取
提取需要的内容,包含观点和主题
情感分析
识别和理解文本中的情感和情绪
文本转换
文本翻译,格式转换,拼写语法检查
推理能力:生成式 AI 的关键逻辑推理: 根据已知事实和规则,通过推理来推导出新的结论或解决问题。扩写: 根据已有文本内容生成新的文本,可以是对已有内容的延伸、补充或创造性扩展。局限数据集是静态的:缺乏特定领域的知识:基础大模型接受的是通用任务的训练。
幻觉“黑匣子”:能干啥这里只讨论应用场景更广的语言大模型
一种全新的交互方式在信息获取方面,与搜索引擎对比
搜索引擎是针对关键词的检索,AI是基于语义的检索。前者只能返回信息,后者可以解读信息。前者每次搜索是独立的,后者则可以关联上下文,进行多轮对话。LLM + 客服台 = 智能客服
LLM + 文档 = 对话式文档阅读器
专家系统知识问答:基于专有知识的智能问答,随叫随到的个人专家工作流程:文档预处理+文本召回前置条件: 需要提供相关文档语料,较高质量的文档才有较高问答准确率程度: 问答准确率80%~90%(去年测试数据)局限: 无法识别图片,复杂表格识别不佳数据分析:一句话生成统计图表,对数据进行快速洞察前置条件: 需要具备结构化数据其他场景: 月度、年度报告展示,展现形式可以是饼状图、柱状图、折线图智能代理编排AI自动化工作流,让AI成为高级助手代替操作前置条件: 成熟业务、基础数据,api组件其他场景: 适用于营销、运营、管理场景查询航班、差旅报销。。。其他个人助理: 每日工作总结,PPT助手个人助手: 餐饮助手、差旅助手数字化员工: 销售助手,商机跟进-对此,您有什么看法见解?-
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