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篇章五:国内外AI大模型哪家强?
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随着人工智能技术的迅速发展,AI大模型已成为推动各行业技术进步的重要力量。AI大模型在自然语言处理、图像生成、自动化工作流程等领域展现出强大的潜力,并逐渐改变我们的工作和生活方式。
今天我们将介绍几款目前在国内外广泛应用的AI大模型,并讨论它们的优势及其侧重点业务领域。
国外的三款主流AI大模型
Artificial Intelligence
A
I
海外AI大模型非常多,但对于中国用户来说可能使用不太方便,需要IP地址限制,甚至需要有海外手机号才能注册,我们选择了几个当下常用海外AI大模型向大家介绍。
OpenAI 系列
OpenAI自然是当下最热门的AI大模型了,上期我们也详细介绍了他们最新的o1模型,并尝试用o1模型编写小游戏代码[👉🏻《OpenAI o1模型上线,9秒就能输出小游戏代码···》。]
o1模型生成的《小猫咪连连看》小游戏
目前普通用户使用最多的仍然是GPT-4,它能够处理复杂的语言任务,如对话生成、文案撰写和编程辅助等。随着OpenAI推出更多多模态扩展模型,如Sora,未来其在图像、视频生成等方面也有巨大潜力。
Gemini
优势:多模态、与Google生态无缝对接
Google于2024年推出了新一代AI大模型——Gemini,结合了Google DeepMind的最新研究成果。Gemini的优势在于其强大的多模态处理能力、与Google生态系统的深度集成,以及在搜索引擎优化方面的应用。
这种多模态和个性化推荐的能力使得Gemini在技术创新和用户体验方面都有独特优势。Gemini的Advanced服务已经上线,价格与ChatGPT相似,提供了多样的商业应用场景。
试用情况:
我们让Gemini描述一张图片的内容,感受其多模态能力。再让Gemini描述图片内容或生成广告文案,它不仅能够提供准确的文案参考,还能给出广告优化建议。
谷歌生成的文案和广告优化方案
LLaMA模型
优势:开源大模型
Meta(原Facebook)于2023年推出了LLaMA系列大模型。**LLaMA作为开源模型,吸引了广泛的开发者和学术界关注,在官网即可申请使用。**然而,外界对开源模型的争议也较大,主要涉及潜在的滥用风险。
LLaMA官网的试用申请
LLaMA的优势在于其较小的模型尺寸,适合资源有限的环境。开源特性使得它在语言生成、机器翻译和聊天机器人等应用中非常灵活,尤其在低资源语言处理上填补了许多空白,成为学术界和开发者社区的热门选择。
国内的三款主流AI大模型
Artificial Intelligence
A
I
国内的AI大模型也非常丰富,文心一言、通义千问、Kimi、智谱清言、豆包、讯飞星火等,我们将重点介绍其中的三款。不过现在国内大模型在文档解析、图片分析和PPT生成等功能上都非常成熟,因此选择一款功能全面、符合自己需求的模型即可显著提升生产力。
文心大模型
优势:适合中文语境、多模态搜索、用户量大
百度的文心大模型是国内领先的多模态大模型之一,主要研发方向集中在中文自然语言处理和知识图谱应用上。它能够理解并生成中文内容,涵盖文档摘要、语音识别、机器翻译等广泛应用。
**文心大模型的核心优势在于对中文环境和本土数据的深度理解,能够精确满足中国用户的需求。**此外,它还提供个性化解决方案,根据不同用户的职业和性格偏好生成定制化回答。目前升级VIP会员每月仅需50元,价格对比ChatGPT和Gemini划算很多。
试用情况:
我们同样让文心大模型为我们描述图片内容,得到以下结果,文心的描述比Gemini更加丰富,对细节描绘的更仔细,甚至颇有“高考作文风”。这可能就是中文AI的优势,**了解国人需求,且能发挥中文的优势,**给予更符合中国国情的回答。不过现在AI文本描述已经处于非常成熟的阶段,相信只需多下达几次指令,任何AI都能提供相应的文本结果。
文心一言生成的文案
通义千问大模型
优势:能语音识别、制作思维脑图、与阿里云生态无缝对接
**通义千问是阿里巴巴开发的大型语言模型,**主要依托于阿里云平台。它具备强大的自然语言处理能力,支持文本生成、对话和翻译等多种任务。其多语言处理能力和大规模数据处理优势,使其特别适用于跨境电商、智能客服和内容生成等场景。
通义千问的工作学习助手
试用情况:
通义千问提供**学习助手的功能,**能够听取录音、分析文章并生成脑图等,适合工作学习中的多任务需求。我们上传了一篇英语文章,通义千问可以帮助进行翻译、形成脑图,甚至还可以询问其语法问题,这些功能非常适合工作学习使用,是不是学生党阅读论文也可以运用上这个功能?
通义千问的工作学习助手
Kimi大模型
优势:文本处理能力强、支持多种格式、多任务处理
**Kimi大模型是国内一款新兴的AI大模型,**以轻量化和多任务处理为特点,它特别适合用于自动化内容生成和智能助手等场景,并在多个行业中迅速获得关注。
Kimi的研发重点是提高处理效率和降低计算资源消耗,特别适合中小企业的应用需求,与其他大模型相比,Kimi在响应速度和计算资源的优化方面展现出明显优势,适用于社交媒体内容创作、智能客服以及跨行业的自动化工作流处理。
试用情况:
在互联网上,**许多人表示Kimi是非常好的办公助手,可以自动生成PPT,**汇报、复盘时帮助节省了许多时间。我们也进行了测试,给予Kimi需求,选择PPT模版,即刻变生成了一份PPT,结果质量非常高,还可以下载或在线编辑。
Kimi输出的PPT
结语
以上介绍的6款AI大模型代表了当前国内外的技术前沿,但随着科技的不断进步,AI大模型的研发将会持续迭代和优化,未来可能会涌现出更多功能更强大、应用更广泛的模型。
无论是国外的GPT-4、Gemini和LLaMA,还是国内的文心一言、通义千问和Kimi大模型,它们都展示了AI技术在充当日常生活中的智能助手、企业运营中的数据分析和决策优化的强大能力。
AI正在飞速改变我们的世界,推动全社会向更加智能化的未来迈进,随着大模型技术的日益成熟,拥抱AI,让AI为我们所用,已成为不可阻挡的趋势。
**日常工作学习使用AI已经成为常态,**欢迎评论告诉我们:你最喜欢哪个AI大模型?
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1.学习路线图
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第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;
第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;
第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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