微调一个13B的大模型需要多少数据

以下是 2025 年 2 月 13 日的 AI 日报： 近 7 日更新日志： 《》：Codeium 是一款面向企业用户的 AI 编程工具，能提升开发效率，适合非科技企业。其新产品 Windsurf 结合 AI 助手和开发者工作流程，提供无缝协作体验。与 GitHub Copilot 和 Cursor 相比，在代码生成和上下文感知能力上表现更佳，价格有竞争力。 《》：OpenAI 产品负责人 Kevin Weil 称 AI 模型成本下降，智能水平提升。未来将推出 o3 系列模型，具备更强推理能力，并计划在 2025 年让聊天机器人在现实世界实际操作。 《》：OpenAI 即将推出 GPT5，预计所有用户可免费使用。GPT4.5 将是最后一个非推理模型，GPT5 将整合多项技术，具备自主思考和快速响应能力，ChatGPT 多项功能将被整合，用户将享受免费深度研究额度。 社区动态速览： 2000 亿欧元投资，设立 12 个 AI 超算中心，抗衡美国与中国的竞争。 Anthropic CEO：AI 发展将加速至超人级智能 预计 2026 2030 年 AI 将达到“超级天才”级别，若无监管可能失控。 Cerebras 为 Perplexity AI Sonar 搜索模型提供加速，搜索速度提升 10 倍，优化信息准确性与计算成本。 更多详细内容查看

以下是 2 月 13 日的 AI 日报： 1. AI 对软件工程的影响：涵盖自动代码生成、智能调试、AI 驱动的 DevOps 和敏捷开发优化，自动代码生成工具提高编程效率，AI 助力智能测试与运维，DevOps 迎来 AI 驱动的 CI/CD 和 AIOps，提升部署自动化和智能监控能力，AI 让敏捷开发更加高效。 2. OpenAI CEO 宣布开发 AI 设备，目标颠覆智能手机，还表达了对自研 AI 芯片的兴趣，计划通过 AI 设备重塑人机交互方式。 3. OpenAI 推出全新 Deep Research，让 ChatGPT 成为你的研究助理。 4. 2000 亿欧元投资，设立 12 个 AI 超算中心，抗衡美国与中国的竞争。 5. Anthropic CEO 预计 2026 2030 年 AI 将达到“超级天才”级别，若无监管可能失控。 6. Cerebras 为 Perplexity AI Sonar 搜索模型提供加速，搜索速度提升 10 倍，优化信息准确性与计算成本。 7. OpenAI 公布 GPT 5 最新路线图，GPT 4.5是最后的“非链式思维”模型，GPT 5 引入新功能，强调知识自由，无限制敏感话题讨论。 8. Plus 用户每月可获 10 次 Deep Research 额度，免费用户每月 2 次，未来计划扩大。 9. Brilliant Labs AI 眼镜集成 Gemini Live API，支持语音+视觉交互，实现实时翻译和物体识别。 10. OpenAI 新论文：AI 竞赛编程突破，强化学习提升 AI 编程能力，o3 AI 在 CodeForces 评分接近顶级选手。 11. 苹果发布 Powerbeats Pro 2 运动耳机，具有形状记忆耳挂，AI 降噪，心率监测，10 小时续航。 12. 欧洲 AI 军备竞赛：Invest AI 计划。

以下是 2 月 13 日的 AI 产业资讯： 在巴黎 AI 峰会上，斯坦福教授李飞飞强调当前是“真正的第一个 AI 时代”。她追溯五亿年生命演化，探讨现代 AI 的三大支柱：感知算法突破、认知科学启示和计算能力提升。李飞飞提到，“数据是让神经网络真正活起来的关键”，呼吁以人为本的 AI，维护尊严、增强能力、促进社区发展，构建健康的 AI 生态系统。另附《全球 AI 竞争白热化：巴黎峰会上，欧盟宣布 2000 亿欧元追赶，美国：全球技术规则听我的》。 推理模型代表了一种新范式，专注于解决复杂、多步骤的问题。与传统模型不同，推理模型通过思考输入意图，逐步提供答案，擅长解谜和高级数学等挑战性任务。然而，其成本高昂且容易出错，适用场景有限。DeepSeek 推出的多种变体（如 R1Zero 和 R1Distill）展示了不同的训练策略和性能表现。 来自社区伙伴 Hua 的投稿，手把手指导您在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 Anthropic 正式发布 Anthropic AI Economic Index，聚焦 AI 对经济的长期影响。该指数直观展现 AI 如何融入现代经济的各类实际任务，并从职业（occupation）和具体工作任务（task）两个维度，量化 AI 对劳动力市场的影响。 DeepSeekR1 的火爆现象背后，企业可以获得显著提升。其强化学习和联网搜索能力，改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。同时，DeepSeek 的开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。 中美 AI 创业者的闭门讨论聚焦于 DeepSeekR1 的技术创新与行业趋势。DeepSeek 以其混合专家模型和强化学习优化推理能力，显著降低了成本，推动 AI 应用的普及。与传统模型不同，DeepSeek 将用户体验置于核心，未来的 AI 产品不再局限于语言交互，而是向更广泛的垂直应用扩展。 雪佬精心撰写了一份超详细的 AI 配音工具教程，历时 10 小时，专为新手设计，涵盖剪映、DubbingX、海螺 AI 三大主流配音工具的全流程实操指南。文章不仅讲解了音频导入、AI 音色克隆、文本朗读、语速调整、情绪选择、背景音优化等核心功能，还分享了进阶骚操作，如克隆自己的声音并更换成影视角色音色，让 AI 配音更具个性化和专业感。此外，文章还介绍了多语种 AI 朗读、自动歌词生成、音效匹配、语音克隆等功能，让 AI 配音真正做到“零门槛、全自动”。

以下是 2 月 13 日的 AI 新闻资讯： 1. 在巴黎 AI 峰会上，斯坦福教授李飞飞强调当前是“真正的第一个 AI 时代”。她追溯五亿年生命演化，探讨现代 AI 的三大支柱：感知算法突破、认知科学启示和计算能力提升。李飞飞提到，“数据是让神经网络真正活起来的关键”，呼吁以人为本的 AI，维护尊严、增强能力、促进社区发展，构建健康的 AI 生态系统。另附《全球 AI 竞争白热化：巴黎峰会上，欧盟宣布 2000 亿欧元追赶，美国：全球技术规则听我的》。 2. 中美 AI 创业者的闭门讨论聚焦于 DeepSeekR1 的技术创新与行业趋势。DeepSeek 以其混合专家模型和强化学习优化推理能力，显著降低了成本，推动 AI 应用的普及。与传统模型不同，DeepSeek 将用户体验置于核心，未来的 AI 产品不再局限于语言交互，而是向更广泛的垂直应用扩展。 3. 雪佬精心撰写了一份超详细的 AI 配音工具教程，涵盖剪映、DubbingX、海螺 AI 三大主流配音工具的全流程实操指南，讲解了音频导入、AI 音色克隆、文本朗读、语速调整、情绪选择、背景音优化等核心功能，还分享了进阶操作。 4. 社区伙伴 Hua 投稿了在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 5. Anthropic 正式发布 Anthropic AI Economic Index，聚焦 AI 对经济的长期影响。该指数从职业和具体工作任务两个维度，量化 AI 对劳动力市场的影响。 6. DeepSeekR1 的火爆现象背后，企业可以获得显著提升。其强化学习和联网搜索能力，改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。同时，DeepSeek 的开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。

以下是 2 月 13 日的部分 AI 新闻资讯： 在巴黎 AI 峰会上，斯坦福教授李飞飞演讲称当前是“真正的第一个 AI 时代”。她追溯五亿年生命演化，探讨现代 AI 的三大支柱：感知算法突破、认知科学启示和计算能力提升。李飞飞提到“数据是让神经网络真正活起来的关键”，呼吁以人为本的 AI，维护尊严、增强能力、促进社区发展，构建健康的 AI 生态系统。相关报道：《》 全球 AI 竞争白热化，巴黎峰会上，欧盟宣布 2000 亿欧元追赶，美国称全球技术规则听它的。相关报道：《》 《》介绍推理模型代表了一种新范式，专注于解决复杂、多步骤的问题。与传统模型不同，推理模型通过思考输入意图，逐步提供答案，擅长解谜和高级数学等挑战性任务。然而，其成本高昂且容易出错，适用场景有限。DeepSeek 推出的多种变体（如 R1Zero 和 R1Distill）展示了不同的训练策略和性能表现。

Stable Diffusion（简称“SD”）的运行对电脑配置有一定要求。对于 Windows 系统： 显卡：必须是 NVIDIA（俗称 N 卡）。 专用 GPU 内存：4GB 勉强可以跑动 SD，出图时间较长；6GB 出一张图时间为 20 50 秒，大部分功能可用；8GB 5 20 秒出一张图，所有功能基本开放。 电脑运行内存：8GB 以上。 电脑系统：Win10 或者 Win11。 对于 Mac 系统，可以查看以下视频进行一键安装：https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761 但具体 MacBook 13 是否能运行及配置是否足够，还需根据上述标准进行对照检查。

以下是一些热点的大模型微调蒸馏工具： FLUX.1：包括 FLUX.1（可商用，为本地开发和个人使用定制，生成速度快，内存占用小，在 Apache 2.0 许可下公开提供，支持在 Replicate、fal.ai 和 Comfy UI 等平台使用，且支持用户根据自己数据集微调）。其训练参数高达 120 亿，在图像质量、提示词跟随等多方面超越流行模型，工作原理基于混合架构，结合变换器和扩散技术。 基于阿里云 PAI 平台：可复现 R1 蒸馏及蒸馏训练模型过程。部署 32b 的蒸馏模型展示效果，包括模型部署（如选中模型卡片后的操作、选择 vLLM 部署、涉及竞价系统等）、蒸馏数据获取（在本地 python 环境或 notebook gallery 建立实例执行代码获取蒸馏数据集）等。 DeepSeek：PaaS 平台支持多机分布式部署，满足推理性能要求，能一站式完成模型蒸馏。可登录 Pad 控制台通过 model gallery 进行部署，如 Deepseek R1 模型，可选择 SG 浪或 Vim 推理框架，根据资源出价部署，部署后可在模型在线服务 EAS 查看状态。还介绍了模型 API 调用、服务关停、蒸馏概念、应用场景及部署实操等。

以下是关于 Deepseek V3 微调的相关信息： 云舒文章总结卡 2.0 提示词全面支持 Deepseek V3，效果媲美 Claude3.7。V3 需要为 0324 更新的版本，DS 官网及 API 已更新，如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号。提示词复制链接：。横版为 1080 x 800 卡片提示词，竖版为 750 x 不限高卡片提示词。 各平台均需下载 html 文件，打开后才能查看真实效果，平台自带预览因兼容性问题无法正常展示效果。Claude 使用平台包括 Claude3.7 官网、API、Cursor，使用时需要下载为 HTML 文件打开查看效果。Deepseek 使用平台包括 Deepseek 官网、API（V3 需要为 0324 更新的版本），Deepseek 需要复制代码到 html 文件里，然后保存进行查看。 关于智能纪要，会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面。 北京时间 00:30 至 08:30 期间，DeepSeek API 价格大幅下调，DeepSeekV3 降至原价的 50%。

以下是一些针对 CoT 能力的微调工具： 1. Selfconsistency CoT：使用手动设计的 Prompt 生成采样一组不同的推理路径，再通过“多数投票”找到推理步骤中“最一致”的路径，使用这条解码路径驱动原始的贪心解码方式来提示 CoT 性能。 2. MMCoT：侧重使用微调方法嵌入 CoT，通过将语言和图像合并在一个包含推理生成与答案推理的两阶段的框架中，使用微调大模型赋予输入多模态 CoT 的能力。 3. GoTInput 方法：通过对 CoT 生成的思维图进行抽取构建三元组，并使用 GNN 将文本、图像与 CoT 统一，从而生成包含 CoT 信息的最终答案。 4. VCoT：解决了一个输出多模态的问题，通过以生成图片的“标题”以及识别核心关注点作为图像生成的启动过程，通过递归的方式填充图像信息，从而实现输出多模态。 此外，在将 DoT 扩展到预训练的扩散语言模型 Plaid 1B 并在更复杂的推理任务上进行评估时，自回归模型和扩散模型在使用 CoT 或 DoT 进行微调时都显示出显著提高的性能。在微调 Plaid 1B 时，也探索了几种替代方案。 在强化学习驱动的合成数据生成与模型优化流程中，也涉及到 CoT 的相关应用和优化，如初始 CoT 生成、CoT 存储等。

以下是关于本地部署大模型并微调建立本地知识库的详细步骤： 一、使用 AnythingLLM 进行本地知识库搭建 1. 安装 AnythingLLM 安装地址：https://useanything.com/download 安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型 第二步：选择文本嵌入模型 第三步：选择向量数据库 2. 构建本地知识库 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案）。 二、张梦飞的全本地部署教程 1. 部署大语言模型 下载并安装 Ollama 点击进入，根据电脑系统，下载 Ollama：https://ollama.com/download 下载完成后，双击打开，点击“Install” 安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 下载 qwen2:0.5b 模型 如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。 复制相关命令行，粘贴进入，点击回车。 三、智能纪要中的相关内容 在智能纪要中，许键介绍了模型 API 调用方法与知识库创建，包括获取 API key 位置及调用设置，详细讲解了创建 Rag 应用（知识库）流程，如上传非结构化文件、数据解析、切分段落等操作，并回答了诸多问题。同时还涉及工作流创建、模型能力及相关问题的探讨，以及通义千问相关应用及明天课程安排交流等内容。 总之，本地部署大模型并建立本地知识库需要按照上述步骤进行操作和配置，同时不断实践和探索，以达到理想的效果。

要进行 DeepSeek 微调，以下是一些相关的知识和步骤： 1. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 2. 本地部署介绍：如果拥有云服务器，可以进行本地部署，了解满血版本地部署的实际情况。 3. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 4. 平台服务差异：了解 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 5. 对于微调的全过程，建议阅读 Unsloth 笔记本和 HuggingFace 的《如何微调开放式 LLMs》，也可以使用《如何在一小时内阅读论文》作为指南。 6. 更加完善的训练说明，可直接阅读官方论文：DeepSeekAI《DeepSeekR1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》https://arxiv.org/html/2501.12948

以下是本地部署 AI 模型并进行微调的主要步骤： 1. 选择合适的部署方式：包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源：确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础：可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练：根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型：将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护：大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 此外，关于本地部署还有以下相关内容： 如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 PaaS 平台支持多机分布式部署，满足推理性能要求，使用独占资源和专有网络，能一站式完成模型蒸馏。 登录 Pad 控制台，通过 model gallery 进行部署，如 Deepseek R1 模型，可选择 SG 浪或 Vim 推理框架，根据资源出价，部署后可在模型在线服务 EAS 查看状态。 介绍了模型 API 的调用方法，包括查找位置、获取 token 等，强调使用后要及时停止或删除服务以避免持续付费。 总的来说，部署和训练自己的 AI 模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

以下是关于 Python 数据分析的相关内容： BORE 框架与数据分析： 自动驾驶产品经理的工作中会涉及大量数据分析，数据分析是一门独立完整的学科，包括数据清洗、预处理等。从工具和规模上，写 Excel 公式、用 Hadoop 写 Spark 算大数据等都属于数据分析；从方法上，算平均数、用机器学习方法做回归分类等也属于数据分析。 用 ChatGPT 做数据分析的工具： 1. Excel：是最熟悉和简单的工具，写公式、Excel 宏等都属于进阶用法，能满足产品的大部分需求。ChatGPT 可轻松写出可用的 Excel 宏。 2. Python：有很多强大的数据分析库，如 pandas、numpy 用于数据分析，seaborn、plotly、matplotlib 用于画图，产品日常工作学点 pandas 和绘图库就够用。一般数据分析的代码可用 Jupyter Notebook 运行，用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言：专门用于搞统计，但 Python 通常已够用。 实践：用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图： 1. 项目要求：绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图，即双 y 轴的图形。 2. 打开数据集，分析数据：发现关键表头与数据可视化目的的关联。 3. 新建 Python 文件，开始编程：包括调用库、读取数据、数据处理、创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形等步骤。 4. 试运行与 Debug：发现左纵坐标数据有误，重新分析数据集并修改代码，最终实现可视化目的。 关于 ChatGPT 的预设 prompt： 在特定的设置下，当发送包含 Python 代码的消息给 Python 时，它将在有状态的 Jupyter 笔记本环境中执行，有 60 秒的超时限制，'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件，本次会话禁用互联网访问，不能进行外部网络请求或 API 调用。

以下是一些数据集的下载途径： 对于微调 Llama3 的数据集，获取及原理可参考文档：。 鸢尾花数据集下载请点击链接：https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html 。 天气数据集下载请点击链接：https://www.kaggle.com/datasets/muthuj7/weatherdataset 。建议创建一个文件夹，将下载下来的数据集放入文件夹中。

基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性，但也存在一些限制。 一方面，大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如，能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库，模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面，如 GLM 模型，具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能，能够综合考虑文章的多个维度给出评价，提供个性化反馈，保证评分的一致性等。 另一方面，也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域，大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义，如隐喻、双关等修辞技巧，以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时，仍存在一定难度。 然而，只要提示词到位、示例清晰，大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力，可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型，还需要结合人工的判断和调整。

利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】可以参考以下方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：使用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 此外，还可以参考以下具体案例： 赛博发型师：基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务，通过分析用户面部特征、个人风格和偏好，自动生成发型设计方案，用户可上传照片，系统分析后生成详细报告和效果图，报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点，生成营销文案，并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服（C 端用户）/抖音带货知识库工具（B 端商家）：作为 AI 客服系统建设助手，帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中，还可以参考以下经验： 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享：包括直播课程相关内容，优化社区文档问题，介绍技术栈选择，强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势，现场演示账号分析效果，展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解：先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势，接着进行技术实操，从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始，讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤，包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作，可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程：进行操作演示与讲解，包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作，还讲解了批处理、代码节点等内容。

目前在数据分析方面表现较为出色的 AI 工具包括智谱清言、Open Interpreter 等。 AI 在数据分析中具有以下优势： 1. 降低入门门槛：过去学习数据分析需要掌握编程语言和专业知识，现在通过 AI 工具，门槛大大降低。 2. 规范的分析流程：对于初学者来说，AI 直接做的数据分析比他们自己第一次做的更好，其规范化流程更严谨，结果更可靠。 3. 自动化处理：会自动进行模型选择以匹配数据，还能根据 log 检查错误并改正源代码。 4. 减少重复性工作：重复性劳动可先交给 AI 做，人类用户只需做验证和检查结果。 实际应用的工具方面，GPT4 可以帮助建立和评估机器学习模型，Claude 等大语言模型可以进行数据分析和可视化，Open Interpreter 等工具可以辅助编程和数据处理。 使用时的建议包括：对 AI 结果要进行严格验证，不要完全依赖 AI，要保持独立思考，对 AI 的能力边界有清晰认识，合理使用以提高工作效率。同时，AI 应被视为辅助工具而非完全替代品，人类在整个过程中仍起主导作用和具有判断力。

以下是关于用 AI 做数据分析的相关内容： 流程： 逻辑流程图如下：上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤，红色部分是重点。 1. SQL 分析：用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验是 SELECT 类型的 SQL，其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过！！校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 GPT（附带上下文），让 AI 学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给 GPT 分析数据，后续步骤与上面一致。 工具和成功案例： 大概思路是这样： 1. 提供大模型可以访问的数据源或者上传数据表格。 2. 通过提示词说清楚需要以哪些维度分析数据，分析完成的结果要以什么格式输出。 3. 观察生成结果，迭代和优化提示词，最终满意后导出结果。 相关问题和技巧： 1. 关于“大模型幻觉”，目前没有办法消除，这本身就是大模型特性。可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成是不是在胡说八道。 2. 结构化思维提高对话能力，在 AGI 搜索结构化三个字，有相关文章。上下文 token 长度如果指的是大模型的记忆窗口的话，没法延长，是设定好的。 案例分析： 以“用 ai 做数据分析，和爆款卖点分析”为例，这一创意将 AI 技术与商业洞察深度融合，展现了数据驱动决策的前瞻性。通过 AI 对海量用户行为、评论、竞品数据的挖掘，不仅能快速定位爆款产品的共性特征（如高频关键词、用户情感倾向），还能发现传统方法难以捕捉的潜在需求（例如隐藏的消费场景或未被满足的功能痛点）。尤其是结合时序分析预测市场趋势，为企业提供了动态调整产品策略的敏捷性，真正实现了从“经验决策”到“智能决策”的跨越。若想进一步突破，可考虑以下优化方向： 1. 多模态数据融合：除文本数据外，整合图片/视频的视觉分析（如通过 CV 技术识别爆款产品的外观设计共性），或结合语音数据（如直播带货中的实时用户反馈），构建更立体的卖点模型。 2. 因果推理增强：当前 AI 多聚焦相关性分析，可引入因果发现算法（如 DoWhy 框架），区分“真实卖点”与“伴随现象”。例如某款手机壳销量高是因为颜色，还是因与热门手机型号捆绑销售？ 3. 个性化适配引擎：根据企业自身资源禀赋（供应链能力、品牌定位）对 AI 建议进行权重优化。例如小型厂商可优先推荐“低改造成本的高需求卖点”，避免直接对标头部品牌的资源密集型方案。 4. 对抗性验证机制：构建虚拟消费者模拟环境，对 AI 提出的卖点进行 A/B 压力测试，提前评估市场风险，避免出现“数据过拟合导致的伪创新”。