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打造一个智能体要做哪些参数的调整?

Answer

打造一个智能体通常需要进行以下参数的调整:

  1. 模型调整:
    • 选择所需的模型。
    • 设置模型的温度,温度会影响输出的随机性。
    • 调整模型的输出长度参数,默认输出长度通常为 512,可能不足以满足需求。
  2. 提示词相关:
    • 输入提示词,可使用准备好的提示词模板编排进智能体。
    • 编写开场白,其内容将作为提示词的一部分提供给模型进行推理分析。
  3. 功能添加:
    • 根据实际需求选择“添加功能”,如至少选择“开场白”功能。
  4. 工具选择:
    • 根据具体需求挑选并添加合适的工具,以确保智能体满足需求。
  5. 特定插件参数(以空间风格化插件为例):
    • image_url:毛坯房的图片地址。
    • Strength:提示词强度,即提示词对效果图的影响度。
    • Style:生成效果的风格,如新中式、日式、美式、欧式、法式等。
    • user_prompt:用户输入的 Promot 提示词。

此外,像 OpenAI 和 Google 推出的智能体,还需要在保持模型能力不变的情况下缩小参数规模,升级架构来提升性能,并让终端参与分担一部分模型的计算量以应对实时性和多模态的需求。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

提示词培训课——Part3

第三步,完成智能体创建后,点击你所创建的智能体,进入其编排页面。在此页面中,你首先需要对模型进行调整:选择所需的模型,并设置模型的温度及输出长度参数。请注意,模型的默认输出长度通常为512,这往往不足以满足需求,且是用户常见的配置问题。调整完模型后,你需要输入提示词。若需编排编写提示词,建议使用步骤一中准备的提示词模板,直接将其编排进智能体即可。在智能体编排完成后,我们需要点击“添加功能”按钮。在这一步中,应根据自己的实际需求进行选择。通常,推荐你至少选择“开场白”功能,因为开场白的内容将作为提示词的一部分,提供给模型进行推理分析。随后,将进入选择智能体工具的环节。这一步骤同样需要根据你的具体需求来定制。你应根据实际情况,挑选并添加合适的工具,以确保智能体能够满足你的需求。编写开场白在完成智能体的整体设置后,便可以利用该智能体来创建个性化的提示词。在整个交互过程中,只需提供提示词的名称及其具体的执行任务。基于个人的要求,智能体将自动生成一个完整的智能体模板。

【图像流】用Coze的工作流创建随便虐的室内设计师

image_url就是毛坯房的图片地址;Strength提示词强度,就是提示词对效果图的影响度;Style生成效果的风格,比如新中式、日式、美式、欧式、法式等等user_prompt就是用户输入的Promot提示词

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

OpenAI会在几个月内陆续更新ChatGPT应用,通过GPT-4o让其具备Assistant Agent能力,一个能够像人类一样互动的“数字形态”全能助理;Google也计划在今年内推出Gemini Live支持类似功能,我们可以把这种能沟通还能感知环境的AI称之为智能体(Intelligent Agent)。除了端到端的多模态之外,另一个重要的特点就是实时性,之前所有的交互都是回合对话式,包括API的调用;现在我们要从文字语音聊天升级到视频直播了,智能体保持一直在线。可以想像,用流媒体的形式来消耗Token,这对算力的开销得有多大,所以大家必须保持模型能力不变的情况下缩小参数规模,升级架构来提升性能;最好让终端也参与进来分担一部分模型的计算量。

Others are asking
有ai产品吗? 咨询一下,能进入面试的自建ai agent项目具体要达到一个什么水准啊?
目前有一些 AI 面试官的相关产品,例如: 1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进防作弊技术及严密数据安全保障。能完成面试、初筛并自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上,候选人到面率提升最高达 30%。 3. InterviewAI:在线平台,提供面试职位相关问题及 AI 生成的推荐答案。候选人用设备麦克风回答,每个问题最多回答三次,并收到评估、建议和得分。 此外,Cognition 发布了首位 AI 软件工程师 Devin,它是一个自主 Agents,能通过使用自己的 shell、代码编辑器和网络浏览器解决工程任务,成功通过知名人工智能公司的实际工程面试,还在 Upwork 上完成了实际工作。在无辅助情况下正确解决了 13.86%的问题,远超之前最先进模型。 在其他领域,也有相关的 AI 项目和产品,如: 1. 软件层具有独特多元化行为动作生成及控制 AI Agent 的产品,能实现人类所有基本行为动作的生成及流程过渡,硬件层具有独特并行通信架构,容错率高,力矩密度前沿,深度耦合软件算法,实现 24 小时全天续航无休。 2. 百奥几何的生成式 AI 大模型赋能蛋白质设计,应用在包括生物医药、化工、医美、食品等整个生物制造领域,其生成式 AI 蛋白质大模型 GeoFlow 已达国际领先水平。 3. 行云致力于打造软件亲和、高显存规格的大模型推理芯片,用异构、白盒的硬件形态重塑大模型计算系统,解决大模型产业的算力成本和供应问题。
2025-03-02
我想把自己电脑里的文档搭建一个AI知识库方便的随时查找相关信息,请问具体要怎么操作?
以下是在电脑里将文档搭建为 AI 知识库以便随时查找相关信息的具体操作步骤: 1. 上传文件:在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据,根据引导上传您的文档。 2. 等待解析:根据您上传的文档大小,百炼需要一定时间解析,通常占用 1 6 分钟,请您耐心等待。 3. 建立索引:进入,根据引导创建一个新的知识库,并选择刚才上传的文件,其他参数保持默认即可。知识库将为上一步骤中准备的文档建立索引,以便后续大模型回答时检索参考。选择向量存储类型时,如果您希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据,可选择 ADB PG。 4. 引用知识:完成知识库的创建后,可以返回进入到刚才创建的应用设置界面,打开知识检索增强开关、选择目标知识库,测试验证符合预期后点击发布。Prompt 中会被自动添加一段信息,以便大模型在后续回答时参考检索出来的信息。 此外,知识库中的文档需要被转换成向量形式,这依靠 Embedding Modle 完成。在检索阶段,检索器会根据问题向量在庞大的向量空间中搜索与问题相关的内容,通过相似性计算、排序与选择、信息抽取等操作找出最相关的信息片段。然后在信息整合阶段,将检索到的信息连同用户问题和系统预设整合成全新的上下文环境,为生成回答提供基础。 您还可以参考以下文章获取更多相关知识:
2025-02-09
deepseek的本地化部署对于软硬件的具体要求
DeepSeek 的本地化部署对于软硬件的具体要求如下: 系统:Windows 7 以上(不建议使用 XP 系统)。 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘:留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 内存和显存配置: 生成文字大模型: 最低配置:8G RAM + 4G VRAM 建议配置:16G RAM + 8G VRAM 理想配置:32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型) 生成图片大模型(比如跑 SD): 最低配置:16G RAM + 4G VRAM 建议配置:32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型: 最低配置:8G VRAM 建议配置:24G VRAM 需要注意的是,mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可以安装使用,但功能不全,出错率偏高,严重影响使用体验,个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。最低配置可能运行非常慢。
2025-02-06
有哪些设计小学生手抄报比较好用的ai?要求能按照主题或具体要求生成图片,并根据意见修改生成的图片
以下是一些设计小学生手抄报比较好用的 AI 工具及相关流程: 国内的 AIGC 绘图平台无界 AI 可以帮助您快速制作海报底图并完成主题海报排版。虽然其他 AIGC 绘图软件在操作步骤上不完全相同,但思路基本一致。 需求场景: 当您想在朋友圈、微博、Twitter 等平台发布内容时,纯文字可能点赞较少。 百度图片质量差、易撞图。 相册中的照片可能不太理想。 大致流程: 1. 主题与文案:确定海报主题后,可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 2. 风格与布局:选择想要的风格意向,背景不必空白,根据文案和风格灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选:使用无界 AI,输入关键词,生成并挑选一张满意的海报底图。 4. 配文与排版:将上述素材进行合理排版,得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。
2025-01-15
纯AI打造的儿童绘本动画剧集《森林童话会》即将上线
很抱歉,目前没有关于纯 AI 打造的儿童绘本动画剧集《森林童话会》的更多详细信息。
2025-04-15
如何打造个人知识库
以下是关于如何打造个人知识库的相关内容: 使用 GPT 打造个人知识库: 1. 利用 embeddings 技术:将文本转换成向量(一串数字),可理解为索引。把大文本拆分成若干小文本块(chunk),通过 embeddings API 转换为 embeddings 向量并保存,当用户提问时,将问题也转换为向量,比对查找距离最小的几个向量对应的文本块,与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如,对于一篇万字长文拆分成多个文本块,如“文本块 1:本文作者:越山。xxxx。”等,当提问“此文作者是谁?”,通过比较 embeddings 向量可提取关联度高的文本块。 2. 理解 embeddings:embeddings 是浮点数字的向量(列表),向量之间的距离衡量关联性,小距离表示高关联度。例如,“猫”和“狗”距离近,与“汽车”距离远。 3. 注意 GPT3.5 一次交互支持的 Token 数量有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 此外,张翼然在“AI 引领未来课堂的探索与实践”中提到: 1. 学习有效收集、整理和检索信息来打造个人知识库。 2. 进行知识管理,通过实际操作体验工具在教学准备和科研中的应用。 3. 例如: 早晚速读朋友圈文章。 编写小代码、小脚本。 转换数据并呈现。 从图像和图形中提取数据。 翻译、改换风格。 总结视频内容。 私人导师,探究问题。 分新闻、观点、访谈、论文翻译来进行提炼。 用通义听悟整理录音笔记(https://tingwu.aliyun.com)。 用 React 实现选中即解释。 在本机跑大语言模型工具(https://ollama.com)。 选词翻译、解读、拓展(https://snapbox.app)。 与各种 AI 机器人聊天(https://opencat.app、https://chathub.gg/、https://www.elmo.chat/)。 用 Downie 下载视频或用 OBS 录制视频文件,开源免费屏幕录制工具 OBS 下载地址(https://obsproject.com/),Mac 用 Downie,Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买,用 losslessCut 快速切块。
2025-04-10
如何利用AI打造专属知识库
利用 AI 打造专属知识库可以通过以下步骤: 1. 拆解创作任务:将复杂的任务拆解到合适的颗粒度,为 AI 提供方法论和明确的输出格式。例如,拆解创作“科幻预见未来”的步骤,确定关键任务节点和围绕其展开的主线任务。 2. 建立定向知识库: 私人知识库中的内容一般包括日常从互联网收集的优质信息以及个人日常的思考和分享。 可以将相关内容导入到特定工具(如 flowith 的知识花园)中作为 AI 可调用的知识库。 对于导入的内容,可打开智能拆分模式,让 AI 自动分析优化拆分逻辑,形成知识“种子”。 3. 工作流中配置知识库: 添加知识库:可同时添加多个知识库。 参数设置: 搜索策略:包括语义检索(适合理解语义关联度和跨语言查询场景)、全文检索(适合特定名称、专有名词等场景)、混合检索(结合前两者优势)。 最大召回数量:选择返回给大模型使用的内容片段数量,数值越大返回越多。 最小匹配度:根据设置选取要返回的内容片段,过滤低相关度结果。需多轮测试找出最优值。 此外,基于私人知识库打造个人专属的 ChatGPT 常见有两种技术方案: 1. 训练专有大模型:效果虽好,但成本高,更新难度大,并非当下主流方案。 2. 利用 RAG(检索增强生成)技术。
2025-03-31
如何利用AI来打造自己的知识库?需要利用哪些软件?
以下是利用 AI 打造自己知识库的一些方法和可能用到的软件: 1. 飞书软件:例如“通往 AGI 之路”就是一个使用飞书搭建的 AI 知识库。您可以在飞书大群中与机器人对话获取资料。 2. Coze:在“大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍,能帮助您理解 AI 时代的知识库,包括其概念、实现原理和能力边界等。 3. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后可进行配置,包括选择大模型、文本嵌入模型和向量数据库。在 AnythingLLM 中可创建独有的 Workspace 来构建本地知识库,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式和 Query 模式),配置完成后可进行测试对话。 4. GPT:通过将文本拆分成小文本块并转换为 embeddings 向量,保存在向量储存库中作为问答的知识库。当用户提问时,将问题转换为向量并与储存库中的向量比对,提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API 。 希望以上信息对您有所帮助。
2025-03-17
打造企业AI应用场景
以下是关于打造企业 AI 应用场景的相关内容: 阿里云百炼: 阿里云的大模型服务平台百炼是一站式的大模型开发及应用构建平台。开发者和业务人员都能参与大模型应用的设计和构建。通过简单的界面操作,能在 5 分钟内开发出大模型应用,或在几小时内训练出专属模型,从而将更多精力专注于应用创新。 使用场景示例: 法律合规改写:招聘平台可通过百炼工作流封装多个法律合规 Agent 判断企业端要求是否符合劳动法等,并自动改写,减少人力审核需求。 关键信息抽取&打标签:法催机构可通过百炼工作流构建并串联相关 Agent,减少律师数据整理、分析和归类工作。 智能助理&客服:教育机构可通过百炼工作流搭建首页智能助手,通过意图分类能力分发用户 Query 并回答。 AI 决策相关: 在制定企业 AI 战略时,要在提高效率、促进创新的同时规避潜在风险。企业不需要短期内进行全面伦理审查,但可优化实际操作流程,满足市场需求并保持长远发展。 明确 AI 的适用范围:企业要针对自身业务需求明确使用边界。不是所有决策都需由 AI 完成,在复杂决策场景中,AI 适合辅助角色。常见适用场景包括数据密集型工作(如市场分析、客户画像、生产优化等)、重复性任务(自动化流程、预测维护等)、有限范围内的创新(在已有数据基础上提供初步建议)。企业管理层可引入内部评估机制,每季度评估 AI 在不同业务线中的表现,并设定不同使用权限。AI 可部署在低风险、可标准化任务上,涉及品牌形象、用户隐私、产品战略等决策应由人类主导。
2025-03-13
我想要打造一个AI手工耿的账号,模仿网络红人手工耿,但是是用AI去做一些有的没的 你这里有可供我参考的资料吗
很抱歉,目前没有关于打造 AI 手工耿账号的直接参考资料。但您可以从以下几个方面入手:首先,深入研究手工耿的风格和特点,包括他的创意、表现形式、语言风格等。其次,利用 AI 技术生成相关的创意内容时,注重独特性和趣味性,结合手工耿的“无用发明”风格。还可以通过 AI 绘画等手段为您的账号创作独特的视觉元素。在账号运营过程中,不断根据用户反馈优化 AI 生成的内容和表现方式。
2025-03-12
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议: 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验,包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程,如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面,先基础教学,再涉及特定应用。 介绍当前承接业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求,如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策:在小规模决策中使用 AI 分析工具,以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化:识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务,从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策:制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计:尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 个性化学习路径:探索使用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体,都应记住:与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将 AI 视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,每个层次由多个 Agent 负责,每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
大模型的temperature参数是什么
大模型中的 temperature 参数用于控制模型输出的随机性。具体来说: 当 temperature 参数值较小时,模型会返回更确定的结果。 调高 temperature 参数值,模型可能会返回更随机的结果,带来更多样化或更具创造性的产出。 在实际应用中,对于质量保障(QA)等任务,可设置更低的 temperature 值,促使模型基于事实返回更真实和简洁的结果。 对于诗歌生成或其他创造性任务,可以适当调高 temperature 参数值。 同时,一般建议在调整参数时,改变 Temperature 和 Top P 其中一个参数就行,不用两个都调整。
2025-04-09
怎么搭建扣子智能体提取抖音文案并进行改写用到哪些插件,并给我配置参数与步骤图
以下是搭建扣子智能体提取抖音文案并进行改写所需的插件、配置参数及步骤: 1. 插件搭建: 点击个人空间,选择插件,点击创建插件。 插件名称:使用中文,根据需求起名。 插件描述:说明插件的用途和使用方法。 插件工具创建方式:选择云侧插件基于已有服务创建,填入所使用 API 的 URL。 在新的界面点击创建工具,填写工具的基本信息,如工具名称(只能使用字母、数字和下划线)、工具描述、工具路径(以“/”开始,若使用 path 方式传参,用“{}”包裹变量)、请求方法等,结束后点击保存并继续。 2. 配置输入参数: 点击新增参数,填写所有需要使用的参数,保存并继续。 3. 配置输出参数: 如果一切填写正确,可直接点击自动解析,会自动调用一次 API 给出对应的输出参数。 填入汉字“张”,点击自动解析。 解析成功后显示解析成功,可看到输出参数已填好,然后点击保存并继续。 4. 调试与校验: 测试工具是否能正常运行。 运行后查看输出结果,Request 为输入的传参,Response 为返回值,点击 Response 可看到解析后的参数。 此外,安仔使用 Coze 免费创建 24 小时英语陪练的步骤包括: 1. 打开扣子首页,点击左上角创建 AI Bot 按钮。 2. 在弹窗输入 Bot 相关信息。 3. 设计人设与回复逻辑,根据功能需求设计提示词。 4. 调整模型设置,如改为 20 轮对话记录。 5. 选择使用插件,如英文名言警句、Simple OCR 等。 6. 设置开场白和预置问题。 7. 设置语音,选择亲切的英语音色。
2025-03-18
可以给出国内出名的大语言模型的信息吗,包括其模型名称,版本,发布时间,发布公司,模型参数,性能特点等信息,尽可能覆盖更多的大模型,使用表格输出,并按照发布时间排序
|模型名称|版本|发布时间|发布公司|模型参数|性能特点|适合应用| |||||||| |Baichuan213BChat|Baichuan2192K|10月31日|百川智能|未提及|在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名200亿参数量级国内模型第一,在计算和代码能力上有一定优化空间|场景相对广泛且可以私有化部署,重点推荐在小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景,可部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用,同时可部署在低算力终端处理基础智能任务| |文心一言|V4.0|10月17日|百度|未提及|在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这4大基础能力上排名国内第一,在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三,各项能力表现均衡且绝大部分能力有很高的水平|能力栈较为广泛,可应用的场景较多,重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用,由于在逻辑推理方面的不俗表现,可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力| |通义千问 2.0|2.0|10月31日|阿里云|千亿级参数|未提及|未提及|
2025-03-15
token与参数的关系
Token 与参数存在密切关系。在大模型中,用于表达 token 之间关系的参数众多,主要指模型中的权重(weight)与偏置(bias)。例如,GPT3 拥有 1750 亿参数,而词汇表 token 数相对较少,只有 5 万左右。 目前使用的大模型存在 token 限制,如 Claude2100k 模型的上下文上限是 100k Tokens(100000 个 token),ChatGPT16k 模型的上下文上限是 16k Tokens(16000 个 token),ChatGPT432k 模型的上下文上限是 32k Tokens(32000 个 token)。这种 token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效,当达到上限时不是停止对话,而是遗忘最前面的对话。 在分词过程中,不同的字符串会被编码为不同的 token,例如字符串“Tokenization”编码到 token30642 及其后的 token1634,token“is”(包括前面的空格)是 318 等。数字的分解可能不一致,如 127 是由 3 个字符组成的 token,677 是 2 个 token 等。 为了让计算机理解 Token 之间的联系,需要把 Token 表示成稠密矩阵向量,这个过程称为 embedding,常见算法包括基于统计的 Word2Vec、GloVe 等,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM 等,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。
2025-03-06
ai大模型有哪些常用参数
以下是关于 AI 大模型常用参数的相关内容: 1. 架构方面: Encoderonly:适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT。 Encoderdecoder:结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,用例包括翻译和摘要,代表是谷歌的 T5。 Decoderonly:更擅长自然语言生成任务,众多 AI 助手采用此结构,如 ChatGPT。 2. 规模方面: 预训练数据量大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别数据进行预训练。 参数众多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。参数指的是神经网络的输入权重和输出阈值的总和。假定一个神经元有 9 个输入权重和 1 个输出阈值,就有 10 个参数。当有 100 亿个这样的神经元时,就形成千亿级参数的大模型。 3. 模型部署方面: 在 LLM 中,Token 是输入的基本单元。由于大模型参数多,如 GPT2 有 1.5B 参数,每个参数用 float32 表示需 6GB 内存,更先进的模型如 LLAMA 有 65B 参数则需 260G 内存(还不考虑词汇表)。因此实际部署时会进行模型压缩。 在训练 LLM 中,CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈,核心数反而不是大问题,减小内存使用是首要优化点。使用内存占用更小的数据类型是直接方式,如 16 位浮点数可将内存使用减倍。目前有几种相互竞争的 16 位标准,英伟达在其最新一代硬件中引入了对 bfloat16 的支持。
2025-03-03