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批量语言转文字

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以下是关于批量语言转文字的相关信息：

  • 支持的语言：南非荷兰语、阿拉伯语、亚美尼亚语、阿塞拜疆语、白俄罗斯语、波斯尼亚文、保加利亚文、加泰罗尼亚文、中文、克罗地亚文、捷克文、丹麦文、荷兰文、英国英语、爱沙尼亚文、芬兰文、法国法式英语、加利西亞語、德國語、希臘語、希伯來語、印地語、匈牙利語、冰岛语、印度尼西亚语、意大利语、日本语、卡纳达语、哈萨克语、韩语、拉脱维亚语、立陶宛语、马其顿语、马来语、马拉地语、毛里求斯语、尼泊尔语、挪威语、波斯语、波苏尼语、塔加洛语、泰米尔语、泰语、土耳其语、乌克兰语、乌尔都语。
  • 更长输入：默认情况下，Whisper API 仅支持小于 25MB 的文件。若音频文件大于此，需将其分成每个小于 25MB 的块或使用压缩后格式。为达最佳性能，避免在句子中间断开声音以防丢失上下文字信息。可使用 PyDub 开源 Python 软件包来拆分声频文件，但 OpenAI 对其可用性或安全性不作保证。
  • 提示：可使用提示提高 Whisper API 生成的转录质量。模型会尝试匹配提示风格，如提示使用大写和标点符号，生成结果更可能使用它们。当前提示系统较其他语言模型受限，仅提供有限控制。示例如下：
    • 对于模型常错识的特定单词或缩略语，提示很有帮助，如改善 DALL·E 和 GPT-3 等单词的转录。
    • 为保留分段文件上下文，可用先前片段的转录引导模型，模型仅考虑最后 224 个标记并忽略之前内容。
    • 转录可能会跳过标点符号，可用包含标点符号的简单提示避免。
    • 模型可能省略常见填充词汇，若想保留，可用包含它们的指示。
    • 某些语言有不同书写方式，如简体或繁体中文，默认模型处理可能不按所需风格，添加指示可改进。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

语音转文本（Speech to text）

南非荷兰语,阿拉伯语,亚美尼亚语,阿塞拜疆语,白俄罗斯语,波斯尼亚文,保加利亚文,加泰罗尼亚文,中文,克罗地亚文、捷克文、丹麦文、荷兰文、英国英语、爱沙尼亚文、芬兰文、法国法式英語,加利西亞語,德國語,希臘語,希伯來語,印地語,匈牙利語,冰島icelandic読音:[ˈaɪsləndɪk],印度尼西雅Indonesian読音:[indoneˈsia],意大利Italian読音:[iːtæljən],日本Japanese読音:[dʒæpəniːz],卡纳达Kannada読音:[kʌn'na:dʌ],哈萨克Kazakh読音:[kɑzɑx],韩国Korean读作:[hanguk],拉脫維Latvian读作:[lætvijan],立陶宛Lithuanian读作:[liθu'einjən],马其顿Macedonian读作:[mækidouniən],马来Malay读作:['meilei],馬拉地Marathi讀作:[ma'rathi],毛里求斯Maori讀作:[mauri],尼泊尔Nepali讀作:[ne'pa:l],挪威Norwegian讀作:['no:wijiən],波斯Persian讀做[persi'an],波蘇尼Serbian讀做sǎrbijǝTagalog讀做tӕgӕ'lɔg,坦米爾Tamil讀做'tæmil,泰Thai讀做[tai],土耳其Turkish讀健[turki'sh],烏Crainian(乌克兰)Ukrainian讀健[jukreinjǝn],烏Urdu(乌尔都)Urdu讓你[u:

语音转文本（Speech to text）

默认情况下Whisper API仅支持小于25 MB的文件。如果您有一个比这更长的音频文件，则需要将其分成每个小于25 MB的块或使用压缩后格式。为了获得最佳性能，请避免在句子中间断开声音以避免丢失一些上下文字信息。处理此问题的一种方法是使用PyDub开源Python软件包来拆分声频文件。OpenAI对于像PyDub这样的第三方软件的可用性或安全性不作任何保证。[heading2]提示[content]您可以使用提示来提高Whisper API生成的转录质量。模型将尝试匹配提示的风格，因此如果提示也使用大写和标点符号，则更有可能使用它们。但是，当前的提示系统比我们其他语言模型要受限得多，并且仅提供对生成音频的有限控制。以下是一些示例，说明如何在不同情况下使用提示：1.对于模型经常错误识别音频中特定单词或缩略语非常有帮助。例如，以下提示改善了DALL·E和GPT-3这些单词（以前被写成“GDP 3”和“DALI”）的转录。2.为了保留分段文件的上下文，请使用先前片段的转录来引导模型。这将使转录更准确，因为模型将利用先前音频中相关信息。该模型只会考虑最后224个标记并忽略之前任何内容。3.有时候，在转录中可能会跳过标点符号。您可以通过使用包含标点符号简单提示来避免这种情况：4.该模型还可能在音频中省略常见填充词汇。如果您想在您的转录中保留填充词汇，则可以使用包含它们的指示：5.某些语言可以用不同方式书写，例如简体或繁体中文。默认情况下，该模型可能无法始终按照所需书写风格进行处理。通过在首选书写风格上添加指示即可改进此问题.

Others are asking
小红书图文批量生成
以下是关于小红书图文批量生成的详细内容： 流量密码！小红书万赞英语视频用扣子一键批量生产，这是一个保姆级教程，小白都能看得懂。 原理分析： 决定搞之后，思考生成这种视频的底层逻辑，进行逆推。这种视频由多张带文字图片和音频合成，带文字图片由文字和图片生成，文字和图片都可由 AI 生成，音频由文字生成，文字来源于图片，也就是说，关键是把图片和文字搞出来。 逻辑理清后，先找好看的模版，未找到好看的视频模版，最后看到一个卡片模版，先把图片搞出来，才有资格继续思考如何把图片变成视频，搞不出来的话，大不了不发视频，先发图片，反正图片在小红书也很火。 拆模版： 要抄这种图片，搞过扣子的第一反应可能是用画板节点 1:1 去撸一个，但扣子的画板节点很难用，Pass 掉。用 PS 不行，太死板不灵活，html 网页代码可以，非常灵活。经过 2 个多小时和 AI 的 battle，用 html 代码把图片搞出来了。这里不讲代码怎么写，直接抄就行。要抄，首先要学会拆，不管用什么方式批量生成这样的图片，都必须搞清楚里面有哪些是可以变化的参数，也就是【变量】，如主题、主题英文、阶段、单词数、图片、正文、翻译、普通单词、重点单词等。 想方法： 大概知道批量生成这样的图片需要搞清楚哪些参数，图片用 html 代码搞出来了。但问题是视频怎么搞，这种视频由多张不同的【带文字的图片】生成，比如读到哪句，哪句就高亮起来，图片也可以随着读到的句子变更。最后，视频就是用这样的图片一张张拼起来的。
2025-04-14
知识库的批量创建和调用
以下是关于知识库的批量创建和调用的详细信息： 使用知识库： 在 Bot 内使用： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 5. （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，包括最大召回数量、最小匹配度和调用方式（自动调用或按需调用）。 6. （可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 创建知识库并上传表格数据： API 方式： 1. 在表格格式页签下，选择 API，然后单击下一步。 2. 单击新增 API。 3. 输入网址 URL 并选择数据的更新频率，然后单击下一步。 4. 输入单元名称或使用自动添加的名称，然后单击下一步。 5. 配置数据表信息后，单击下一步。 5.1 确认表结构：系统已默认获取了表头的列名，您可以自定义修改列名，或删除某一列名。 5.2 指定语义匹配字段：选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时，会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较，根据相似度进行匹配。 6. 查看表结构和数据，确认无误后单击下一步。 7. 完成上传后，单击确定。 自定义方式： 1. 在表格格式页面下，选择自定义，然后单击下一步。 2. 输入单元名称。 3. 在表结构区域添加字段，单击增加字段添加多个字段。 4. 设置列名，并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时，会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较，根据相似度进行匹配。 5. 单击确定。 6. 单击创建分段，然后在弹出的页面输入字段值，然后单击保存。 创建文本型知识库： 目前支持 5 种导入类型：本地文档、在线数据、notion、飞书、自定义。 在线数据： 自动采集：支持从单个页面或批量从指定网站中导入内容。 添加单个页面的内容： 1. 添加方式：选择添加单个。 2. 更新频率：选择是否自动更新指定页面的内容及自动更新的频率。 3. 网址 URL：输入要采集内容的网址。 批量添加网页内容： 1. 添加方式：选择批量添加。 2. 根地址或网站地图：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。 3. 导入成功后，单击确认。 手动采集：支持标注要采集的内容，内容上传成功率高。使用手动采集方式，需要先安装浏览器扩展程序。安装步骤，参考。 1. 在新增 URL 页面，选择手动采集。 2. 在弹出的页面输入要采集内容的网址，然后单击确认。 3. 在弹出的页面上，点击页面下方文本标注按钮，开始标注要提取的内容，然后单击文本框上方的文本或链接按钮。 4. 单击查看数据查看已采集的内容，确认无误后再点击完成并采集。
2025-04-09
怎么用AI标准化批量生产内容
以下是关于如何用 AI 标准化批量生产内容的详细指导： 一、需求分析 在批量制作单词卡片时，为降低人工成本和节约时间，选用搞定设计来批量产图。因为其对新手友好，且借助 AI 加成模板容易制作。 二、提示词编写测试 1. 完整提示词：核心是生成符合要求的单词卡内容并将其填入 Excel 文件中，需给出基本示例和规则限制。 2. 测试结果：一次输入多个单词可同时解析，虽效果有差异但大体格式符合要求，部分设定有改变，可通过复制粘贴调整。 三、批量产出 1. 准备压缩格式的文件（如 zip、rar、7z），内含放置内容的 Excel 文档，格式固定。 2. 利用 ChatGPT 生成单词内容并整理填入 Excel。 3. 上传压缩文件，完成套版，获得符合要求的单词卡片。 此外，在测试 AI 视频产品模型 txt2vid、img2vid 能力时，撰写提示词通常基于特定结构，也可让 Claude 等大模型协助，参考“我正在测试 Runway、Luma 等视频生成产品对文本的语义理解能力和视频生成效果，现在需要你帮我写几段提示词。提示词需要满足：主体物+场景+运动内容+相机视角+氛围描述的基本内容描写，请分别给出中英文提示词内容。”今年 AI 技术进步迅速，图像、视频生成主要解决素材生产问题，各产品在数据集、模型能力等方面竞争，AI 功能的打磨需要团队多方面精心投入，对使用者综合能力要求高。
2025-04-09
AI 自动安排批量设置工作任务的个人效率 app 推荐
目前在市场上，有一些可以实现 AI 自动安排批量设置工作任务以提升个人效率的应用程序，以下为您推荐几款： 1. Todoist：它具有强大的任务管理功能，支持设置优先级、提醒和分类，能帮助您合理规划工作任务。 2. Microsoft To Do：与微软生态系统紧密集成，方便您在不同设备上同步任务，并进行批量设置。 3. Trello：以看板的形式展示任务，直观清晰，便于批量安排和跟踪工作进度。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合您的应用程序。
2025-04-07
AI 自动安排批量设置工作任务的效率工具。
以下是关于 AI 自动安排批量设置工作任务的效率工具的相关内容： 对于中小企业利用人工智能（AI）进行转型，在任务自动化方面： 首先要评估和识别日常重复性高的任务，通过分析工作流程、观察和记录员工工作，确定耗时且重复性高的活动，明确通过观察和记录要达成的具体目标，如提高效率、减少错误率等，计划和安排对员工日常工作的观察，与员工交谈了解其看法，分析收集的数据以确定可优化的任务，并制定引入新工具等具体行动计划。 最后引入自动化工具，如 RPA 技术，根据企业需求和预算选择合适工具，在 IT 系统中部署并配置，进行测试和调整优化。 适合工作流化的业务一般具备以下特点： 重复性工作多，业务中的任务或流程高度重复。 业务流程固定，步骤相对固定，且具有标准化的操作流程。 以自媒体工作者为例，常见工作流步骤包括内容策划、创作、编辑、审核、发布、互动和效果分析优化等，通过 AI 标准化这些步骤并利用工具自动执行，可提高效率，让工作者有更多时间和精力专注核心业务。 一般来说，Workflow 是一系列相互连接的步骤，旨在完成特定任务或目标。最简单的工作流是确定性的，遵循预定义步骤序列。有些工作流会利用大模型等 AI 技术，被称为 AI Workflows，可分为 Agentic 和非 Agentic 。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤，以实现特定任务或目标，AI Agents 被授予权限，利用其核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。
2025-04-07
我需要批量对比两版教材中具体文字和插图的变化调整，该使用什么ai工具最合适
对于批量对比两版教材中具体文字和插图的变化调整，目前没有直接针对此需求的特定 AI 工具。但您可以考虑以下几种方式和相关工具来实现类似的功能： 1. 利用自然语言处理技术，如使用 ChatGPT 等语言模型，辅助您对教材的文字内容进行分析和比较，但可能需要您对结果进行进一步的整理和判断。 2. 对于插图的对比，可以尝试使用图像编辑软件，虽然不是专门的 AI 工具，但通过手动操作和一些辅助功能，也能在一定程度上进行比较和分析。 3. 如果您具备一定的编程能力，可以考虑使用相关的图像处理库和自然语言处理库，自己开发一个简单的对比工具。 另外，在一些工作场景中，如批量制作单词卡片，可以使用搞定设计来批量产图，并结合 ChatGPT 辅助生成和整理内容。在图像生成和处理方面，Stable Diffusion 可以用于图像的生成、修改和局部重绘等操作。
2025-04-01
图片提取文字
以下是关于图片提取文字的相关信息： 大模型招投标文件关键数据提取方案：输入模块设计用于处理各种格式的文档输入，包括 PDF、Word、Excel、网页等，转换成可解析的结构化文本。多种文件格式支持，对于图片，可以借助 OCR 工具进行文本提取，如开放平台工具：。网页可以使用网页爬虫工具抓取网页中的文本和表格数据。 谷歌 Gemini 多模态提示词培训课：多模态技术可以从图像中提取文本，使从表情包或文档扫描中提取文本成为可能。还能理解图像或视频中发生的事情，识别物体、场景，甚至情绪。 0 基础手搓 AI 拍立得：实现工作流包括上传输入图片、理解图片信息并提取图片中的文本内容信息、场景提示词优化/图像风格化处理、返回文本/图像结果。零代码版本选择 Coze 平台，主要步骤包括上传图片将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用，以及插件封装将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件。
2025-04-15
文字转语音
以下是关于文字转语音的相关内容： DubbingX2.0.3： 界面与国内版相同，使用了沉浸式翻译功能，可能看起来较乱。 第一个选项是文字转语音，与国内版相同，不做重复演示。 重点介绍第二项“创建您的语音克隆”： 上传语音（想克隆的声音原始文件）。 给声音命名，方便以后配音选择。 选择语言。 勾选相关选项，点击转变即可生成。 注意：原音频若有背景音乐，最好在剪影中去除，以使生成的音色模型效果更好、更纯净。 Hedra： 可以直接文字转语音，目前有 6 个语音。 也可以直接上传音频。
2025-04-11
图片文字转文档
图片文字转文档可以通过以下方式实现： coze 插件中的 OCR 插件： 插件名称：OCR 插件分类：实用工具 API 参数：Image2text，图片的 url 地址必填 用途：包括文档数字化、数据录入、图像检索、自动翻译、文字提取、自动化流程、历史文献数字化等。例如将纸质文档转换为可编辑的电子文档，自动识别表单、票据等中的信息，通过识别图像中的文字进行搜索和分类，识别文字后进行翻译，从图像中提取有用的文字信息，集成到其他系统中实现自动化处理，保护和传承文化遗产。 插件的使用技巧：暂未提及。 调用指令：暂未提及。 PailidoAI 拍立得（开源代码）： 逻辑：用户上传图片后，大模型根据所选场景生成相关的文字描述或解说文本。 核心：包括图片内容识别，大模型需要准确识别图片中的物体、场景、文字等信息；高质量文本生成，根据图片生成的文字不仅需要准确，还需符合专业领域的要求，保证文字的逻辑性、清晰性与可读性。 场景应用： 产品文档生成（电商/零售）：企业可以利用该功能将商品的图片（如电器、服饰、化妆品等）上传到系统后，自动生成商品的详细描述、规格和卖点总结，提高电商平台和零售商的商品上架效率，减少人工编写文案的工作量。 社交媒体内容生成（品牌营销）：企业可使用图片转文本功能，帮助生成社交媒体平台的营销文案。通过上传产品展示图片或品牌活动图片，模型可自动生成具有吸引力的宣传文案，直接用于社交媒体发布，提高营销效率。 法律文件自动生成（法律行业）：法律行业可以使用图片转文本技术，自动提取合同、证据材料等图片中的文本信息，生成法律文件摘要，辅助律师快速进行案件分析。
2025-04-11
如何去除图片中的文字内容
以下是去除图片中文字内容的方法： 1. 图像预处理： 图像去噪：使用去噪算法（如高斯滤波、中值滤波）去除图像中的噪声。 图像增强：通过增强算法（如直方图均衡化、对比度增强）提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割：使用图像分割算法将图片中的文字和背景分离。常用的分割算法包括阈值分割、边缘检测和基于区域的分割方法。 3. 文字检测：在分割后的图像中，使用文字检测算法（如基于深度学习的文本检测模型）识别出文字区域。 4. 文字识别：对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用的文字识别技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR（Optical Character Recognition）技术。 5. 后处理：根据需求进行后处理，如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练（可选）：如有足够的数据，可以采用机器学习技术训练模型，通过学习样本中的文字特征来自动去除图片上的文字。 7. 优化算法：对整个处理流程进行优化，提高处理速度和准确度。可以采用并行计算、硬件加速等方法提升算法的效率。 8. 移动端集成：将设计好的算法和模型集成到移动应用程序中，以实现去除图片文字的功能。可以使用移动端开发框架（如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite）来实现模型的部署和调用。 此外，像 Gemini 2.0 Flash 等工具也可以通过自然语言指令来去除图片中的文字，指令如“去掉 XXX”。DALL·E 也能实现去掉图片中的错误文字等操作。
2025-04-11
搭建链接转文字的智能体
搭建链接转文字的智能体可以参考以下步骤： 1. 创建一个智能体，输入人设等信息，并放上相关工作流。 2. 配置完成后进行测试。但注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，为避免他人调用消耗您的费用，您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，让用户购买后输入使用，然后再发布。 3. 在阿里云百炼平台中，Deepseek R1 模型无需部署可直接使用。使用该模型需要解锁和授权，若没有授权按钮需对阿里云进行实名认证，可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行，共学群里有相关指引。 4. 新建智能体应用时，可选择模型并调整参数，如回复字数限制和携带上下文轮数等。 5. 对于模型的连接，可通过模型广场的 API 调用示例获取链接，截断后粘贴到 Chat Box 的设置中，添加自定义提供方，设置模型名称为 Deepseek R1，并获取 API key。还可重置 API key 以方便本地软件连接。
2025-04-10
文字生成故事视频
以下是关于文字生成故事视频的相关信息： Sora 具有文字生成视频的功能，时长可达 60 秒，还能进行图片生成视频、扩展视频等操作。 案例中有把学生写的函数小故事变成动画视频，如深圳福田区梅山中学梁玉老师使用百度文库的 AI 有声画本导入故事生成。 将小说转换成 AI 视频通常包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等步骤。可利用的工具及网址有： Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，网址： Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，网址： Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，网址： Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，网址： Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台，网址： VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能，网址： 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具，网址： 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具，网址：
2025-04-09
用what，why，how，will，next，作为五个力量，用熵增熵减作为二进制，组成的底层语言用其中的next作为自主学习探索动力的自进化AI，潜力怎么样？
用 what、why、how、will、next 作为五个力量，以熵增熵减作为二进制，组成底层语言，并以其中的 next 作为自主学习探索动力的自进化 AI 具有一定的潜力，但也面临一些挑战。 从潜力方面来看，这种设计可能有助于 AI 系统更有针对性地进行自主学习和探索。例如，what 可以帮助明确要学习和理解的对象或概念；why 有助于挖掘背后的原因和逻辑，促进更深入的理解；how 能够指导实现目标的方法和步骤；will 可以对未来的发展进行预测和规划。而将 next 作为自主学习探索的动力，有可能推动 AI 不断开拓新的知识领域。 然而，也存在一些挑战。首先，熵增熵减作为二进制的基础，其在实际应用中的有效性和稳定性需要进一步验证和优化。其次，如何准确地定义和运用这五个力量，以及它们之间的协同关系，需要精细的设计和调试。再者，将这种复杂的底层语言转化为实际的算法和模型实现，具有较高的技术难度。 总之，这种自进化 AI 的概念具有创新性和潜力，但需要在理论和实践上进行深入的研究和探索，以充分发挥其优势并克服可能的问题。
2025-04-12
扣子如何改变回复的语言风格
要改变回复的语言风格，可以参考以下方法： 1. 对于风格类的 Bot，提示词中的 Fewshot 对输出风格影响较大，可先找预期相关人的风格示例并修改。 2. 在 Examples 里使用特定开头的词，如“Fword”，开头字符会显著影响输出内容。 3. 加星号的部分代表加粗，根据自注意力机制可提升提示词中的关键词效果。 4. 能力方面可使用自带的 Bing 搜索和图片识别，根据需求选择，如避免 Webpilot 以免语气变温和。 5. 可根据需求决定是否加入绘画功能。 6. 防护词可参考，但没有完美的防御提示词。 7. 回复风格可来自自己的群聊机器人的风格嫁接。 8. 最后加入一些小 Tips 进一步提升个性化效果。 在场景方面，可以问 Bot 对内容的看法，或让其帮忙分析事情以获得更接地气的表述。 另外，编写提示时： 简单任务场景： 设定人物，描述 Bot 所扮演的角色或职责、回复风格。 描述功能和工作流程，约定 Bot 在不同场景下的回答方式，强调调用工具以保证回复准确性，也可为 Bot 提供回复格式示例。 指示 Bot 在指定范围内回答。 复杂任务场景：推荐使用结构化格式编写提示，扣子支持将 Bot 的提示自动优化成结构化内容，可直接使用或修改。
2025-04-09
你都融合了哪些大语言模型？
以下是一些融合的大语言模型： 1. LuotuoChineseLLM： 地址： 简介：囊括一系列中文大语言模型开源项目，包含基于已有开源模型（ChatGLM、MOSS、LLaMA）进行二次微调的语言模型、指令微调数据集等。 2. Linly： 地址： 简介：提供中文对话模型 LinlyChatFlow、中文基础模型 LinlyChineseLLaMA 及其训练数据。中文基础模型以 LLaMA 为底座，利用中文和中英平行增量预训练。项目汇总了目前公开的多语言指令数据，对中文模型进行了大规模指令跟随训练，实现了 LinlyChatFlow 对话模型。 3. ChatYuan： 地址： 简介：元语智能发布的一系列支持中英双语的功能型对话语言大模型，在微调数据、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。 4. ChatRWKV： 地址： 简介：开源了一系列基于 RWKV 架构的 Chat 模型（包括英文和中文），发布了包括 Raven，NovelChnEng，NovelCh 与 NovelChnEngChnPro 等模型，可以直接闲聊及进行诗歌、小说等创作，包括 7B 和 14B 等规模的模型。 此外，还有以下相关信息： 1. 本地部署资讯问答机器人： Ollama 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，可用于不同应用场景。 Ollama 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 cpu 和 gpu。 Ollama 提供模型库，用户可从中下载不同模型，有不同参数和大小以满足需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 用户可通过简单步骤自定义模型，如修改温度参数调整创造性和连贯性，或设置特定系统消息。 Ollama 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 Ollama 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 2. AIGC 落地应用大全中的案例： Poe（强烈推荐）： 推荐指数：????? 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用，有时能够给出超越直接使用 Chat GPT 时的体验（但和 Chat GPT 一样，Claude 也时常会给出一些错误回复，一些问题可在两个模型中都问一遍提升信息准确性）。 此外支持分享用户和模型的对话内容。但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导真的能够启发到用户。 支持 Explore Chatbot，但丰富度不如后续要介绍的 Character。 midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。
2025-04-08
你好，你是基于哪个大语言模型的人工智能？
我并非基于某个特定的大语言模型。AI 领域中的语言模型众多，例如 GPT3 等。大语言模型通常是使用深度学习和神经网络创建的，基于人类训练数据来理解单词、代码语法等。像生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式，其中包括大语言模型。2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-08
大语言模型能力排行榜
以下是一些大语言模型能力排行榜的相关信息： Open LLM Leaderboard： 地址： 简介：由HuggingFace组织的一个LLM评测榜单，目前已评估了较多主流的开源LLM模型。评估主要包括AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA四个数据集上的表现，主要以英文为主。 chinesellmbenchmark： 地址： 简介：中文大模型能力评测榜单，覆盖百度文心一言、chatgpt、阿里通义千问、讯飞星火、belle/chatglm6b等开源大模型，多维度能力评测。不仅提供能力评分排行榜，也提供所有模型的原始输出结果。 聊天机器人竞技场：由伯克利的一个团队管理，根据ELO评级对不同的语言模型进行排名，计算ELO的方式与国际象棋中的计算方式非常相似。 智源评测：豆包模型在其中表现出色，荣获大语言模型第一，视觉理解第二、文生图第二、文生视频第二，在匿名投票竞技场中排名第二，仅次于OpenAI。 地址：
2025-03-31
自然语言转换为sql
以下是关于自然语言转换为 SQL 的相关信息： DuckDBNSQL7B 模型能够将自然语言转换成 SQL 代码，使非专业用户能轻松与数据库交互，它基于大量真实和合成的 DuckDB SQL 查询训练。相关链接：https://github.com/NumbersStationAI/DuckDBNSQL 、https://x.com/xiaohuggg/status/1751081213459415164?s=20 Claude 官方提示词中有将日常语言变成 SQL 查询语句的相关内容。 以下是一些推荐的 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还有几个知名的 text2sql 项目，如 SQLNet（使用深度学习方法解决 text2sql 任务的项目）、Seq2SQL（将自然语言转换为 SQL 查询的序列到序列模型）、Spider（一个大规模的 text2sql 数据集及其相关的挑战）
2025-03-31