Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

LLM大模型与运维

Answer

以下是关于 LLM 大模型与运维的相关内容：

部署方面：

  • 本地部署包括三大部分：本地部署大语言模型、本地部署 FastGPT+OneAPI、本地部署 HOOK 项目或 COW。
    • 下载并安装 Ollama：根据电脑系统，从 https://ollama.com/download 下载，双击打开点击“Install”，安装完成后将下方地址复制进浏览器中确认：http://127.0.0.1:11434/ 。
    • 下载 qwen2:0.5b 模型：Windows 电脑点击 win+R 输入 cmd 回车，Mac 电脑按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索输入“Terminal”或“终端”，然后复制命令行粘贴回车等待自动下载完成。

训练方面：

  • 模型训练比推理复杂得多，是一个计算量极大的过程。获取参数面临计算复杂性问题。例如训练 Llama2 70B 这样的开源模型，需要约 10TB 的文本，通常来源于互联网的抓取，大约 6000 个 GPU，运行约 12 天，费用约 200 万美元，得到的参数文件约 140GB，压缩比约 100 倍，且是有损压缩。

整体架构方面：

  • 基础层：为大模型提供硬件支撑，数据支持，如 A100、数据服务器等。
  • 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集。
  • 模型层：有 LLm（如 GPT，一般使用 transformer 算法）或多模态模型（如文生图、图生图等，训练数据为图文或声音等多模态数据集）。
  • 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。
  • 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

张梦飞：【全网最细】从LLM大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程

我们需要进行部署的有三大部分1、本地部署大语言模型2、本地部署FastGPT+OneAPI3、本地部署HOOK项目或COW[heading1]一、部署大语言模型[content]一、下载并安装Ollama1、点击进入，根据你的电脑系统，下载Ollama：https://ollama.com/download2、下载完成后，双击打开，点击“Install”3、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://127.0.0.1:11434/二、下载qwen2:0.5b模型（0.5b是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）1、如果你是windows电脑，点击win+R输入cmd，点击回车如果你是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。2、复制以下命令行，粘贴进入，点击回车：3、回车后，会开始自动下载，等待完成（这里下载久了，可能会发现卡着不动，不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口，键盘点空格，就会刷新了）4、下载完成后你会发现，大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。

文章：Andrej Karpathy 亲授：大语言模型入门

因此，您只需要这两个文件和一台MacBook，就可以构成一个完全独立的系统，无需连接互联网或其他设施。您可以编译C代码，得到一个可以指向参数文件的二进制文件，然后与语言模型进行交互。例如，您可以请求模型创作一首关于Scale.ai公司的诗，模型将根据指令生成文本。我之所以选择Scale.ai作为例子（您会在整个讲座中看到），是因为我最初的讲座是在Scale.ai主办的活动中进行的，因此我在整个讲座中都使用了它们的例子。在视频中，我展示的是一个运行70亿参数模型的例子，而不是700亿参数的模型，因为后者的运行速度会慢大约10倍。我的目的是让您了解文本生成的过程和外观。LLM训练当我们谈论获取这些参数时，我们面临的是一个计算复杂性问题。那么，我们是如何获得这些参数的呢？尽管run.c文件中的内容、神经网络架构以及前向传播等都可以通过算法理解和开放，但真正的魔法在于参数的获取。模型训练比模型推理要复杂得多。模型推理可以简单地在MacBook上运行，而模型训练则是一个计算量极大的过程。我们所做的可以被理解为对互联网的一大块内容进行压缩。Llama2 70B作为一个开源模型，我们对其训练方式有很多了解，因为Meta在论文中发布了相关信息。训练过程涉及大约10TB的文本，通常来源于互联网的抓取。您需要大量的互联网资源和一个GPU集群，这些专业计算机用于执行如神经网络训练这样的繁重计算任务。您需要大约6000个GPU，运行约12天，费用大约200万美元，以将这一大块文本压缩成类似于zip文件的形式。这些参数文件大约140GB，压缩比大约是100倍。但这不是无损压缩，而是有损压缩，我们得到的是训练文本的一种格式塔，而不是原始文本的完整副本。

非技术背景，一文读懂大模型（长文）

首先为方便大家对大模型有一个整体的认知，我们先从大模型的整体架构着手，来看看大模型的组成是怎么样的。下面是我大致分的个层。从整体分层的角度来看，目前大模型整体架构可以分为以下几层：[heading3]1.基础层：为大模型提供硬件支撑，数据支持等[content]例如A100、数据服务器等等。[heading3]2.数据层[content]这里的数据层指的不是用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自己的特性，维护的垂域数据。分为静态的知识库，和动态的三方数据集[heading3]3.模型层：LLm或多模态模型[content]LLm这个大家应该都知道，large-language-model，也就是大语言模型，例如GPT，一般使用transformer算法来实现。多模态模型即市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与llm不同，用的是图文或声音等多模态的数据集[heading3]4.平台层：模型与应用间的平台部分[content]比如大模型的评测体系，或者langchain平台等，提供模型与应用间的组成部分[heading3]5.表现层：也就是应用层，用户实际看到的地方[content]这个就很好理解了，就不用我多作解释了吧

Others are asking
AI运维助手
以下是关于实战 Coze 发布 SysOps 个人系统运维助手的详细介绍： 一、背景 在信息技术快速发展的当下，AI 代理技术成为实现云上资源和 Linux 系统内部操作的关键。它能让用户通过对话方式查询和管理云上资源，简化管理流程，提升用户体验，使操作更直观便捷。同时，能解析用户输入命令并安全执行在目标主机上，让系统运维人员无需深厚技术背景即可轻松管理。 二、SysOps Bot 的构思 Coze 制作并发布了专为 Linux 系统执行助手设计的 SysOps。其核心功能是与用户交互，帮助执行系统操作和云资源查询。用户输入命令，SysOps 转换为可执行命令并在目标主机执行，支持多种云资源类型，能根据用户提供参数操作，提供操作建议和全面运维支持，优化系统管理工作流程。 三、技术实现 通过 AI Agent 实现的 ChatOps 运维逻辑，结合云上资源查询和 Linux 系统登录两个关键插件，为用户提供高效智能操作体验。用户输入云资源类型可快速获取信息和性能数据，输入命令能转换为 Linux 可执行指令并安全登录主机执行，AI Agent 充当中介，润色和加工执行结果返回给用户，提供高效智能的 ChatOps 运维解决方案。 四、总结 在当前技术环境中，工程师需具备 AI 思维，利用人工智能工具赋能业务和解决问题。AI 是变革驱动力，能发现和利用新应用场景，快速精准响应需求，优化运维流程。使用 Coze 编写智能 bot 体会到其强大，它不仅是聊天机器人工具，更是强大的 AI 代理，结合多个插件实现复杂任务和操作，文本分析和命令转换功能将用户输入转化为系统操作，插件系统强大，可调用不同插件涵盖广泛应用场景，提升工作效率和用户体验。培养和运用 AI 思维是现代工程师必备技能，是实现创新和持续发展的关键。 参考链接： 1. 2.
2025-03-21
小公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 美术, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小公司想要部署一个能对运维、运营、客服、美术、策划、程序都有帮助的本地 AI 系统，以下是一些相关信息： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上部署的优势在于出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图尺寸受限。线下部署的优势是可添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。建议线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 CPU 和 GPU。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型，可调整参数。 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 Google Gemma： 是 Google 发布的家用版小模型，有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。小模型可能不适合复杂任务，但适合提升基础操作效率。部署环境友好，可通过 ollama 方便部署，支持热加载模型文件。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，对非英文语种反馈不稳定。 综合考虑，如果您的公司对出图质量要求较高，且有较好的硬件配置，可以选择线下部署结合线上测试的方式。在语言模型方面，Ollama 具有较多优势，可根据具体需求选择合适的模型进行部署。
2025-03-04
小游戏公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、策划和程序等方面，以下是一些建议和相关信息： 目前市面上的 AI 模型各有特点。线上 AI 具有出图速度快、不依赖本地显卡配置、无需下载大型模型以及能参考其他创作者作品等优势，但出图尺寸受限。线下部署的 AI 可以添加插件、出图质量高，但可能导致电脑宕机且对配置要求高。 在游戏领域，AI 大模型带来了诸多变化，如游戏内容辅助生成（包括文、图、3D 和音乐），可应用于游戏策划人和美术设计师。文生图和图生图能提高创作效率，动画辅助渲染可改变角色风格，游戏智能运营涵盖智能 NPC 互动、客服、攻略问答和代码脚本生成等，适用于产品经理、运营经理和社区运营经理。 Google 刚刚发布的家用版小模型 Gemma 有 2b（20 亿参数）和 7b（70 亿参数）版本。相对千亿参数的大模型，这类小模型可能不太适合处理复杂任务，但代表了模型本地化提升基础操作效率的趋势。Ollama 是一个开源的大型语言模型服务，方便部署最新版本的 GPT 模型并通过接口使用，支持热加载模型文件，且像小型的 llama 也支持本地部署。部署时，需进入 ollama.com 下载程序并安装，通过命令提示符进行操作和切换模型。2b 反应速度快但互动话题有限，7b 输出质量高但可能卡顿，且对非英文语种反馈不太稳定。 综合考虑，小游戏公司可以根据自身需求和硬件配置选择合适的 AI 模型。如果对出图质量要求高且有较好的硬件配置，可尝试线下部署；若更注重效率和便捷性，线上模型可能更适合。同时，也可以考虑像 Gemma 这样的小模型进行本地化部署以提升基础操作效率。
2025-03-04
小游戏公司, 想部署一个本地ai系统,希望它能够, 对运维, 运营, 客服, 美术, 策划, 程序都能够有很大的帮助, 目前市面上那款 ai 模型比较合适
对于小游戏公司部署本地 AI 系统以帮助运维、运营、客服、美术、策划、程序等方面，以下是一些建议和目前市面上合适的 AI 模型分析： 线上 AI 平台的优势在于出图速度快，对本地显卡配置要求低，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图分辨率有限制。 线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但使用时电脑可能宕机，配置不高还可能爆显存导致出图失败。 综合考虑，建议充分发挥线上和线下平台的优势。线上可用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。 在图像生成方面，2022 年主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 使图像生成精细化程度提升，提示对图像生成结果的控制能力增强。 在 3D 模型生成中，AI 能完成 3D 模型生成流程的“一步到位”，大大提升效率。 在游戏开发中，AI 可用于游戏内容辅助生成（如文、图、3D、音乐）、动画辅助渲染、游戏智能运营（包括智能 NPC 互动、客服、攻略问答、代码和脚本生成）等。 对于小游戏公司，Stable Diffusion 可能是一个较为合适的选择，它在 2D 美术素材辅助生成方面能够提高创作效率、降低成本，并且有多种应用场景，如文生图、图生图等。同时，也可以考虑结合线上平台进行参考和测试。
2025-03-04
智能运维欧洲生产访问很慢的原因是什么
很抱歉，目前知识库中没有关于智能运维欧洲生产访问很慢原因的相关内容。但一般来说，可能的原因包括网络延迟、服务器负载过高、数据传输瓶颈、硬件故障、软件配置不当等。您可以进一步检查网络连接状况、服务器的性能指标、数据传输通道以及相关软件的配置参数等方面来确定具体原因。
2025-02-19
数据中心运维服务的智能体构建
以下是关于数据中心运维服务智能体构建的相关内容： 一泽 Eze：Coze+飞书多维表格，打造专属 AI 智能体，享受 10 倍知识管理效率 逐步搭建 AI 智能体： 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换模型为“通义千问”（测试下来，通义对提示词理解、执行效果最好）。 4. 把配置好的工作流（如整理入库、选择内容）添加到 Bot 中。 5. 新增变量{{app_token}}。 6. 添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。完成上述步骤后，能在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。 智能体在品牌卖点提炼中的应用 搭建一个智能体帮助提炼卖点： 1. 确定智能体的结构：按照市场营销的逻辑组织智能体的结构。 2. 搭建完整智能体： 以品牌卖点提炼六步法为核心的流程，包括探索、排列、抽取、收敛、确认、应用流程。 加入其他分析助手，如品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 还包括一些在后续品牌卖点应用过程中有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。
2024-11-19
LLM应用可观测性
LLM 应用的可观测性主要体现在以下方面： LangChain：借助 LangSmith 提供更好的日志、可视化、播放和跟踪功能，以便监控和调试 LLM 应用。LangSmith 是基于 Web 的工具，能查看和分析细化到 class 的输入和输出，还提供跟踪功能，用于记录和展示 LLM 应用的执行过程和状态，以及 LLM 的内部信息和统计数据。 Langfuse：为大模型应用提供开源可观测性和分析功能，在可视化界面中可探索和调试复杂的日志和追踪，并使用直观的仪表板改善成本、降低成本、减少延迟，提高响应质量。 此外，微软（中国）的《面向大模型的新编程范式》报告中也强调了在线监控和可观测性的重要性。
2025-04-11
LLM模型响应时间较长，如何处理超时时间问题
处理 LLM 模型响应时间过长导致的超时问题，可以考虑以下方法： 1. 参数有效调整：这是一种新颖的微调方法，通过仅训练一部分参数来减轻微调 LLM 的挑战。这些参数可能是现有模型参数的子集，或者是一组全新的参数，例如向模型添加一些额外的层或额外的嵌入到提示中。 2. 优化提示设计：采用合适的提示方法，如零样本提示、一次性提示、Fewshot prompting 等。零样本提示是只给出描述任务的提示；一次性提示是让 LLM 执行任务的单个示例；Fewshot prompting 是让 LLM 执行任务的少量示例。同时，可以使用结构化模式设计提示，包含上下文、问题示例及相应答案等组件，以指示模型应如何响应。 3. 避免频繁调整某些参数：尤其是 Top K 和 Top P，不需要经常对其进行调整。 4. 关注模型响应质量：即使有良好的提示设计，模型输出仍可能不稳定，需要持续关注和优化。 5. 考虑成本和时间：微调大型模型可能耗时且成本高，为大模型提供服务也可能涉及额外麻烦和成本，需要综合评估和优化。
2025-04-11
除了LLM，就没有AI模型了吗？
除了 LLM ，还有很多其他类型的 AI 模型。以下为您详细介绍： 1. 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型。 2. 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律。经典任务包括聚类，比如拿一堆新闻文章，让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 3. 深度学习：一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 谷歌的 BERT 模型：可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC 。
2025-04-11
linux下安装 anythingLLM
以下是在 Linux 下安装 AnythingLLM 的相关指导： 1. 安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后会进入配置页面，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。 3. AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 4. 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中，也有关于 AnythingLLM 的介绍： 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT！可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，使得在对话过程中可引用到里面的内容。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照他的视频进行了实操，并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-27
anythingLLM本地部署
以下是关于本地部署大模型以及搭建个人知识库的相关内容： 一、引言 作者是大圣，一个致力于使用 AI 工具将自己打造为超级个体的程序员，目前沉浸于 AI Agent 研究。本文将分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库，读完可学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、了解 ChatGPT 信息流转、RAG 概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建本地化数据库等。 五、本地知识库进阶 如果想要对知识库进行更灵活掌控，需要额外软件 AnythingLLM，它包含所有 Open WebUI 能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 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： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库： AnythingLLM 中有 Workspace 概念，可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式，提供 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档数据给出答案）。 配置完成后可进行测试对话。 六、写在最后 作者推崇“看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。如果对 AI Agent 技术感兴趣，可联系作者或加其免费知识星球（备注 AGI 知识库）。 本文思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照其视频进行实操并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
2025-03-26
LLM的原理
LLM（大语言模型）的工作原理如下： 以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例，在 Transformer 中，会由 Attention 层对其加入更多信息补充，如“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等，这些补充信息作为输入给到下一个 Attention 层，层与层之间，哪些信息补充、保留、传递，由模型自主学习，最终模型把海量数据以关系网形式“消化”并保留重要相关性。 形象地说，就像人阅读文章时的连贯性注意力过程，在阅读理解时，脑子里会消化吸收记忆，记忆的不是点状知识，而是网状经验。 大模型以词向量和 Transformer 模型学习海量知识，把知识作为向量空间中的关系网存储，接受输入时通过向量空间中的匹配进行输出。 观察大模型回复，是一个字一个字流式输出的，因为大模型确实在一个字一个字地推理生成内容。比如输入法输入联想，根据输入的单个字推测下一个字，加入上下文能帮助模型理解下一个字。但存在两个问题：一是全量数据计算算力吃不消，二是仅算字的概率易被不相干信息干扰，此时词向量机制和 Transformer 模型中的 Attention 自注意力机制解决了难题。 另外，RAG 对大语言模型的作用就像开卷考试对学生，事实性知识与 LLM 的推理能力相分离，被存储在容易访问和及时更新的外部知识源中，分为参数化知识（模型训练中学习得到，隐式储存在神经网络权重中）和非参数化知识（存储在外部知识源，如向量数据库中）。
2025-03-25
大模型的系统提示词
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。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash，这3个视觉理解大模型哪个最厉害？
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。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
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。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
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。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
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。
2025-04-15
大模型对话产品的优劣
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）。
2025-04-14