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全网最好用的6个常见大模型,你最喜欢用哪个?文心一言已改名......

  • 25-04-25 01:41
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blog.csdn.net

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随着人工智能技术的快速发展,AI大模型已成为推动技术进步和产业升级的关键力量。

本文将对国内几款主流的AI大大模型进行介绍,看看你都在用哪些吧。

01 通义千问

网址:https://tongyi.aliyun.com/

简介:通义千问是由阿里云自主研发的大语言模型,用于理解和分析用户输入的自然语言,在不同领域和任务为用户提供服务和帮助。

功能:

- 文本生成:能够撰写故事、公文、邮件等。

- 文本处理:提供文本润色和摘要提取服务。

- 编程辅助:支持代码编写和优化。

- 翻译服务:提供多语言翻译服务。

- 对话模拟:扮演不同角色进行交互式对话。

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使用优劣势分析:

- 优势:在文本理解和生成方面表现出色,尤其在中文处理上具有较强的能力。

- 劣势:不支持多语言处理,主要限于中文环境。

演示:13.8和13.11哪个大

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02 月之暗面——Kimi

网址: https://kimi.moonshot.cn/

简介:简介:Kimi是由月之暗面科技有限公司(Moonshot AI)开发的智能助手,具备超大“内存”,能够处理长文本,并提供上网冲浪的能力。

功能:

- 长文本处理:支持长文本的解析和理解,适用于大量信息的处理。

- 联网搜索:具备联网搜索能力,能够结合最新信息提供答案。

- 文档分析:能够分析和总结上传的文档内容。

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使用优劣势分析:

- 优势:在长文本处理和联网搜索方面表现优异,适合需要处理大量信息的用户。

- 劣势:在多模态处理能力上相对较弱。

演示:做一个特斯拉的公司研究报告。

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03 豆包

网址:https://www.doubao.com/chat/

简介:豆包是字节跳动公司基于云雀模型开发的AI工具,提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能。

功能:

- 多模交互:支持多种交互方式,包括文本、图片和音频。

- 智能问答:提供基于自然语言的问答服务。

- 内容创作:辅助用户进行内容创作,包括文章、报告等。

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使用优劣势分析:

- 优势:在多模态交互和内容创作方面具有较强的能力,用户体验良好。

- 劣势:在复杂的逻辑推理和数学问题解决上表现一般。

演: 13.8和13.11哪个大
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04 智普清言

网址:https://chatglm.cn/

简介:智普清研是由智谱AI推出的大模型,拥有跨领域的知识和语言理解能力,能够基于自然对话方式理解与执行任务。

功能:

- 数据分析:支持对数据进行分析和可视化。

- 智能决策:提供基于数据分析的智能决策支持。

- 知识管理:帮助企业进行知识管理和信息整合。

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使用优劣势分析:

- 优势:在数据分析和知识管理方面表现出色,适合企业用户。

- 劣势:在通用性方面相对较弱,更多针对特定行业。

演示:给出Python代码,把2个Excel文件合并成一个,第二个文件去掉标题行,将结果保存为Excel文件

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05 文心一言

网址:https://yiyan.baidu.com/

简介:文心一言是百度打造的知识增强大语言模型,具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力,在文学创作、商业文案创作、中文理解等方面表现出色。目前已改名文小言。

功能:

- 文本生成:能够生成各种风格的文本内容。

- 语言理解:理解复杂的语言结构和语境。

- 创意写作:支持创意写作和内容创作。

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使用优劣势分析:

- 优势:在文本生成和语言理解方面具有较强的能力,尤其在文学创作上表现优异。

- 劣势:在多模态处理和实时信息处理上相对较弱。

演示:给我写一篇关于北京冬天的散文

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06 星火大模型

网址:https://xinghuo.xfyun.cn/

简介:星火大模型是由科大讯飞推出的新一代认知智能大模型,它具备跨领域的知识和语言理解能力

功能:

-多模态理解:上传图片素材,大模型完成识别理解,返回关于图片的准确描述。

-视觉问答:围绕上传图片素材,响应用户的问题,大模型完成回答。

-多模生成:根据用户的描述,生成符合期望的合成音频和视频。

-虚拟人视频:描述期望的视频内容,整合AI虚拟人,快速生成匹配视频。

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使用优劣势分析:

- 优势:在多模态处理、个性化服务、企业级应用等方面具有明显优势

- 劣势:在专业信息准确性、情感理解、角色扮演等方面仍有提升空间

演示:你觉得我和彭于晏谁更帅

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国内AI大模型各有千秋,用户应根据自身需求选择合适的模型。未来,随着技术的不断进步,这些模型有望在更多领域发挥更大的作用。

你最喜欢用哪个大模型 单选

通义千问

kimi

豆包

智普清言

文心一言

星火大模型

其他

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如何学习AI大模型?

大模型时代,火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业?”“谁的饭碗又将不保了?”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」,毕竟AI时代,谁先尝试,谁就能占得先机!

想正式转到一些新兴的 AI 行业,不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合,辅助编程提效,或上手实操应用,增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多,现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学,学习成本和门槛很高

那么我作为一名热心肠的互联网老兵,我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,希望可以帮助到更多学习大模型的人!至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 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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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

注:本文转载自blog.csdn.net的我爱学大模型的文章"https://blog.csdn.net/python1234_/article/details/145056717"。版权归原作者所有,此博客不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如有侵权,请联系我们删除。
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