以用户为中心 建设学校网站商标设计免费版

以用户为中心 建设学校网站,商标设计免费版,中国制造网注册网站免费注册,淮安做网站.哪家网络公司好?AI大模型实战营 本章#xff1a;大模型基础认知 下章#xff1a;暂无 沉淀分析成长⭐#xff0c;我们一起进步❗️ 人工智能演进与大模型兴起 什么是AI#xff1f; AI是人工智能的缩写#xff0c;它是一种模拟人类智能的技术#xff1b;使机器能够像人一样学习大模型基础认知下章暂无沉淀分析成长⭐我们一起进步❗️人工智能演进与大模型兴起什么是AIAI是人工智能的缩写它是一种模拟人类智能的技术使机器能够像人一样学习思考和做出决策从而能够自主地执行各种任务时至今日人工智能的内涵已经大大扩展是一梦交叉学科。AI1.0到2.0的变迁工业革命18世纪末-19世纪初蒸汽机提供了新的动力来源推动了运输、制造业等领域的机械化。第二次工业革命19世纪末-20世纪初电力改变了照明、通信、制造等多个行业的运作方式极大地提高了生产效率。20世纪中叶计算机开启了信息处理的新纪元对科学研究、商业管理、教育等领域产生了深远影响。信息时代20世纪末-至今互联网连接全球的信息网络改变了人们的沟通、学习、工作及娱乐方式成为现代社会的基础架构之一。数字时代21世纪人工智能(AI)正在改变多个行业的工作流程从医疗保健到金融服务再到自动驾驶汽车等展现了巨大的潜力和广泛的应用前景。机器学习专门研究计算机怎么样模拟和实现人类的学习行为以获取新的知识或技能重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。深度学习深度学习的概念源于人工神经网络的研究深度学习模仿人脑的机制来解释数据例如图像声音和文本。大模型大模型的全称为大语言模型英文为Large Language Model 也叫LLM是一种基于机器学习和自然语言处理技术的模型它通过对大量的文本数据进行训练来学习服务人类语言的理解和生成的能力。大模型的特点数据量大规模大算力大参数量大具备强大泛化能力的预训练模型。为什么大模型会兴起硬件进步GPUTPU等高性能计算设备的普及使得训练大模型成为可能算法优化如Transformer架构的提出极大提升了模型处理长序列数据的能力数据爆炸互联网文本图像视频等数据量激增部分数据集达到PB级为大模型训练提供燃料分布式训练大规模分布式计算框架如PyTorchTensorFlow的成熟支持高效训练大模型。大模型和通用人工智能通用人工智能简称AGI是指一种智能能够理解学习和应用知识和技能需要能够处理极其广泛的问题和环境具有很高的适用性自主性和创造性。AIGC是利用人工智能技术能够自动生成文本图像音频视频等内容AIGC的快速发展为AGI提供了部分技术积累但AGI需要突破认知推理等更高层能力。常见大模型目前国内外提供的大模型很多OpenAI、文心百度、通义千问阿里、DeepSeek、星火科大讯飞、盘古华为等等。国外大模型GPT等在访问上需要额外处理在目前大环境下不是我们的最好选择而且性价比不高。模型名称开源 or 闭源发布公司主要特点关键技术DeepSeek开源深度求索专注于视觉与语言多模态结合支持图像生成与推理多模态学习、Transformer架构通义千问(Qwen)开源阿里巴巴开源大模型支持中文理解与生成具备强大的推理能力GPT-3架构优化智谱清言(GLM)开源智谱科技聚焦中文NLP强大的跨行业能力自监督学习、Transformer架构豆包(Doubao)闭源字节跳动生成式AI产品强调多轮对话和情感理解生成符合上下文的文本GPT-3架构、知识增强混元(Tencent Hunyuan)开源腾讯提供多模态AI能力支持文本、图像、视频等多种数据类型的处理多模态融合、深度学习Kimi开源月之暗面专注于自然语言处理提供高效的文本生成和理解能力自监督学习、Transformer架构GPT闭源OpenAI强大的自然语言处理能力支持多种语言任务Transformer架构、大规模预训练Claude闭源Anthropic专注于生成安全和可靠的文本支持长文本生成Constitutional AI、Transformer架构LLama开源Meta开源大模型支持多种语言任务注重效率和可扩展性Transformer架构、自监督学习Gemini闭源Google多模态模型支持文本、图像和视频处理多模态学习、Transformer架构开源大模型 VS 闭源大模型维度开源大模型闭源大模型透明度代码、数据、训练流程公开可审查模型行为黑箱操作用户无法验证内部逻辑或数据来源定制化能力支持微调、领域适配灵活适应特定任务仅限API功能无法修改模型结构或调整底层参数成本控制可本地部署长期成本固定硬件投入为主按使用量付费如Token计费大规模应用成本高性能上限受限于社区资源通常弱于头部闭源模型依托大厂算力与数据推理、多模态等能力更强维护复杂度需自行管理基础设施、安全更新和技术支持供应商负责运维用户无需关心底层技术细节合规与隐私数据完全本地化满足严格隐私要求依赖第三方API数据需上传至外部服务器存在泄露风险常见大模型版本区分通义千问 2.5这是通义千问第 2.5 代通用模型版本编号 (如 0314、2025-03-05)这些数字通常代表模型的发布或修订日期72B指大模型的内部参数量比如还有 DeepSeek 满血版 DeepSeek-671B1 个 B 为 10 亿1M这个标签通常指的是模型处理文本时的最大 token 数或“上下文窗口”大小。32k 意味着模型能够在一个实例中处理最多 32,000 个 token。这对于处理长文本特别有用Turbo这可能指的是模型的一个优化版本旨在提高速度和效率可能在保持生成质量的同时减少了资源消耗Preview这通常意味着该模型是供早期访问、测试或预览的版本。它可能不是最终的商业版本但提供了对即将发布功能的早期查看带 V 字这意味着模型被设计或优化以处理视觉数据比如图像或视频。大模型行业赋能大模型金融大模型政务大模型金融大模型法律/游戏大模型电商大模型教育大模型的趋势和挑战发展趋势技术突破更大、更高效、更智能模型规模的进一步扩大模型效率的提升多模态能力的增强可解释性和透明性的提升。应用落地垂直化与普惠化模型规模的进一步扩大定制化和专用化行业大模型爆发边缘端部署UGCAIGC生态融合。大模型的挑战安全问题伦理和安全问题数据和模型的治理人机协作的优化。均衡问题资源消耗和环境影响技术普及的不均衡。大模型开发Hello World基本步骤注册用户阿里云注册地址开通大模型功能获取API Key配置环境变量通过代码调用API 实现功能。import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.getenv(DASHSCOPE_API_KEY), base_urlhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1, ) completion client.chat.completions.create( model qwen-plus, messages[ {role: system, content: You are a helpful assistant.}, {role: user, content: Hello!} ] ) print(completion.choices[0].message.content)注意我们需要先安装openai依赖pip install openai