国产语言模型推荐
2024-01-09 01:38:50 0 举报
AI智能生成
国产语言模型推荐: kimichat,通义千问,文心一言,智普清言
作者其他创作
大纲/内容
Moonshot AI(Kimi Chat)
https://kimi.moonshot.cn/
由北京月之暗面科技有限公司推出,专注于长文本处理能力的智能助手产品Kimi Chat。
支持高达20万汉字的超大容量输入,这在全球范围内是独一无二的。
Kimi Chat在处理长文本数据方面展现了卓越性能,能够高效处理复杂的任务,如对大量文档进行总结、问答、趋势预测等。
创始人杨植麟在NLP领域有着显著的贡献和影响力,Kimi Chat的技术突破在长文本处理领域带来了革命性的影响
支持高达20万汉字的超大容量输入,这在全球范围内是独一无二的。
Kimi Chat在处理长文本数据方面展现了卓越性能,能够高效处理复杂的任务,如对大量文档进行总结、问答、趋势预测等。
创始人杨植麟在NLP领域有着显著的贡献和影响力,Kimi Chat的技术突破在长文本处理领域带来了革命性的影响
Moonshot AI:由北京智源人工智能研究院开发,具体的技术背景和架构细节在公开信息中较少提及,
但据了解,它也是一个大规模的语言模型,旨在提供自然语言处理能力
但据了解,它也是一个大规模的语言模型,旨在提供自然语言处理能力
应用场景更偏向于长文本的理解和处理
个人体验
信息更新, 选择当前互联网的最新报告,具体到数字
国产模型最强大的一个模型
智普清言
https://chatglm.cn/main/detail
由AI21 Labs推出,是一个1780亿参数量的自回归语言模型。
Jurassic-1使用了包含多词汇(multi-word)token的语言模型,相比GPT-3能够使用更少的token来表示同一个语句,提高了模型效率。
在语料库测试中表现优于GPT-3,显示出在某些任务上的性能优势
Jurassic-1使用了包含多词汇(multi-word)token的语言模型,相比GPT-3能够使用更少的token来表示同一个语句,提高了模型效率。
在语料库测试中表现优于GPT-3,显示出在某些任务上的性能优势
智谱清言:由清华大学 KEG 实验室和智谱 AI 公司开发,基于 GLM 模型,是一个中英双语双向稠密模型,旨在提供高质量的中文问答服务。
智普清言(Jurassic-1)则在模型参数量和效率上有所突破。
个人体验
对即时性不高的问题回答还行, 对具体到生活, 攻略的不如Kimi,和小红书
对包括具体数据, 和即时性问题不擅长
类似于gpt3, 信息不是最新的, 2024.1搜集的是2023.4月的信息, 丢失了近8个月信息
通义千问
https://tongyi.aliyun.com/qianwen/
由阿里巴巴集团旗下的阿里云推出,是一个知识增强的大语言模型。
Tongyi Qianwen旨在通过大规模的预训练和微调来提升模型的理解和生成能力,尤其是在中文语境下。
阿里云强调其模型在多个自然语言处理任务上的优秀表现,并计划将Tongyi Qianwen应用于多种场景,如客服、法律咨询、医疗健康等。
Tongyi Qianwen旨在通过大规模的预训练和微调来提升模型的理解和生成能力,尤其是在中文语境下。
阿里云强调其模型在多个自然语言处理任务上的优秀表现,并计划将Tongyi Qianwen应用于多种场景,如客服、法律咨询、医疗健康等。
通义千问被广泛应用在智能客服、在线问答、文档撰写、代码生成等多种场景,致力于为企业和个人用户提供智能化解决方案。
文心一言
https://yiyan.baidu.com/
百度搜索
聊天型,的回答简单, 数字不具体
由百度推出,是百度大脑(Baidu Brain)的一部分,基于ERNIE模型。
Ernie Bot在中文自然语言处理任务中表现突出,被广泛认为是国内领先的NLP模型之一。
百度强调其模型在理解、生成、推理和记忆等方面的能力,并计划推出一系列基于Ernie Bot的AI原生应用。
Ernie Bot在中文自然语言处理任务中表现突出,被广泛认为是国内领先的NLP模型之一。
百度强调其模型在理解、生成、推理和记忆等方面的能力,并计划推出一系列基于Ernie Bot的AI原生应用。
文心一言则同样涉及创作辅助、知识问答、文本生成等多个方面,并且也在探索更多元化的应用场景。
个人体验
简短,不够详细, 能回答的答案并不多
使用策略
对及时性有要求
比如具体攻略, 近日的数据情况
首先是小红书
依次是Kimi Chat, 通义千问
归纳总结输出
智普清言
总结文档pdf
kimi
通义和文心可以作为补充
一个问题可以用4个模型都试一下, 答案覆盖更全
chat-gpt的痛点
很多国内信息是没有收集到的,不符合国人生活习惯;
其次是翻墙的麻烦, 还收费
其次是翻墙的麻烦, 还收费
AI模型学习网址
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e
简介
入门
精选
行业应用
学习路径
0 条评论
下一页