|
文/拓荒客 在人工智能（AI）技術飛速發展的今天，大型預訓練模型（簡稱“大模型”）已成為推動科技進步的重要力量。 這些模型通過海量的數據進行訓練，具備了強大的語言理解、生成和推理能力，廣泛應用于自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域。 我將國內的上百款工具使用實測之后列出了幾款我自己使用比較不錯的AI大模型，另外也將國外主流的幾個大模型進行對比分析。  從它們的數據來源、技術細節、特點和應用前景做個探討。 阿里云通義千問 數據來源：主要使用了互聯網公開文本數據、專業領域文獻以及阿里內部的業務數據。 技術細節：基于Transformer架構，采用自監督學習方法，通過大量文本數據進行預訓練。 特點：千億參數規模，支持多輪對話、文案創作和邏輯推理。 應用場景：金融、醫療、教育和物流等行業。 科大訊飛星火大模型 數據來源：結合了公開的中文語料庫、多語言數據以及教育領域的特定數據。 技術細節：結合了BERT和GPT的技術特點，通過多任務學習和跨模態訓練。 特點：跨語言、跨領域的知識理解和推理能力，支持多模態交互。 應用場景：教育、客服和內容創作等領域。 百度文心一言 數據來源：使用了百度搜索引擎的搜索結果、新聞文章、小說等廣泛的網絡文本數據。 技術細節：采用深度學習技術，通過大規模語料庫訓練，特別優化了創意寫作和情感分析的能力。 特點：強大的語言理解和生成能力，擅長創意生成。 應用場景：廣告創意、內容創作和智能客服。 字節跳動豆包大模型 數據來源：主要來源于字節跳動旗下的各類產品數據，如抖音、今日頭條等。 技術細節：使用輕量級模型架構，通過剪枝和量化技術減少模型大小。 特點：高性價比，適合企業和個人用戶。 應用場景：聊天機器人、寫作助手等。 智譜華章智譜清言 數據來源：整合了多個大型知識庫和專業數據庫，以及中英文雙語資料。 技術細節：集成多種知識圖譜和信息檢索技術，通過混合專家模型（MoE）提高準確性。 特點：融合海量知識，支持中英雙語對話。 應用場景：商業分析、決策輔助和客戶服務。 月之暗面Kimi 數據來源：不僅包括知乎，還包括國內外的其他網站。由于國內的運營限制，Kimi主要依賴知乎等專業網站的數據。 技術細節：解決長上下文序列問題的新經營機制和無損壓縮技術。它使用無損壓縮技術將大量文本壓縮后進行推理，提高了處理速度，并具備跨文檔信息提取力。 Kimi的技術團隊具備多模態能力，包括圖像和視頻處理。當前版本已融合文本和圖像解析能力，能夠處理掃描文檔并運用OCR等技術。 特點：搜索功能強大，支持長文快速閱讀和理解，適合處理大量文檔，能夠根據用戶需求生成研報、文案等，提升寫作效率。 應用場景：學術研究，市調數據處理，內容創作。  國際AI大模型 OpenAI GPT |
|
|
