现在市场上有哪些大模型?什么样的大模型适合国内企业?
从23年ChatGPT爆火以来,国内各大厂商也争先入局,国内大模型发展也经历了“百模大战”,截止最新已经发展到了180多个大模型,在大模型发展上,国内正在奋起直追,国内外第一梯队大模型在中文领域的通用能力差距在持续缩小。
先看国外
主要领头的是OpenAI、Anthropic和谷歌,可以看看他们的最新进展:
- OpenAI 最新推出了ChatGPT-4o-latest,在多模态交互、实时响应、情感识别以及多语言支持方面展现出了卓越的性能;并且在医疗、教育、娱乐等多个领域都有广泛的应用潜力。
- Anthropic 公司推出的最新模型Claude 3.5 Sonnet 在多个基准测试中超越了包括 GPT-4o 在内的其他知名 AI 模型,以及自家前代 Claude 3 Opus 模型。
- 谷歌推出最新AI模型Gemini 1.5 Flash响应速度得到了大幅提升,能够一次处理大量的信息,如 1 小时的视频、11 小时的音频、超过 3 万行代码或超过 70 万字的代码库 。
再看国内
国内主要集中在互联网大厂,毕竟AI模型训练需要的成本太高,主要包括:
- 字节有豆包,Coze智能体平台,人工智能视频应用有即梦AI。
- 百度有百度文心一言大模型,文心智能体,百度健康等。
- 智谱AI发布了自家的视频生成产品——智谱清影(Ying)。
- 腾讯混元文生图大模型(混元-DiT)宣布开源小显存版本,此外腾讯基于混元大模型的C端AI助手App元宝也在不断升级。
- 360打造了新一代AI产品“AI助手”:与智谱AI、商汤科技、百川智能、火山引擎、百度智能云、腾讯、科大讯飞、华为云、MiniMAX、零一万物、面壁智能等15家大模型厂商合作,全面内置到360国民级入口产品。
- 阿里除了阿里通义大模型外,阿里巴巴还推出了全新音频处理模型Qwen2-Audio。
- 零一万物Yi API正式新增Function Call功能。
随着AI的快速发展普通人需要掌握什么?
目前不管是通用大模型,还是多模态,还是各行业细分领域,都取得了重大突破,可以预见未来会有更多细分领域的模型出现,从AI的发展趋势来看,未来AI必定会重塑各行各业。各大厂商将会全力抢占AI市场的生态位,因为在细分领域取得领先并且能实现商业落地会是企业的核心竞争力。
所以对于普通人来说,最重要的就是了解所处行业的大模型落地场景,能够理解它的基本原理和相关工具的使用是至关重要的!未来对于使用大模型,就好比我们在职场使用电脑办公一样,是满足职场要求的基本必备技能。
随着国内大模型持续发展,国内外第一梯队大模型在中文领域的通用能力差距在持续缩小,从2023年5月的30.12%的差距,缩小至2024年8月的1.29%。
目前各种大模型结合智能体,已经能够在场景上发力,解决具体的场景问题。在AI与场景的都结合更紧密后,能大大提升职场的办公效率;很可能会出现一种场景,现在需要10个人干的活,后面只需要一个人来指导AI完成即可,这也是个大厂商逐步在缩减人力的原因之一,不然投入那么大成本研究AI的目的是啥,最终不都是为了“降本增效”。很多公司现在都开始强制员工使用AI工具了,想想这部分员工还是幸运的,如果对AI还完全不了解的,一定要抽空去学习了解。码字不易,记得关注我的知乎账号,我会不定期分享更多技术干货和行业经验。
如何系统的去学习大模型LLM ?
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。
事实上,抢你饭碗的不是AI,而是会利用AI的人。
继科大讯飞、阿里、华为
等巨头公司发布AI产品后,很多中小企业也陆续进场!超高年薪,挖掘AI大模型人才! 如今大厂老板们,也更倾向于会AI的人,普通程序员,还有应对的机会吗?
与其焦虑……
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!
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。
针对所有自学遇到困难的同学们,我帮大家系统梳理大模型学习脉络,将这份 LLM大模型资料
分享出来:包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程
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一、LLM大模型经典书籍
AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点,那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
二、640套LLM大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
三、LLM大模型系列视频教程
四、LLM大模型开源教程(LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt)
LLM大模型学习路线 ↓
阶段1:AI大模型时代的基础理解
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目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
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内容:
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例
阶段2:AI大模型API应用开发工程
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目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
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内容:
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望
阶段3:AI大模型应用架构实践
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目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
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内容:
- L3.1 Agent模型框架
- L3.2 MetaGPT
- L3.3 ChatGLM
- L3.4 LLAMA
- L3.5 其他大模型介绍
阶段4:AI大模型私有化部署
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目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
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内容:
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
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