文心一言

文心一言（ERNIE Bot）是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品，将于2023年3月完成内测并面向公众开放。

该产品是百度在人工智能领域深耕十余年后，拥有产业级知识增强文心大模型ERNIE的基础上，利用跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力而开发的一款AI聊天机器人。它被设计用于回答用户的问题和提供信息，以帮助人们解决问题和获取知识。此外，文心一言还可以通过学习和训练，不断提高自己的智能水平，以更好地服务于用户。

通义千问

通义千问是阿里云推出的一个超大规模的语言模型，功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持。能够跟人类进行多轮的交互，也融入了多模态的知识理解，且有文案创作能力，能够续写小说，编写邮件等。

混元

混元模型是腾讯自主研发的大模型，具备高性能和低能耗特点，其基础模型可支持8k-text输入长度，同时模型本身也兼具一定的推理总结能力。

在技术层面，腾讯云针对自身AI、大数据产品进行了全栈升级，包括云端全面升级Hadoop系列版本，借助最新的大数据技术，数据存储成本降低到之前的50%，部分典型计算场景性能提升30%以上。这些技术升级和创新为腾讯云在AI云服务市场上稳居领导地位提供了有力支撑。

此外，腾讯云还对已有的AI和大数据产品进行了全栈升级，包括云端全面升级Hadoop系列版本，借助最新的大数据技术，数据存储成本降低到之前的50%，部分典型计算场景性能提升30%以上。

豆包

豆包模型是字节跳动公司开发的一种AI模型，它具有强大的自然语言处理能力，可以理解和生成人类语言。以下是关于豆包模型的一些详细介绍：

技术基础：

豆包模型基于Transformer架构，这是一种深度学习模型，特别适合处理序列数据，如文本。Transformer模型通过自注意力机制来理解文本中的上下文关系，从而实现更准确的文本生成和理解。

功能应用：

豆包模型提供了多种功能，包括文本生成、文本理解、问答系统、对话系统等。这些功能可以应用于各种场景，如智能客服、智能家居、教育、游戏等。

优势特点：

豆包模型具有以下几个显著的优势：首先，它具有强大的生成能力，可以生成流畅、自然的文本；其次，它具有很高的理解能力，可以准确理解用户的意图和需求；最后，它具有很好的适应性，可以适应不同的应用场景和用户需求。

持续优化：

字节跳动公司一直在不断优化豆包模型，以提高其性能和实用性。这包括增加训练数据、改进模型结构、优化算法等。总之，豆包模型是一种功能强大、性能优越的AI模型，广泛应用于各种场景，为用户提供了更加智能化的服务。如需更多信息，建议访问字节跳动官网或咨询相关技术人员。

盘古

盘古大模型是华为旗下的重要人工智能模型，包括NLP大模型、CV大模型、科学计算大模型等。以下是有关介绍：

NLP大模型：

这是一种在自然语言处理领域的重要模型，通常用于文本生成、文本理解、语义理解等任务。通过盘古NLP大模型，华为可以提供更准确、更自然的语言处理服务，例如智能客服、智能写作、机器翻译等。

CV大模型：

在计算机视觉领域，盘古CV大模型可用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。这种模型有助于提高图像识别和处理的速度和准确性，可应用于自动驾驶、安防监控等领域。

科学计算大模型：

这是针对科学计算领域设计的模型，可以应用于数学建模、物理模拟、数据分析等场景。华为通过持续的研发和创新，不断提升盘古大模型的性能和应用范围，以更好地服务于各行各业。这一举措也体现了华为在人工智能领域的深厚积累和战略眼光。

360智脑

360智脑模型是由360集团研发的人工智能模型。作为360鸿图大模型的重要组成，智脑模型拥有多项核心功能，包括多模态理解、多语言处理、知识问答、逻辑推理、多轮对话等。它致力于在多个场景下为用户提供高效的服务，包括但不限于文本生成、语言理解、知识问答等。

智脑模型的强大不仅体现在其功能的多样性上，还体现在其技术实力上。凭借360集团在搜索、安全等领域的深厚积累，智脑模型在语义理解、信息检索等方面展现出了显著的优势。同时，智脑模型还在不断学习和进化，通过海量数据的训练，持续提升自身的智能水平。

此外，360智脑模型还积极与各行业合作伙伴共同打造行业大模型，以“行业化、专有化、轻量化”为特点，根据各行业的实际需求定制专属的行业大模型。这些行业大模型将助力各行各业的企业实现智能化转型，提升生产效率，降低成本，创新商业模式。

商量

商量大模型是商汤科技研发的大模型，其名称取自于《周易》中的“商汤革命，顺天应人，既济之道”，寓意着这一大模型具有超凡的智慧与广泛的应用潜力。以下是关于商量大模型的一些详细介绍：

技术规格：

商量大模型拥有175亿个参数，这使得它在处理复杂任务时能够展现出强大的计算能力和学习能力。该模型采用了先进的深度学习技术，包括Transformer架构等，以实现对自然语言、图像等多模态数据的深入理解和处理。

功能特点：

商量大模型在多个方面都表现出色。首先，它具备出色的文本生成能力，可以生成流畅、自然的文本内容。其次，它拥有强大的知识库和推理能力，能够回答各种复杂的问题，并提供合理的解决方案。此外，商量大模型还具备跨模态理解能力，可以理解和处理图像、音频等多模态数据。

应用场景：

由于商量大模型在多个方面都表现出色，因此它具有广泛的应用前景。它可以应用于智能客服、智能家居、自动驾驶等领域，为用户提供更加智能化的服务。同时，它还可以应用于教育、医疗、金融等领域，助力各行各业实现数字化转型。

研发背景：

商汤科技作为一家领先的人工智能企业，一直致力于研发先进的大模型技术。通过多年的技术积累和研发投入，商汤科技成功推出了商量大模型，展现了其在人工智能领域的领先地位和技术实力。

总之，商量大模型是一款功能强大、性能卓越的大模型，具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力。如需更多信息，建议访问商汤科技官网或咨询相关技术人员。

星火

星火认知大模型是科大讯飞研发的一款重要的人工智能模型。它以中文为核心，具备跨语言理解和知识库覆盖能力，旨在解决社会重大命题，并推动产业数字化、智能化升级。

星火认知大模型具备多项核心能力。首先，它拥有强大的语言理解和知识库覆盖能力，能够理解并处理复杂的自然语言文本。其次，星火认知大模型具备跨语言处理能力，可以处理不同语言的文本，打破语言壁垒。此外，它还具备多领域知识覆盖能力，能够处理不同领域的知识和信息。

在应用方面，星火认知大模型可以在文本生成、语言理解、知识问答等多个方面为用户提供帮助。它可以生成高质量的自然语言文本，帮助用户快速获取信息和知识。同时，星火认知大模型还可以为用户提供个性化的服务，满足不同用户的需求。

科大讯飞一直致力于研发先进的人工智能技术，星火认知大模型的诞生标志着公司在人工智能领域取得了重要的突破。未来，科大讯飞将继续加大研发力度，推动星火认知大模型的不断升级和优化，为用户带来更加智能化的服务体验。

ChatGLMS

ChatGLMS模型是智谱AI和清华大学KEG实验室联合发布的一款前沿的大语言模型。它采用了独创的多阶段增强预训练方法，使训练更为充分。ChatGLMS不仅提升了模型性能，还大幅提高了模型的训练效率。

在技术特点上，ChatGLMS具有以下显著优势：

大规模预训练：

模型参数量达到数百亿级别，这使得它能够学习到更丰富的语言知识和语境信息。

多阶段增强预训练：

通过独特的预训练策略，模型能够在不同阶段进行针对性的训练，从而更全面地掌握语言技能。

高效微调：

在特定任务上进行微调时，ChatGLMS能够迅速适应新任务的要求，保持高性能的同时降低了微调的成本。

跨语言能力：

ChatGLMS不仅擅长处理中文文本，还具备一定的跨语言处理能力，能够应对不同语言的输入和输出。

在应用场景上，ChatGLMS可广泛应用于自然语言问答、对话系统、文本生成、机器翻译等领域。它能够为用户提供更加智能、准确和流畅的语言交互体验。

总的来说，ChatGLMS模型凭借其先进的技术特点和广泛的应用场景，成为了当前人工智能领域备受关注的大语言模型之一。如需更多信息，建议访问智谱AI官网或咨询相关技术人员。

百川大模型

百川大模型是百川智能推出的大模型产品，融合了意图理解、信息检索以及强化学习技术，结合有监督微调与人类意图对齐，在知识问答、文本创作领域表现突出。然而，具体的模型规模、技术细节等信息，建议直接咨询百川智能官方或查阅相关的官方文档。

此外，百川大模型由前搜狗公司CEO王小川创立，在技术、资源等方面具有一定的优势，有望在大型语言模型领域占据一席之地。不过，各类大模型在应用过程中仍需遵循相关法律法规和伦理规范。

天工

“天工”模型是昆仑万维发布的基座大模型，被官方称为“大模型时代的超级应用”。以下是对“天工”模型的详细介绍：

技术规格：

“天工”模型拥有4000亿参数，这一庞大的参数规模为其提供了强大的表达能力和学习能力。该模型采用双千亿级大语言模型，通过自然语言与用户进行问答式交互，AI生成能力可满足文案创作、知识问答、代码编程、逻辑推演、数理推算等多元化需求。

核心功能：

“天工”模型的核心功能包括自然语言理解、知识问答、文本创作、逻辑推演、数理推算等。此外，它还针对性地训练了Agent能力，使其能够完成产业分析、产品对比等各类复杂需求。在知识问答方面，“天工”模型的表现已经接近人类专家水平。

技术优势：

“天工”模型在多个方面展现出显著的技术优势。首先，其模型规模庞大，参数数量高达4000亿，为其提供了强大的信息处理能力。其次，通过自然语言与用户进行问答式交互，使得人机交互更加自然流畅。最后，其AI生成能力十分出色，能够满足多元化的需求。

研发背景：

昆仑万维作为一家领先的互联网公司，一直致力于人工智能技术的研发和应用。“天工”模型的成功研发，不仅体现了昆仑万维在人工智能领域的深厚底蕴，也展示了其在推动人工智能技术应用方面的决心和实力。

总的来说，“天工”模型是一款功能强大、技术先进的大模型，具有广泛的应用前景和巨大的发展潜力。

孟子

孟子生成式大模型（孟子 GPT）是由澜舟科技研发的一款功能强大的生成式可控大语言模型。它能够通过多轮对话，帮助用户在特定场景中完成各种工作任务，包括内容生成、语言理解、知识问答、推理、代码理解和生成、金融任务等。

雅意

闻弦歌 知雅意 善推理 会决策 雅意大模型三大特色

国产自主可控，生态开源开放，垂直领域知识增强，具备多参数、多领域、多语种、多技能的核心能力

九天

九天人工智能平台提供人工智能算力、算法、数据，汇聚优秀AI能力，打造从智算基础设施、核心算法能力到智能化应用的全栈人工智能服务，全面支持自智网络等多样化运营商智慧运营需求，为工业、医疗、政务、教育、金融等行业客户构建创新解决方案。

紫东太初

中国科学院自动化研究所和武汉人工智能研究院推出新一代多模态大模型，支持多轮问答、文本创作、图像生成、3D理解、信号分析等全面问答任务，拥有更强的认知、理解、创作能力，带来全新互动体验。

知海图AI

知海图Chat推出的新一代智能大语言模型，能与你互动对话，帮你了解世界知识、处理数理逻辑、编写程序代码、激发创作灵感；利用海量知识数据，帮助你更好地获取信息、做出规划、解决问题

言犀

“言犀” 京东智能人机交互平台，助力企业服务数智化转型 以AI技术驱动，从文字、语音到多模态交互，从对话智能到情感智能，聚焦体验、效率与转化，旨在打造新一代智能人机交互平台，面向不同行业和客户场景助力企业服务和营销实现数智化转型升级

网易 AI

网易AI是网易公司推出的人工智能品牌，旨在通过先进的技术和解决方案，为用户带来更加智能化的服务和体验。网易AI在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：

游戏智能：

网易作为知名的游戏公司，其AI技术首先在游戏领域得到了广泛应用。通过AI技术，网易可以优化游戏体验，提高游戏的自动化和智能化水平，为玩家带来更好的游戏感受。

语音识别与合成：

网易AI在语音识别和合成方面也有很高的技术水平。通过深度学习等技术，网易AI可以实现高效的语音识别和高质量的语音合成，为用户提供更加智能化的语音交互体验。

自然语言处理：

网易AI在自然语言处理领域也有深厚的积累。通过自然语言处理技术，网易AI可以理解和处理用户的自然语言文本，实现智能问答、机器翻译等功能。

智能推荐：

基于大数据和机器学习技术，网易AI可以为用户提供个性化的推荐服务。无论是游戏推荐、音乐推荐还是新闻推荐，网易AI都能根据用户的兴趣和行为习惯，为用户提供最符合其需求的推荐内容。

智能客服：

网易AI还广泛应用于智能客服领域。通过自然语言处理技术和机器学习算法，网易AI可以模拟人工客服的思维和语言习惯，为用户提供高效、便捷的在线客服服务。

总之，网易AI作为网易公司的重要技术品牌，已经在多个领域实现了广泛应用，为用户带来了更加智能化的服务和体验

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的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。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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