Olá a todos, eu sou herosunly. Graduado pela faculdade 985 com mestrado, ele atualmente trabalha como pesquisador de algoritmos e está interessado na pesquisa e aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina. Ele conquistou o primeiro lugar na competição Aliyun Tianchi, o segundo lugar na competição CCF e o terceiro lugar na competição HKUST Xunfei. Possui várias patentes de invenção. Tenha seus próprios insights exclusivos sobre aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Eu treinei vários graduados não-computadores para entrar na indústria de algoritmos para o emprego. Espero crescer e progredir junto com você.
O que trago para vocês hoje é a luz da produção doméstica: o mais recente modelo grande V2.0 de Xunfei Xinghuo, espero que possa ser útil para estudantes que estudam modelos de linguagem grandes.
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1. Introdução
Durante esse período, conheci muitos alunos que estão aprendendo modelos grandes, grande parte deles são iniciantes, não têm experiência em aprendizado profundo e não possuem ferramentas mágicas úteis. Portanto, estou ansioso para recomendar a eles um modelo doméstico de grande escala simples e fácil de usar. Após prática e comparação pessoal, hoje recomendo um modelo doméstico leve de grande escala, que é o mais recente modelo V2 lançado pela HKUST Xunfei há alguns dias. 0. Então, quais são as novas mudanças que a versão 2.0 traz?
2. Plugins
Em primeiro lugar, vou apresentar a vocês os três principais plug-ins cuidadosamente elaborados por Xunfei, que são perguntas e respostas de documentos, geração de PPT e geração de currículos, conforme mostrado na figura a seguir:
2.1 Perguntas e respostas sobre o documento
O primeiro a suportar o peso é o plug-in de perguntas e respostas do documento. Depois de clicar no botão e carregar o documento, você pode conduzir perguntas e respostas inteligentes com base no conteúdo do documento: Para refletir melhor os recursos do grande
Xunfei modelo, selecionei deliberadamente o documento mais difícil de entender: o papel. Pegando o papel Atenção é tudo que você precisa (Transformer), o criador do modelo grande, como exemplo, pedi a Xinghuo para me ajudar a resumir o papel, e o resultado é mostrado na figura abaixo: O resumo acima não tem pressão sobre eu que fui "testado no campo de batalha
", mas pode ser difícil para os alunos que estão em contato com ele pela primeira vez para entender. Em seguida, pedi ao modelo grande para resumir o artigo do ponto de vista dos alunos do ensino médio. Os resultados são os seguintes. Em comparação, vários pontos-chave são destacados: o papel do modelo Transfoermer (conversão de sequência) e características (processamento longo sequências), seus elementos principais são a atenção multicabeça e a rede de feed-forward de posição (FFN).
2.2 Geração PPT
Em comparação com a operação de rotina de perguntas e respostas de documentos, a função que se destaca para mim é o plug-in de geração de PPT. Especialmente na era do aluno, um PPT deve ser concluído para cada projeto de curso, portanto, se o PPT pode ser gerado automaticamente por meio de um modelo grande tornou-se uma necessidade rígida para a era do aluno. Aqui está um exemplo de um PPT que meu primo me pediu antes, ou seja, o design do curso PPT de Gobang, e digite o nome do módulo específico incluído, da seguinte forma: Em menos de dois minutos, um completo O PPT, após o download,
ele parece perto de 20 MB. O PPT de 20 páginas é pequeno e o conteúdo de cada página é muito novo e detalhado, o que está realmente além da minha expectativa.
2.3 Geração de currículo
Além de documentar Q&A e geração de PPT, a geração de currículo também é um plug-in muito útil. Especialmente para os alunos que são novos no local de trabalho, eles podem não estar claros sobre os pontos principais de como escrever um currículo, portanto, você também pode usar o plug-in de geração simples do Spark Big Model para gerar um modelo de referência. que os indivíduos possam inserir mais informações de uso real para ajudar o modelo a pensar:
2.4 Central Assistencial
Além dos três plug-ins comumente usados acima, também é louvável que o Spark tenha criado assistentes exclusivos para todas as esferas da vida. Você pode conduzir uma experiência aprofundada direcionada de acordo com suas próprias necessidades:
3. Função multimodal
A chamada multimodalidade refere-se a diferentes formas de representação de dados, por exemplo, o mesmo significado pode ser exibido por meio de texto, imagens, voz e outros suportes. A entrada de texto e a saída de texto é uma operação diária de modelos grandes, mas a entrada de imagens e a saída de texto ou a entrada de texto e a saída de imagens ainda é uma minoria. Mesmo o mais poderoso GPT-4 ainda não liberou a função de compreensão e geração multimodal. Então vamos dar uma olhada na função multimodal do grande modelo Xinghuo.
Em primeiro lugar, chegue a uma combinação de idiomas (muito ocupado + confiante), veja se o modelo grande do Spark pode entendê-lo ao mesmo tempo e desenhe uma imagem satisfatória? O resultado é positivo, conforme a figura abaixo:
Além disso, existe um requisito muito comum, que é extrair o texto da imagem. Em termos profissionais, é OCR. É muito bom, até os sinais de pontuação são reconhecidos com precisão!
4. Como usar de graça
Para permitir que todos usem o Xinghuo grande modelo 2.0 mais rápido, juntamente com Xunfei Xinghuo, fãs e amigos solicitaram um link de aplicativo rápido exclusivo : https://xinghuo.xfyun.cn/?ch=bl_iP6HCp . O canal rápido exclusivo pode ser usado após o registro, nenhuma revisão é necessária e a cota de teste da API é maior (30%). O mais importante é que não há limite para iniciantes em informática, desde que o aplicativo esteja completo, ele pode ser usado sem outras ferramentas da Internet.É realmente simples e fácil de usar, venha e experimente.