【iFlytek Spark Cognitive Large Model】Spark Mobile Assistantの大型モデル

1. iFlytek Spark コグニティブモデルの概要

iFlytek Spark Cognitive Large Modelは、iFlytekが独自に開発した深層学習に基づく自然言語処理モデルで、中国語を理解・生成し、質疑応答、翻訳、執筆、プログラミングなどのさまざまなタスクを実行できます。その目標は、「インテリジェントな創発」を達成し、複数の側面、タスク、業界における客観的な評価をカバーし、ChatGPT および GPT-4 に対するベンチマークを行うことです。音声入出力にも対応しており、ユーザーとの自然な会話が可能です。

公式ウェブサイト

https://xinghuo.xfyun.cn/

2. APIアプリケーション

API テストを入力して申請し、作業指示書を送信してレビューを待ちます (iFlytek は非常に効率的で、すぐに合格します)。そうすれば、私の作業指示書の情報が表示されます

次に、Spark Cognition Large Model をクリックして、API に関するさまざまな情報を表示します。

APIのリアルタイム使用状況監視

APIサービスインターフェースの認証情報

API の SDK および Web 呼び出し

3.Sparkモバイルアシスタント

携帯電話で Spark モデルを使用すると、日常的なクエリに非常に便利です (実際、既製の [iFlytek Spark APP] があります (笑)。ここでは、公式 Android SDK を使用して APK をコンパイルし、それをモバイルで直接使用します)将来的には iFlytek の音声の利用を検討します認識と音声合成によりアプリはさらに便利になりますが、これは後の話です。

Android SDK ディレクトリ

-- Android SDK
├── ChatDemoProj													// 安卓Demo—Android Studio工程目录
│   ├── app
│   │   ├── build.gradle
│   │   ├── libs												    // sdk(AIKit.arr)包导入目录
│   │   ├── proguard-rules.pro
│   │   └── src
│   │       ├── androidTest											 
│   │       │   └── java
│   │       │       └── com
│   │       │           └── example
│   │       │               └── chatdemoproj
│   │       │                   └── ExampleInstrumentedTest.java
│   │       ├── main
│   │       │   ├── AndroidManifest.xml
│   │       │   ├── java
│   │       │   │   └── com
│   │       │   │       └── example
│   │       │   │           └── chatdemoproj
│   │       │   │               └── MainActivity.java					// sdk 演示Demo核心Activity
│   │       │   └── res
│   │       │       ├── drawable
│   │       │       │   └── ic_launcher_background.xml
│   │       │       ├── drawable-v24
│   │       │       │   └── ic_launcher_foreground.xml
│   │       │       ├── layout
│   │       │       │   └── activity_main.xml
│   │       │       ├── mipmap-anydpi-v26
│   │       │       │   ├── ic_launcher.xml
│   │       │       │   └── ic_launcher_round.xml
│   │       │       ├── mipmap-hdpi
│   │       │       │   ├── ic_launcher.webp
│   │       │       │   └── ic_launcher_round.webp
│   │       │       ├── mipmap-mdpi
│   │       │       │   ├── ic_launcher.webp
│   │       │       │   └── ic_launcher_round.webp
│   │       │       ├── mipmap-xhdpi
│   │       │       │   ├── ic_launcher.webp
│   │       │       │   └── ic_launcher_round.webp
│   │       │       ├── mipmap-xxhdpi
│   │       │       │   ├── ic_launcher.webp
│   │       │       │   └── ic_launcher_round.webp
│   │       │       ├── mipmap-xxxhdpi
│   │       │       │   ├── ic_launcher.webp
│   │       │       │   └── ic_launcher_round.webp
│   │       │       ├── values
│   │       │       │   ├── colors.xml
│   │       │       │   ├── strings.xml
│   │       │       │   └── themes.xml
│   │       │       └── values-night
│   │       │           └── themes.xml
│   │       └── test
│   │           └── java
│   │               └── com
│   │                   └── example
│   │                       └── chatdemoproj
│   │                           └── ExampleUnitTest.java
│   ├── build.gradle
│   ├── gradle
│   │   └── wrapper
│   │       ├── gradle-wrapper.jar
│   │       └── gradle-wrapper.properties
│   ├── gradle.properties
│   ├── gradlew
│   ├── gradlew.bat
│   ├── local.properties
│   └── settings.gradle
└── SDK
    └── AIKit.aar

変更する必要があるのは、「MainActivity.java」内のコードの一部です。appId 、 apiKey 、 apiSecretを入力し、デバイスの条件に従ってデモ作業ディレクトリ workDir を調整します。

// 初始化SDK
AiHelper.getInst().setLogInfo(LogLvl.VERBOSE,1,"/sdcard/workDir/log.txt");
final AiHelper.Params.Builder params = AiHelper.Params.builder()
    .appId("")
    .apiKey("")
    .apiSecret("")
    .workDir("/sdcard/workDir");

その後、構築することができます。