零成本无部署,一个免费使用40余种LLM大模型的方法

跑在笔记本里的大语言模型 - GPT4All GPT4All支持多种不同大小和类型的模型,用户可以按需选择。序号模型许可介绍1商业许可基于GPT-J,在全新GPT4All数据集上训练2非商业许可基于Llama 13b,在全新GPT4All数据集上训练3商业许可基于GPT-J,在v2 GPT4All数据集上训练。4商业许可基于GPT-J,在v1 GPT4All数据集上训练5商业许可基于GPT-J,在v0 GPT4All数据集上训练6非商业许可。 阅读详情

一个免费使用各种LLM大模型的方法

大模型发展至今,出现了多个专注于评估和比较大型语言模型(LLMs)性能的平台,它通过一系列标准化的测试、盲测和用户反馈机制,为模型提供了一个公开、公正的竞争环境。

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大模型竞技场的特点包括但不限于:

  1. 免费使用与评测:在国内,用户无需登录或支付费用,即可在某些平台上无限次使用多个顶级的AI大模型,这对于研究者、开发者和爱好者而言是一个极具吸引力的资源。

  2. 全面的评测体系:评测过程覆盖多种维度,从用户直接参与的投票、盲测、大规模数据集测试到动态评分机制,确保评测结果的全面性和客观性。

  3. 榜单更新与竞技动态:竞技场定期更新排行榜,展示模型的最新排名,包括全球总榜及特定领域的排名。例如,国产大模型Yi-Large曾在竞技场中获得世界第七的好成绩,位居中文模型之首。

  4. 促进技术进步:竞技场的存在促进了模型之间的技术竞争,激励研究者开发出更加高效、精准和实用的模型。

  5. 公开透明:竞技场的评测结果和排名通常对外公开,增加了模型性能比较的透明度,帮助用户和开发者更好地了解各模型的优劣势。

看到这里,大家也就注意到了所有的大模型竞技场都是免费使用的,那接下来就给大家介绍3个大模型竞技平台。

LMSYS Chatbot Arena

地址:https://arena.lmsys.org/

• 匿名两个模型问答对比

• 选定两个模型问答对比

• 选择任一模型进行问答聊天

该项目当前显示支持48个模型,包括但不限于:

OpenCompass

地址:https://opencompass.org.cn/arena

  • • 匿名两个模型问答对比

  • • 选定两个模型问答对比

该项目当前显示支持23个模型,包括但不限于:

琅琊榜

地址:https://www.langyb.com/

  • • 匿名两个模型问答对比

  • • 选定两个模型问答对比

  • • 选择任一模型进行问答聊天

该项目当前显示支持18个模型,包括但不限于:

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使用示例

下面使用OpenCompass做一个使用的示例:

左侧模型选择Qwen-1.5-72B-chat,右侧模型选择yi-large。在下方的输入框输入问题“写一篇关公战秦琼的短篇小说,要求带有一定的玄幻色彩”,点击发送,两款模型就会返回其响应内容。

白嫖之余,我们也可以动动自己手指,根据自己的感觉对模型的投票结果进行投票。

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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。

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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。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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qwen API调用 【代码】qwen API调用。 阅读详情

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