超长上下文分析AI工具Kimi

前几天,老婆推荐给我一个可以分析文档的AI网站,说来也巧,我当时正在看一个英文的芯片手册,就试了一下,表现让人眼前一亮,我问了几个问题,回答还挺准确的,省了我很大力气。

这个网站叫Kimi智能助手,还有APP和微信小程序,我只用了网站,网址是https://kimi.moonshot.cn/

先看一下无比简洁的首页界面
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官方的介绍是:

Kimi智能助手能够支持约20万汉字的上下文输入,具备显著的中文优势,能够为用户提供回答问题、速读文件、整理资料、激发灵感、辅助创作等服务。

Kimi是一个支持超长上下文分析的AI工具,如宣传语说的,只需要拖进你想分析的文件或者输入一个网址,剩下的就可以放手让它去分析解读了。我第一次用就直接上传了一个超过100页的纯英文的pdf文件,还是芯片方面的技术手册,这类东西向来晦涩难懂,从上传到它解读完成,也就过了五六秒种,然后我就问了几个问题,回答可圈可点,让我突然觉得国产AI还是有公司在用心做好产品的,哈哈。

简单看一下我上传的文档和问的几个问题:
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可以看出来,它可以保留历史会话,什么时候想继续问当时那个文档的问题了,可以随时提问,真的强大。
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出自何人之手

看到一个好的产品,要看它背后的公司和公司背后的创始人,所以我就简单查了一下,确实不同凡响,怪不得产品可以做的简约又深刻。

公司呢,叫北京月之暗面(Moonshot AI),是⼀家专注于通⽤⼈⼯智能领域的公司。2023年3月创立,至今刚一年,刚完成新一轮超10亿美金的融资,投资方包括红杉中国、小红书、美团、阿里等,估值已经近200亿人民币。

据网上资料得知,其它的AI独角兽还有智谱AI、MiniMax、百川智能、零一万物,这些我还没接触过,等后面一一查证。

目前月之暗面的产品有两个:

  • Kimi智能助手
  • Moonshot AI 开放平台(https://platform.moonshot.cn/)【这个以后再说】

创始人叫杨植麟,90后,广东汕头人,本科清华,博士毕业于卡内基梅隆大学,学术成就非凡,曾在Meta和谷歌工作。具体就不去深究了,牛人的经历各有各的牛法,普通人的生活则大多相似。

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何调整Kimi模型以生成更自然的内容,减少AI痕迹的问题。首先,我得回忆一下Kimi模型的基本信息,用户提供的引用[^1]提到它是基于深度学习和自然语言处理技术,具有自适应性和智能化的特点。接下来,我需要考虑用户的具体需求:让生成的内容更自然,减少明显的AI风格。这可能涉及到模型调优、输入输出处理、后处理等多个方面。 首先,我应该从基础调整开始。比如温度参数(Temperature)的设置。温度参数控制生成文本的随机性,较低的温度会让输出更确定,可能更保守,而较高的温度增加多样性,但可能导致不连贯。用户需要自然的内容,可能需要适当调高温度,但需要平衡,避免文本变得杂乱。另外,Top-p(核采样)也是一个关键参数,选择累积概率达到p的词,可能比Top-k更灵活,这样可以在保持连贯性的同时引入更多变化。 然后是提示工程的优化。用户可能需要设计更自然的提示,引导模型模仿人类的表达方式。例如,在提示中加入“请用日常对话的语气回答”或“避免使用过于正式或技术性的术语”。同时,上下文引导也很重要,提供一些自然对话的例子作为参考,让模型学习这种风格。 接下来是微调模型的部分。如果用户有足够的资源,可以收集特定领域的人类书写文本,对模型进行微调,使其更贴合该领域的表达习惯。比如,针对客服对话的数据进行微调,让生成的回复更接近真人客服。此外,对抗训练和强化学习也是可行的方法,通过人类反馈来调整模型,减少机械化的表达。 后处理策略也不能忽视。生成后的文本可能需要润色,比如调整句式结构,替换重复词汇,增加口语化的填充词,如“嗯”、“啊”等,使文本更自然。同时,结合规则系统,过滤掉过于生硬的模板式回答,或者替换某些固定模式。 最后,用户可能需要了解如何评估效果。比如人工评估流畅度和自然度,或者使用自动化指标如困惑度(Perplexity)和多样性指标(如词汇多样性、句长变化等)。但要注意,自动化指标可能无法完全捕捉自然度,需要结合人工检查。 在思考过程中,我需要确保这些建议符合Kimi模型的技术框架,比如它基于深度学习,可能支持这些调参和微调方法。同时,要避免过于技术化的术语,用用户能理解的语言解释。可能还需要考虑用户是否有技术背景,是否需要分步骤指导,或者推荐更简单的调整方法,如提示工程和后处理,这些不需要太多技术资源。 此外,用户可能没有提到的深层需求是,他们可能希望生成的内容不被识别为AI生成,用于某些特定场景,比如内容创作、客服对话,所以自然度至关重要。因此,除了技术调整,可能还需要关注内容的结构和逻辑,使其更符合人类写作的习惯,比如避免过于完美的句式,适当加入不规则的表达。 现在需要将这些思考整理成结构化的建议,分点说明,每个部分给出具体的方法和例子,确保用户能够逐步实施。同时,生成的相关问题要围绕可能的后续疑问,比如如何评估、是否有自动化工具、与其他模型对比等。</think>要让Kimi模型生成的内容更加自然并减少AI痕迹,可通过以下多维度调整策略实现: --- ### 一、基础参数调整 1. **温度参数(Temperature)** 提高温度值(如$0.8 \sim 1.2$)可增加文本多样性,避免机械重复;降低温度值(如$0.3 \sim 0.7$)则增强确定性。需根据任务平衡,例如对话场景可设为$0.9$。 2. **Top-p采样(核采样)** 设定$p=0.9 \sim 0.95$,动态筛选词汇概率分布,保留更多自然表达可能性,优于固定Top-k采样。 --- ### 二、提示工程优化 1. **自然语言引导** 在输入提示中明确要求风格,例如: *“请以朋友闲聊的方式解释这个概念,避免专业术语,语句结构尽量口语化。”* 2. **上下文示例注入** 提供人类书写样本作为参考模板: ```text 用户:如何学习编程? AI:可以先从Python开始,像学做菜一样一步步练习,别急着看太复杂的理论哦~ ``` --- ### 三、模型微调与增强 1. **领域数据微调** 使用目标场景的真实文本(如客服记录、社交媒体内容)对模型进行微调,公式可简化为: $$L = \sum_{(x,y)} \log P(y|x;\theta)$$ 其中$(x,y)$为人工编写的输入-输出对。 2. **对抗训练** 引入判别器网络区分AI生成与人类文本,通过对抗损失提升自然度: $$L_{adv} = \mathbb{E}[\log D(y_{human})] + \mathbb{E}[\log (1-D(y_{model}))]$$ --- ### 四、后处理策略 1. **句式润色** - 添加口语化填充词:“其实”、“比如说” - 拆分长句为短句,模仿人类断句习惯 - 示例转换: 原句:“该方法的效率已被实验验证。” 修改:“我们实际测试发现,这个方法确实挺管用的。” 2. **规则化过滤** 建立禁用词库(如“根据算法”、“综上所述”),替换为自然表达。 --- ### 五、评估方法 1. **人工指标** - 自然度评分(1-5分制) - Turing测试:让用户判断文本来源 2. **自动化指标** - **困惑度(Perplexity)**:接近人类文本的困惑度区间(如$15 \sim 30$) - **词频分布差异**:KL散度评估与人类语料库的相似性 ---
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