现在市场上有哪些大模型?什么样的大模型适合国内企业?

从23年ChatGPT爆火以来,国内各大厂商也争先入局,国内大模型发展也经历了“百模大战”,截止最新已经发展到了180多个大模型,在大模型发展上,国内正在奋起直追,国内外第一梯队大模型在中文领域的通用能力差距在持续缩小。

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先看国外

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主要领头的是OpenAI、Anthropic和谷歌,可以看看他们的最新进展:

  • OpenAI 最新推出了ChatGPT-4o-latest,在多模态交互、实时响应、情感识别以及多语言支持方面展现出了卓越的性能;并且在医疗、教育、娱乐等多个领域都有广泛的应用潜力。
  • Anthropic 公司推出的最新模型Claude 3.5 Sonnet 在多个基准测试中超越了包括 GPT-4o 在内的其他知名 AI 模型,以及自家前代 Claude 3 Opus 模型。
  • 谷歌推出最新AI模型Gemini 1.5 Flash响应速度得到了大幅提升,能够一次处理大量的信息,如 1 小时的视频、11 小时的音频、超过 3 万行代码或超过 70 万字的代码库 。
再看国内

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国内主要集中在互联网大厂,毕竟AI模型训练需要的成本太高,主要包括:

  • 字节有豆包,Coze智能体平台,人工智能视频应用有即梦AI。
  • 百度有百度文心一言大模型,文心智能体,百度健康等。
  • 智谱AI发布了自家的视频生成产品——智谱清影(Ying)。
  • 腾讯混元文生图大模型(混元-DiT)宣布开源小显存版本,此外腾讯基于混元大模型的C端AI助手App元宝也在不断升级。
  • 360打造了新一代AI产品“AI助手”:与智谱AI、商汤科技、百川智能、火山引擎、百度智能云、腾讯、科大讯飞、华为云、MiniMAX、零一万物、面壁智能等15家大模型厂商合作,全面内置到360国民级入口产品。
  • 阿里除了阿里通义大模型外,阿里巴巴还推出了全新音频处理模型Qwen2-Audio。
  • 零一万物Yi API正式新增Function Call功能。
随着AI的快速发展普通人需要掌握什么?

目前不管是通用大模型,还是多模态,还是各行业细分领域,都取得了重大突破,可以预见未来会有更多细分领域的模型出现,从AI的发展趋势来看,未来AI必定会重塑各行各业。各大厂商将会全力抢占AI市场的生态位,因为在细分领域取得领先并且能实现商业落地会是企业的核心竞争力。

所以对于普通人来说,最重要的就是了解所处行业的大模型落地场景,能够理解它的基本原理和相关工具的使用是至关重要的!未来对于使用大模型,就好比我们在职场使用电脑办公一样,是满足职场要求的基本必备技能。

随着国内大模型持续发展,国内外第一梯队大模型在中文领域的通用能力差距在持续缩小,从2023年5月的30.12%的差距,缩小至2024年8月的1.29%。

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目前各种大模型结合智能体,已经能够在场景上发力,解决具体的场景问题。在AI与场景的都结合更紧密后,能大大提升职场的办公效率;很可能会出现一种场景,现在需要10个人干的活,后面只需要一个人来指导AI完成即可,这也是个大厂商逐步在缩减人力的原因之一,不然投入那么大成本研究AI的目的是啥,最终不都是为了“降本增效”。很多公司现在都开始强制员工使用AI工具了,想想这部分员工还是幸运的,如果对AI还完全不了解的,一定要抽空去学习了解。码字不易,记得关注我的知乎账号,我会不定期分享更多技术干货和行业经验。

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第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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