『昆仑天工』4款AI产品开源!提供API对接!

昆仑万维或将引领国内 AIGC 技术发展 近期,昆仑万维与奇点智源共同推出 AIGC 系列产品“昆仑天工”,其模型涵盖领域包括图像、音乐、编程和文本四个领域,是国内目前为止模型最丰富的的 AIGC 工具。 阅读详情

在文章开篇,小圈先介绍下 昆仑万维 公司旗下的AI大模型**『天工』**,它是由昆仑万维自研的双千亿级大语言模型, 也是国内首个对标ChatGPT的双千亿级大语言模型,可满足文案创作、知识问答、代码编程、逻辑推演、数理推算等需求。

早在今年上半年的时候,小圈还申请过天工的 内测试用资格。而当时各种ChatGPT产品层出不穷,功能使用上也都前篇一律,所以也就试用过几次没在关注过了。

而现在天工支持平台也扩展了,支持了:网页端、IOS端、Android端

前不久再次登录官网时发现,官方已经在GitHub上开源了 SkyChat、SkyPaint、SkyText、SkyCode 四款AI功能产品。一查之下,确定它们是基于百亿级大语言模型“天工”Skywork-13B系列,并配套开源了600GB、150B Tokens的超大高质量开源中文数据集。而且这些模型开发者不需要额外的申请,可以直接使用甚至商用。

今天主要分享一下四款开源产品的主要功能和应用场景。

1、SkyChat

SkyChat 是一款基于中文GPT-3 API研发的聊天机器人项目。它可以像ChatGPT一样,实现人机聊天、对话、你问我答,除此之外还能支持中英文互译、对对联、内容续写、写古诗、生成菜谱、第三人称转述、创建采访问题等多种功能。

项目地址:https://github.com/SkyWorkAIGC/SkyChat-Chinese-Chatbot-GPT3

官方也提供了相应的API示例及文档参考,以供开发者调用使用。

比如:生成菜谱API演示

效果展示:

Python版API - Demo(需注册申请APIKey):

2、SkyPaint

SkyPaint 是基于 Stable Diffusion 优化的AI绘画模型。支持输入中英文文本,可生成多种现代艺术风格的高质量图像。

项目地址:https://github.com/SkyWorkAIGC/SkyPaint-AI-Diffusion

机械狗:

宫崎骏动画-城堡-大海:

Python模型调用示例(模型下载在GitHub上):

from diffusers import StableDiffusionPipeline  
  
device = 'cuda'  
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("path_to_our_model").to(device)  
  
prompts = [  
    '机械狗',  
    '城堡 大海 夕阳 宫崎骏动画',  
    '花落知多少',  
    '鸡你太美',  
]  
  
for prompt in prompts:  
    prompt = 'sai-v1 art, ' + prompt  
    image = pipe(prompt).images[0]    
    image.save("%s.jpg" % prompt)

3、SkyText

SkyText 是由奇点智源(昆仑万维收购的新企AI公司)发布的中文GPT3预训练大模型,可以进行聊天、问答、中英互译等不同的任务。应用这个模型,除了可以实现基本的聊天、对话、你问我答外,还能支持中英文互译、内容续写、对对联、写古诗、生成菜谱、第三人称转述、创建采访问题等多种功能。(跟SkyChat很像)

项目地址:https://github.com/SkyWorkAIGC/SkyText-Chinese-GPT3

模型使用:

# -*- coding: utf-8 -*-  
from transformers import GPT2LMHeadModel  
from transformers import AutoTokenizer  
from transformers import TextGenerationPipeline  
  
# 以 SkyWork/SkyText(13billions) 为例,还有 SkyWork/SkyTextTiny(2.6billions) 可用, 期待使用  
  
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("SkyWork/SkyText")  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SkyWork/SkyText", trust_remote_code=True)  
text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer, device=0)  
input_str = "今天是个好天气"  
max_new_tokens = 20  
print(text_generator(input_str, max_new_tokens=max_new_tokens, do_sample=True)) 

4、SkyCode

SkyCode 是一个多语言开源编程大模型,采用GPT3模型结构,支持Java, JavaScript, C, C++, Python, Go, shell等多种主流编程语言,并能理解中文注释。模型可以对代码进行补全,拥有强大解题能力。

项目亮点:涵盖多种编程语言、针对中文注释进行优化、极其出色的解题能力

项目地址:https://github.com/SkyWorkAIGC/SkyCode-AI-CodeX-GPT3

体验地址:https://sky-code.singularity-ai.com/

模型能力对比:

modelpass@1pass@10pass@100
GPT-Neo 1.3B4.79%7.47%16.30%
GPT-Neo 2.7B6.41%11.27%21.37%
GPT-J 6B11.62%15.74%27.74%
SKY_code(2.6B)12.84%21.07%35.97%

模型使用:

# -*- coding: utf-8 -*-  
from transformers import GPT2LMHeadModel  
from transformers import AutoTokenizer  
from transformers import TextGenerationPipeline  
  
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("SkyWork/SkyCode")  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SkyWork/SkyCode", trust_remote_code=True)  
text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer, device=0)  
input_str = "if __name__"  
max_new_tokens = 40  
print(text_generator(input_str, max_new_tokens=max_new_tokens, do_sample=True))
小红书开源 FireRedASR 语音识别模型,3.05% 字错误率;Meta AI 脑电波打字模型:32% 字错误率 我们欢迎更多的小伙伴参与「RTE 开发者日报」内容的共创,感兴趣的朋友请通过开发者社区或公众号留言联系,记得报暗号「共创」。对于任何反馈(包括但不限于内容上、形式上)我们不胜感激、并有小惊喜回馈,例如你希望从日报中看到哪些内容;自己推荐的信源、项目、话题、活动等;或者列举几个你喜欢看、平时常看的内容渠道;内容排版或呈现形式上有哪些可以改进的地方等。素材来源官方媒体/网络新闻。 阅读详情

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孜孜孜孜不倦
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