大模型之战依旧精彩#xff0c;OpenAI选择在Google前一天举行发布会#xff0c;两家AI企业之间的拉扯赚足了热度。

反观国内#xff0c;百模大战激发了大家对于科技变革的热切期盼#xff0c;而如今行业已逐渐…人类的创作不会没有瓶颈但AI的热度可不会消停。

大模型之战依旧精彩OpenAI选择在Google前一天举行发布会两家AI企业之间的拉扯赚足了热度。

反观国内百模大战激发了大家对于科技变革的热切期盼而如今行业已逐渐进入风口的冷静期稍显波澜不惊。

真正愿意长久深耕大模型的行业玩家或许都已意识到只有真正的产品力才能获取更稳健的商业化可能。

***天工AI始于搜索*****

OpenAI被曝出的搜索产品SearchGPT将在未来某个时间推出Google更是一直在尝试将AI进一步集成到搜索中黄仁勋一直在用的Perplexity外界称其为「AI搜索」它更喜欢自称「答案引擎」You.com已将自己定位为下一代搜索产品……

大模型之争未来逐渐演变为AI搜索引擎之战用户搜索行为的改变将从根本上影响互联网搜索领域的行业格局距离AI「杀死」搜索引擎只是时间问题。

大众也苦传统搜索引擎久矣翻几页都找不到想要的答案莆田系医院宣传看挂羊皮卖狗肉式广告……

假如搜索引擎没有广告直达结果那会是什么样假如搜索结果不仅保障时效性还能输出文本、图片、音频、脑图等多形态答案于一体假如搜索引擎会拆解问题比你更懂你可能吗

天工AI率先打响国产AI搜索引擎之战2023年8月昆仑万维「*天工AI搜索*」发布后百度搜索、阿里旗下夸克搜索、360AI搜索也纷纷加入战局。

只是当下当我们谈起搜索引擎最大的问题恐怕不在于技术而在于产品。

***天工

算力算法在产品面前不值一提大模型如果想「接替」搜索引擎就必须能够针对用户的问题找到实时且正确的来源并给出准确的回答。

对于用户的问题能否找到相关、可信的来源从而给出准确的答复。

用户提出的有时效性的问题能否找到最新的来源。

我们搜索时会出现的不仅仅再是简单的链接罗列而是一个开门见山的准确答案。

昆仑万维董事长兼CEO

方汉认为在天工3.0大模型的多轮搜索功能中天工特别注重提升用户体验让搜索过程更像是在与大模型进行对话。

现在的天工AI像一本看不见的百科全书又或者是一个全能型的助手为你归纳整理好任何问题的答案。

增强模式的结果甚至「哪些成员是从其他公司转来的」「有多少成员来自印度」都能总结出来Amazing

搜索有些内容如旅行攻略时多模态图文并茂交织的搜索体验天工是中国第一份也是独一份。

几秒钟就可以轻快、便捷、高效获取到搜索结果完全不存在传统搜索引擎的冗余赘述的情况可见天工AI的总结归纳能力有够强大。

其实昆仑万维的天工AI搜索的设计之初就在数据收集与索引环节引入了大模型技术对互联网上海量内容进行识别和筛选屏蔽虚假广告内容再引入网站权威性、可靠性等其他影响因子初步清洗出较为纯净、高质量的搜索结果。

目前昆仑万维的天工AI搜索团队已经累计索引了上百亿优质数据资源用户使用天工AI搜索时将会显著地体会到搜索结果质量更高冗余信息更少。

比较可圈可点的是天工AI除了提供文本回答之外还会根据实际情况附带图片、思维导图甚至是视频使搜索结果更直观丰富。

至于一些涉及对比的问题天工AI会自动生成对比表格令人一目了然直接上图。

此外自带本土属性的天工AI相比较国外搜索引擎搜索结果更本土化更适合中国宝宝体质其他人性化搜索体验大家可以自行探索。

**体验地址**https://www.tiangong.cn/

***为何这么强MoE

天工AI的不俗实力首先归功于MoE加持MoE全称Mixture

各类MoE大模型已是层出不穷OpenAI推出GPT-4、谷歌推出Gemini、Mistral

AI推出Mistral、连马斯克xAI的大模型Grok-1用的也是MoE架构。

MoE作为大模型架构的一种它将多个专家Experts模型组合起来共同解决一个问题。

每个专家都是一个小型的神经网络它们各自擅长处理任务的某一方面。

当MoE模型接到一个任务时它会将任务分配给最合适的专家最后通过一个门控网络汇总专家的输出给出最终答案。

这就像一家公司有多个部门在做决策的时候公司的CEO可以听从市场部、生产部、策划部甚至财务部相关专业领导的建议最终产生最优的决策。

按照以往经验较大的模型通常有更好的性能但代价是更大的计算需求。

MoE偏偏不认这个邪它通过计算量大大减少的模型预训练来挑战这一规则。

MoE模型提升了模型规模但是却没有因此成倍地增加推理成本MoE技术上的可持续性被认为是下阶段大模型发展破局的突破口。

而昆仑万维正式推出的新版MoE大语言模型「天工3.0」更是拥有4000亿参数超越了3140亿参数的Grok-1是全球最大的开源MoE大模型。

大语言模型尽管具有所有语言能力但缺乏掌握「现在」的能力。

在快节奏的世界里「现在」就是一切。

而RAG的出现无疑是人工智能研究领域最激动人心的进展之一不仅有效地缓解了幻觉问题提高了知识更新的速度并增强了内容生成的可追溯性使得大型语言模型在实际应用中变得更加实用和可信让大模型较好地掌握「现在」。

RAG将信息检索与答案生成这两个环节结合在了一起其技术路径可以简化理解为用户提问——在数据库中检索相关答案——系统将用户的提问及检索出的相关答案一起合成Prompt——将Prompt提交给大模型——大模型返回提问结果。

引入了检索环节RAG技术能够显著提高搜索答案质量还能为答案输出提供可解释性一定程度避免了大模型「胡说八道」的倾向。

尤其是在面对复杂的、需要深度理解的知识检索场景时RAG技术的效果非常优秀在准确率、召回率等关键指标上都超越了不少传统检索方法。

除了AI搜索天工3.0AI对话助手外天工网页端更有精彩的AI音乐AI图片甚至是AI文档分析等端口开放。

作为中国首个音乐大模型SOTA天工表现不俗在歌词演绎的完整性以及人声咬字等方面已经超越Suno为中美AI差距扳回****一局。

简洁明了的操作界面大家可以自己填充文案也可以请AI帮写文案150字左右字数不到一分钟就可以生成三首试听音乐生成速度很快不满意还可以重新生成效果太惊艳了直接上试听。

原创曲目-版本1,头部科技,1分钟

可以听出三首音乐风格各异歌曲整体的音乐品质都非常高极具欣赏价值。

音乐风格多元人声情绪饱满情感转折明显句末歌词的处理也很细节令人耳目一新质量甚至已经不输一般流行作品。

但对于生僻字的识别仍有瑕疵例如前面两个版本中的畏葸[xǐ]的「葸」字居然不能识别但并无大碍再创作用同声词代替一下就好后续修复一下词库就好。

人声合成是AI音乐生成中最重要、最能体现生成效果和品质的维度清晰逼真的人声也是天工AI音乐的最大亮点之一。

天工AI音乐产生的中文水平极高歌声发音清晰音色质量十分卓越具有逼真的演唱效果已是业内SOTA水平

在设置中天工贴心地加入了「请选择参考音频」以便创作者创作出自己想要的作品风格。

Fair类似的旋律此功能利弊明显上传参考音乐可以生成能相对稳定得到想要的音乐风格但缺乏属于AI创作的新鲜创造感。

如果更想要一些突破性还是忽略此选项为好。

对于0基础小白入门

成长路线图学习规划配套视频教程实战LLM人工智能比赛资料AI人工智能必读书单面试题合集

1.成长路线图学习规划

要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学我们帮你准备了详细的学习成长路线图学习规划。

可以说是最科学最系统的学习路线大家跟着这个大的方向学习准没问题。

2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字我也为大家准备了视频教程其中一共有21个章节每个章节都是当前板块的精华浓缩。

3.LLM