2026/4/18 1:30:56
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那有没有一些榜单#xff0c;能让我们一眼…现在各大模型厂商都在不断推出新模型眼花缭乱。很多人想知道不同模型到底处于什么水平比如最近 GLM 4.7 出来很多人很想知道水平怎样往往得四处打听可不同人给出的答案又不一样。那有没有一些榜单能让我们一眼看出它们的大致实力这篇文章给大家分享几个比较不错的榜单大家可以适当参考。常见榜单lmarena平台特点由 LMSys 团队运营采用“人类对战评测”Arena对比两家模型回答用户盲评哪一个更好用 Elo 评分做排序更贴近真实使用偏好。覆盖范围不仅有通用文本还分 Text、WebDev、Vision、Text‑to‑Image、Search、Text‑to‑Video 等多个子榜单。使用价值适合想看“在真实用户眼里哪个模型更好用”的场景比如选聊天、写作、写网页的小白或开发者。https://lmarena.ai/zh/leaderboardArtificial AnalysisArtificial Analysis 是一家独立的AI 测评与分析公司自我定位是“独立的 AI benchmark analysis 公司”专门做模型性能、成本等对比评估为企业和开发者提供选型参考。综合排行https://artificialanalysis.ai/leaderboards/models综合排行Models Leaderboard按“智能、价格、推理速度、上下文长度”等多维度给上百个模型打分可以看到每个模型在不同能力和成本上的折中。编码领域https://artificialanalysis.ai/models/capabilities/coding编码领域榜Coding capabilities单独抓出“代码能力”相关基准如代码生成、修复、竞赛题等比较各模型在编程任务上的表现更偏工程与生产力导向。SuperCLUE面向“中文通用大模型”重点关心“在一系列中文任务上的整体表现如何和国际模型、人类水平差距多大”。包含多轮开放问答、客观题、匿名对战等多个子基准按月更新。通用榜https://www.superclueai.com/generalpage专项榜单https://www.superclueai.com/benchmarkselection?categoryspecializedhttps://www.superclueai.com/specificpage?categoryspecializednameSuperCLUE-SWE%E3%80%8C%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E3%80%8DfolderSWEllm-stats做成“信息面板”集中展示各大模型在多种公开基准上的分数同时附带价格、上下文长度等元信息可对多个模型进行横向对比。https://llm-stats.com/leaderboards/llm-leaderboard写在最后需要强调的是大模型榜单只是一个参考。有些模型在榜单上的表现非常不错但实际使用的话可能会有一些折扣。而且同一个模型在不同的任务上它的表现也会有差异。我们还是要以自己业务实际的测评自己实际的使用体验为准。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。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CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】