ChatGPT:用于各种任务的对话AI
Sora:视频生成的AI模型
API平台:开发者使用OpenAI模型的接口
研究:人工智能及相关领域的进展
安全:专注于AI安全和负责任的发展
LLM Pricing, Terracotta AI, Collaborative LLM Tool, ExecutiveGuide.ai, Chub AI, eLLMo, Protocell, Google AI for Developers, Google Gemma, TextSynth 是最好的付费/免费 Large Language Models tools.
大型语言模型(LLMs)是一种人工智能模型,能够以出色的能力理解、生成和操纵人类语言。它们经过大量文本数据训练,使其能够学习语言的复杂性并执行各种自然语言处理任务。LLMs由于其卓越的能力和在多个领域的潜在应用而受到广泛关注。
核心功能
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价格
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如何使用
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OpenAI | ChatGPT:用于各种任务的对话AI | ChatGPT计划 按用户每月计费 付费计划(Plus、Pro、Team和Enterprise)按用户每月计费。我们为Plus、Pro和Team提供月度计划,为Team和Enterprise提供年度计划。 | OpenAI提供多种平台和工具。您可以使用ChatGPT进行对话AI,使用Sora进行视频生成,通过API平台将AI模型集成到您的应用程序中。您还可以通过网站上的研究和安全部分探索他们的研究及安全举措。 |
Perplexity AI | 人工智能驱动的搜索引擎 | Pro 升级到 Claude-2 或 GPT-4,增加 Copilot 的使用次数,并允许上传更多文件。了解更多 | 用户可以以自然语言输入搜索查询。Perplexity AI 将使用其语言模型和搜索引擎提供相关答案和信息。用户还可以上传文件以设置其源的重点,并使用 Copilot 获得更全面的答案。 |
Sora | 文本到视频生成 |
ChatGPT 免费 $0/月 免费版包括能够尝试图像生成,每天最多3张图像。
| 用户可以通过提供文本指令(提示)生成视频。此外,Sora可以将现有的静态图像进行动画处理或扩展现有视频的时长,填补缺失帧。 |
Midjourney | 人工智能驱动的图像生成 | 提供的内容没有明确说明如何使用Midjourney网站或平台。提到可以加入他们的Discord以获得产品支持和提问。 | |
Anthropic | 高级推理 |
Claude 3.7 Sonnet 最智能的模型,具有可见的逐步推理能力,200K 上下文窗口,批处理享有 50% 折扣
| 用户可以通过聊天、API 集成或下载 Claude 应用程序与 Claude 进行互动。API 允许开发者将 Claude 集成到他们的工作流程中,而应用程序则提供了随时随地访问 Claude 能力的方式。Anthropic 还为团队和企业提供协作使用的计划。 |
AI at Meta | AI助手 | 用户可以通过新的Meta AI应用与Meta AI进行语音对话。他们可以询问问题,请求任务协助,或提示生成AI图像。 | |
Monica | AI 聊天机器人 |
专业版 US$8.3/月 1500 个高级积分
| 安装 Chrome 扩展程序,然后使用 Monica 与 AI 聊天、在网页上撰写文本、解释选定文本、翻译或改写。 |
GPTZero | AI检测 |
基础版 $8.33/月(每年计费$99.96) 每月15万字。包含基础AI扫描、语法检查、AI词汇检测和Chrome扩展。
| 要使用GPTZero,简单地将您想要检查的文本粘贴到提供的文本框中或上传文件。该工具将分析文本并提供整体检测结果,高亮显示检测到AI的句子。对于更广泛的使用,您可以注册一个免费账户或下载Chrome扩展。 |
Chub AI | GenAI 访问 | 使用 Chub AI 你可以选择登录、直接开始使用 GenAI 功能,或是在无需登录的情况下进行搜索。还有访问遗留网站的选项。 | |
文心一言 | AI驱动的聊天和问答 | 您可以通过在聊天界面中输入问题或提示与文心一言互动。它还可以用于生成文本、翻译语言和分析文档。 |
医疗保健:LLMs可以协助医学诊断、患者参与和临床文件编制。
教育:LLMs可以促进个性化学习、智能辅导系统和自动评分。
客户服务:LLMs可以驱动聊天机器人和虚拟助手处理客户查询和支持。
创意产业:LLMs可以帮助内容创作,如生成文章、剧本和营销文案。
用户对大型语言模型的卓越语言理解和生成能力表示赞赏,称赞其带来的更自然的AI系统交互、在语言相关任务中提高的效率以及创新应用的潜力。然而,一些用户也指出了关于偏见、不一致性以及有效训练和部署这些模型所需的计算资源的担忧。
用户与由LLM驱动的聊天机器人互动,获取有帮助且符合上下文的答复。
学生使用基于LLM的写作助手改进其文章,获得语法、风格和内容方面的建议。
翻译人员利用LLM生成多语种之间准确且流畅的翻译。
要使用大型语言模型,请按照以下步骤进行: 1. 定义任务并收集相关数据以训练或微调模型。 2. 根据任务要求选择适当的LLM架构,如GPT、BERT或T5。 3. 使用收集的数据训练或微调模型,并根据需要调整超参数。 4. 使用适当的度量标准和测试集评估模型的性能。 5. 在期望的应用程序中部署训练好的模型,如聊天机器人、内容生成器或语言翻译器。 6. 根据需要监控和更新模型,以确保其性能最优并适应新数据或要求。
通过与AI系统更自然和互动性更强的交互,增强用户体验。
在涉及语言理解和生成的任务中提高效率和自动化程度。
通过智能搜索和检索功能增加信息的可访问性。
在医疗保健、教育和娱乐等各行业中,探索新的应用和创新潜力。