2024人工智能国外大模型使用手册

人工智能国外大模型使用手册 2024-8-251 策划：方建安生成：AI平台编写：骆永成 人工智能国外大模型 使用手册 东华大学图书馆 2024年8月 目录 1前言1 2大模型概述2 2.1大模型的定义与特点2 2.2大模型的应用领域2 2.3大模型的发展趋势3 2.4国外AI大模型3 2.4.1GPT系列3 2.4.2Gemini系列3 2.4.3Claude系列4 2.4.4LLaMA4 2.4.5其他模型4 2.5高教领域大模型应用4 2.5.1智能教学辅助4 2.5.2科研与学术支持5 2.5.3行政与管理5 2.5.4创新课程与跨学科教育5 2.5.5国际合作与语言支持6 2.5.6应用助手6 2.6总结6 3GPT系列模型（OPENAI）8 3.1基本功能与特点8 3.1.1基本功能8 3.1.2主要特点8 3.2安装与使用9 3.2.1OpenAIAPI9 3.2.2ChatGPT界面10 3.2.3集成到应用程序10 3.2.4使用第三方平台11 3.3使用技巧与建议11 3.3.1明确问题和指令11 3.3.2迭代提示11 3.3.3利用系统消息12 3.3.4控制输出长度12 3.3.5后处理与验证12 3.4注意事项与安全问题12 3.4.1避免敏感内容12 3.4.2模型限制12 3.4.3使用成本13 3.4.4合法与道德使用13 3.4.5知情和透明13 4GEMINI系列模型（GOOGLE）14 4.1基本功能与特点14 4.1.1基本功能15 4.1.2主要特点16 4.2安装与使用17 4.2.1通过GoogleCloud访问Gemini17 4.2.2通过DeepMind的专用平台19 4.2.3第三方集成和应用19 4.3使用技巧与建议20 4.3.1利用多模态输入20 4.3.2明确指令和任务20 4.3.3设置期望和输出格式20 4.3.4上下文维护和跟踪20 4.3.5输出的验证与校对21 4.3.6持续学习与反馈21 4.4注意事项与安全问题21 4.4.1数据隐私与安全21 4.4.2伦理与合规使用21 4.4.3模型限制21 4.4.4成本与资源管理22 4.4.5透明性与告知22 5CLAUDE系列模型（ANTHROPIC）23 5.1基本功能与特点23 5.1.1基本功能23 5.1.2主要特点24 5.2安装与使用25 5.2.1访问Claude325 5.2.2使用Claude325 5.2.3学习与支持27 5.3使用技巧与建议27 5.3.1明确任务目标27 5.3.2优化提示词（PromptEngineering）27 5.3.3管理对话上下文27 5.3.4控制输出长度与格式27 5.3.5分步生成27 5.3.6利用示例（Few-shotLearning）27 5.3.7自动化与批量处理28 5.4注意事项与安全问题28 5.4.1数据隐私28 5.4.2内容审核与过滤28 5.4.3使用率限制与成本控制28 5.4.4模型偏见与公平性28 5.4.5伦理与合规性28 5.4.6依赖管理与更新28 6LLAMA（METAAI）29 6.1基本功能与特点29 6.1.1基本功能29 6.1.2主要特点30 6.2安装与使用30 6.2.1访问LLaMA331 6.2.2安装步骤31 6.2.3使用场景32 6.3使用技巧与建议33 6.3.1微调模型33 6.3.2调整生成参数33 6.3.3使用提示工程（PromptEngineering）33 6.3.4分批次处理33 6.3.5多任务学习33 6.4注意事项与安全问题33 6.4.1计算资源33 6.4.2数据隐私与安全34 6.4.3伦理与合规34 6.4.4许可证与法律合规34 7COPILOT（GITHUB、MICROSOFT、OPENAI）35 7.1基本功能与特点35 7.1.1MicrosoftCopilot功能与特点35 7.1.2GitHubCopilot功能与特点36 7.2安装与使用37 7.2.1MicrosoftCopilot的安装与使用37 7.2.2GitHubCopilot的安装与使用38 7.3使用技巧与建议39 7.3.1MicrosoftCopilot使用技巧与建议39 7.3.2GitHubCopilot使用技巧与建议40 7.4注意事项与安全问题41 7.4.1数据隐私与安全41 7.4.2代码版权与合规41 7.4.3模型偏见与输出验证41 7.4.4依赖与能力限制41 7.4.5安全编程实践41 8若干其他模型42 8.1GROK（XAI）42 8.2OTTER.AI（AI会议笔记和实时转录）42 8.3CHATPDF（PDF阅读工具）43 8.4POE平台（多种AI模型聚合器）44 8.5SORA（文本到视频生成）44 8.6MIDJOURNEY（AI绘画工具）45 8.7ALPHAFOLD（蛋白质结构预测）45 参考文献47 1前言 随着科技的迅猛推进，人工智能（AI）[1]已全面渗透至我们生活的每一个角落。在国际AI领域，国外大模型以其卓越的自然语言处理能力和深度学习实力，正引领着一场智能科技的全球变革。继图书馆6月份成功组织团队编写并发布《人工智能中文大模型使用手册》之后，鉴于部分师生的热烈反响与积极建议，暑假期间再次组织团队编写《人工智能国外大模型使用手册》。此手册旨在全方位普及国外人工智能大模型的技术知识，帮助师生根据自身需求精准选择合适的工具，以赋能个人学术研究与教学发展，共同创造更加智能、高效的学习环境，助力教育教学改革，促进拔尖创新人才的培养。 以GPT为代表的众多知名国外AI大模型，展现了强大的文本生成、语义理解和对话交互能力。它们通过训练海量的多语种文本数据，不仅捕捉到了各种语言的复杂性和多样性，还在实际应用中展现出了极高的准确性和灵活性。在内容创作、智能问答、情感分析、机器翻译等众多领域，国内外大模型都交出了令人瞩目的成绩单。 然而，要充分发挥国外大模型的效能，用户同样需要对其有深入的了解和熟练的掌握。本手册将从简单介绍几个国际知名的AI模型入手，逐步引导用户深入了解和使用国外大模型。手册将分别介绍各AI模型的基本功能与特点、安装与使用教程、使用技巧与建议，以及使用过程中的注意事项与安全问题等。无论您是AI领域的资深专家，还是对新技术满怀热情的探索者，本手册都将是您掌握和应用国外大模型AI模型的入门级使用指南。 让我们携手踏上这段AI模型探索之旅，共同见证国外大模型为我们的工作、学习、生活带来的变革与无限可能。期待这本手册能成为全校师生在国际视野下的学习参考与灵感源泉，助力大家在AI的浩瀚海洋中扬帆远航。 2大模型概述 在全球科技迅猛发展的今天，人工智能（AI）技术已成为推动社会进步和产业升级的关键力量。其中，大模型（LargeModels）作为机器学习领域的核心研究方向之一，以其庞大的参数规模、复杂的网络结构以及卓越的性能，在全球范围内引起了广泛关注。国外大模型，作为这一领域的杰出代表，不仅在技术创新上屡有突破，更在多个应用领域展现出巨大的潜力和价值。 2.1大模型的定义与特点 大模型是指参数数量庞大、网络结构复杂的机器学习模型。它们通常由深度神经网络构建而成，通过海量的训练数据来学习数据的内在规律和特征。大模型的特点主要体现在以下几个方面： 庞大的参数规模：大模型拥有数十亿甚至数千亿个参数，这使得它们能够捕捉到数据中更细微、更复杂的模式。庞大的参数规模也带来了更强大的表达能力，使得大模型能够处理更复杂的任务。 复杂的网络结构：大模型通常采用深层的神经网络结构，通过堆叠多个网络层来构建复杂的特征表示。这种结构使得大模型能够学习到数据中的高阶特征，从而提高模型的性能。 出色的性能：大模型在各种任务上通常表现出色，能够取得较高的准确率和召回率。它们对未见过的数据也具有较强的泛化能力，能够应对各种复杂的场景。 高计算资源需求：由于大模型参数众多、结构复杂，因此训练和推理过程需要较高的计算资源。这包括高性能的计算机硬件、大容量的存储空间以及稳定的网络环境等。 持续学习与进化：通过在线学习和自我优化机制，不断提升模型性能和适应性。 2.2大模型的应用领域 大模型在自然语言处理、图像识别、语音识别、推荐系统等多个领域都有广泛的应用。具体应用场景包括： 自然语言处理：大模型在自然语言处理领域的应用尤为广泛，如机器翻译、文本生成、问答系统等。通过大模型，我们可以实现更准确的语义理解和更流畅的文本生成。 图像识别与计算机视觉：大模型在图像识别和计算机视觉领域也表现出色，如图像分类、目标检测、图像生成等。通过大模型，我们可以更准确地识别图像中的物体和场景，实现更高效的图像处理和分析。 语音识别：大模型在语音识别领域的应用也日益增多，如语音转文本、语音合 成等。通过大模型，我们可以实现更准确的语音识别和更自然的语音合成效果。推荐系统：大模型在推荐系统中的应用也越来越广泛，如电商推荐、视频推荐 等。通过大模型，我们可以根据用户的兴趣和历史行为，为用户推荐更精准、更个性化的内容。 2.3大模型的发展趋势 大模型已成为人工智能迈向通用智能的里程碑技术。自预训练模型起步，它经历了大规模预训练模型、超大规模预训练模型的发展阶段，参数规模以惊人的速度增长，实现了从亿级到百万亿级的突破。 大模型在未来的发展中将呈现出以下几个趋势： 模型压缩与轻量化：为了解决大模型在计算资源上的高需求问题，研究者们将致力于开发更高效的模型压缩和轻量化技术，以降低模型的参数量和计算复杂度。 跨模态学习与融合：随着多模态数据的增多，大模型将逐渐实现跨模态的学习和融合。通过整合不同模态的信息，大模型将能够更全面地理解数据并提升性能。 隐私保护与安全性：随着大模型在各个领域的应用越来越广泛，隐私保护和安全性将成为重要的研究方向。研究者们将关注如何保护用户隐私和数据安全，确保大模型的稳健运行。 可持续性与环保性：大模型的训练和推理过程对能源和环境的消耗不容忽视。因此，研究者们将关注如何降低大模型的能耗和碳排放，推动人工智能技术的可持续发展。 2.4国外AI大模型 国外AI大模型是指由国际顶尖科技公司、研究机构或开源社区开发，具有极高参数数量和复杂网络结构的机器学习模型。这些模型通过训练海量的多语种、多模态数据，能够捕获数据中细微而复杂的模式，从而在各种复杂任务上展现出卓越的性能。以下是一些知名国外AI大模型和实用AI工具。 2.4.1GPT系列 由OpenAI推出的GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列[2]大模型是自然语言处理领域的标志性成果。通过大规模预训练技术，GPT系列模型掌握了丰富的语言知识和生成能力，在文本生成、对话系统、知识问答等任务上均展现出卓越的性能。最新版本如GPT-4更是在多模态处理、逻辑推理等方面实现了重大突破。 2.4.2Gemini系列 Gemini系列模型[3]结合了Google在大规模语言模型（如BERT、PaLM等）上的经验和DeepMind在通用人工智能上的研究成果。该系列模型代表了当前AI技术的前沿，以其强大的多模态处理能力而著称。其采用大规模预训练技术，能够同时处理和理解文本、图像、音频、视频等多种类型的信息，实现了跨模态的信息交互与理解。Gemini系列模型具有高度灵活性和可扩展性，适用于从数据中心到移动设备的各种平台。在广泛的基准测试中，Gemini展现了卓越的性能，特别是在多任务语言理解方面达到了超越人类专家水平的成就。这一系列模型的应用场景广泛，为人工智能技术的发展和应用带来了新的可能性。 2.4.3Claude系列 由Anthropic公司推出的Claude系列模型[4]包括Claude3Haiku、Claude3Sonnet和Claude3Opus三款。该系列模型在推理、数学、编程、多语言理解和视觉处理等