AI大模型在技术、应用和市场等方面展现出了前所未有的蓬勃发展态势，各行各业都在广泛使用AI大模型，例如搭建AI知识库以科学管理企业知识，这一趋势不仅标志着人工智能技术的飞跃性进步，也预示着未来社会的深刻变革和广泛应用前景。

接下来就盘点一下国内外的热门AI大模型吧。

一、国内AI大模型

1、百度文心一言

• **简介：**百度推出的知识增强型对话语言模型，拥有千亿级参数量，在知识问答、创意生成等任务上表现出色。
• **功能：**能够进行自然、流畅的对话，提供知识问答、文本创作、逻辑推理等多种功能，广泛应用于客户服务、内容创作、教育等领域。

2、科大讯飞星火大模型

• **简介：**科大讯飞推出的认知智能大模型，具备知识增强、检索增强和对话增强的技术特色。
• **功能：**支持跨语言、跨领域的知识理解和推理，提供对话、写作、编程等功能，还能进行语音交互，支持多模态交互。

3、阿里云通义千问

• **简介：**阿里达摩院推出的大模型，拥有千亿参数，可用于智能问答、知识检索、文案创作等场景。
• **功能：**具备多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持等功能，注重与实际应用场景的结合。

4、字节跳动豆包大模型

• **简介：**字节跳动为创作者打造的AI助手，支持视频脚本撰写、文案生成、营销策划等，大大提高创作效率。
• **功能：**高性价比，其pro-32k和pro-128k版本在模型推理的输入成本上实现了极大的优化。

5、智谱AI的GLM-3 Turbo

• **简介：**智谱华章自研的AI大模型，融合海量知识，可用于商业分析、决策辅助、客户服务等领域。
• **功能：**适用于对知识量、推理能力、创造力要求较高的场景，如广告文案、小说写作、知识类写作、代码生成等。

6、华为云盘古大模型

• **简介：**华为诺亚方舟实验室研发的大模型，在中英文理解、多轮对话、常识推理等方面有优异表现。
• **功能：**具备高性能和低能耗特点，在智慧交通、智慧城市、自动驾驶等领域有广泛应用。

7、腾讯混元大模型

• **简介：**腾讯AI Lab自研的大规模预训练生成语言模型，擅长开放域聊天、内容创作、知识问答等。
• **功能：**结合了腾讯在AI领域的多年积累和技术优势，广泛应用于社交、游戏、内容等多个领域。

8、百川智能Baichuan大模型

• **简介：**由前搜狗公司CEO王小川创立，发布了Baichuan-7B、Baichuan-13B等开源可免费商用的中文大模型。
• **功能：**在多个权威评测榜单均名列前茅，且具备行业领先的多模态能力。

9、商汤科技SenseTime-Brain大模型

• **简介：**商汤科技推出的多模态对话交互平台，利用视觉、语言等技术，提供沉浸式人机交互体验。
• **功能：**在人脸识别、视频分析、无人驾驶等领域有广泛应用，展现了商汤科技在计算机视觉和深度学习技术方面的领先地位

10、360智脑AI大模型

• **简介：**由360集团研发，基于自主研发的智脑架构和大规模预训练技术。
• **功能：**具备高效计算和智能推理能力，在新闻推荐、在线教育、游戏AI等领域有广泛应用。

二、国外AI大模型

1、OpenAI GPT系列

• GPT-4o：目前全球表现最好的模型，以81分的绝对优势领跑SuperCLUE基准测试，展现出强大的语言、数理和指令遵循能力。GPT-4o经过多次迭代升级，是OpenAI在GPT系列上的最新成果。
• GPT-4、GPT-3.5等：作为GPT系列的前代模型，这些模型在各自的发布时期均取得了显著成就，为GPT-4o的推出奠定了坚实基础。

2、Claude系列

• Claude-3.5：在Hard任务（精确指令遵循）上表现突出，仅次于GPT-4o，展现了强大的指令遵循能力。

数据来源：《中文大模型基准测评2024上半年报告》

这些AI大模型各具特色，在不同领域发挥着重要作用，为我们的生活和工作带来了更多便利和惊喜。随着技术的不断进步，这些模型的功能和性能还将持续提升。

三、发展趋势与未来展望

1. 技术趋势

• 算力提升：生成式AI的训练集群规模已步入万卡量级，正向十万卡迈进。
• 算法优化：Transformer架构成为主流，GPT和BERT两条技术路线并行发展。
• 多模态支持：AI大模型从支持单一模态发展到支持多种模态下的多种任务。

2. 应用场景拓展

• 工业制造：多模态大模型与专用小模型互补融合，深度赋能工业制造各环节。
• 人机陪伴：兼具情商与智商的大模型将在未来2-3年内打开人机陪伴市场。
• 游戏AI：大模型与游戏环境结合，为AI Agent打造最佳训练场。

3. 开源与协同

• 预计在未来2-3年内，AI开源将迎来繁荣发展，开源社区将推动全球知识分享与技术协同。

国内AI大模型的发展现状呈现出技术进步快、市场竞争激烈、应用场景广泛、政策支持有力等特点。然而，也面临着算力瓶颈、高质量数据集稀缺等挑战。未来，随着技术的不断发展和政策的持续支持，国内AI大模型产业将迎来更加广阔的发展前景。

四、AI大模型在企业知识库中的应用

随着AI大模型如GPT-3.5、GPT-4-Turbo、Claude-3-Sonnet、文心一言以及豆包等的不断成熟与演进，它们正成为企业构建高效知识库的强大引擎。这些先进模型凭借其卓越的自然语言处理能力和深度学习能力，为企业知识库的搭建带来了前所未有的便利与智能。

在此背景下，零代码平台如HelpLook AI知识库的兴起，更是为企业知识库的构建提供了革命性的解决方案。这些平台不仅全面支持上述先进的AI大模型，还通过简化的操作界面和流程，使得即便是非技术背景的用户也能轻松上手，快速搭建出功能丰富、性能强大的AI知识库。

HelpLook等平台内置的AI搜索技术，能够精准捕捉并分析用户的查询需求，迅速从海量知识库中检索出最相关、最准确的信息，并以最直观、最便捷的方式呈现给用户。

综上所述，AI大模型的成熟与零代码平台的兴起正携手推动企业知识库建设迈向新的高度。它们不仅简化了知识库的搭建过程，降低了技术门槛，还通过智能化的手段提升了知识管理的效率与效果，为企业的发展注入了新的活力与动能。

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。

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