2024最新AI大模型产品汇总
1. 写在前面
在数字化时代扮演着推动创新与变革的核心角色的人工智能AI不仅提供了高效的技术工具还展现了智能聊天机器人强大的数据训练框架以及丰富的开源数据集这些构成了重塑我们看待与应用技术的关键要素
本文作者致力于整合AI大模型领域最新发展中的效率工具和应用开发工具，并涵盖Prompt技术、训练框架、开源数据集和数据服务等，并且包含推理与部署平台 ，建议收藏。
2. 效率工具
devv.ai是一款面向开发者的下一代AI搜索引擎
CodeFuse是一款专为国内开发者打造的一站式智能化研发解决方案产品。该产品通过基于蚂蚁集团自主研发的基础大模型进行优化与扩展而形成，在领域内处于领先地位。它集成了以下核心功能：包括代码补全功能、添加注释功能、对代码进行详细解释功能、生成单测用例功能以及代码优化功能，并旨在帮助开发者提升开发效率并降低学习成本。
简单人工智能平台涵盖全方位的AI服务内容。具体包括但不限于：人工智能作图功能、基于prompt的人文艺术生成平台（文生图）、智能文案撰写工具、个性化头像设计服务以及丰富的创意资源库等。秉持"快人一步 轻松驾驭人工智能"的理念,致力于让用户群体能够便捷高效地获取并应用人工智能相关工具与技术
看看这些生成的图，惟妙惟肖的
AutoDraw是一个由Google推出的在线绘图工具。
它借助机器学习与人工智能技术来辅助用户绘制图像。
其主要特色在于能够识别用户的简单绘图并提供相应的标准模板让用户选择。
从而迅速将手绘图像转换为更为精确的形态。
该工具凭借智能识别功能及建议系统的作用，在不需专业绘画技能的情况下让用户轻松生成美观图案。
在我们绘制图形时，在线系统会即时解析用户的绘图意图，并在画布上呈现相应的建议图标。随后用户可以选择最符合他们意图的图形以加快绘图速度
Fliki是一款专为创意内容制作设计的文本转视频工具。它能够借助AI语音技术将创意转化为令人 impressions content。此工具可能支持让用户输入文本，并根据他们的需求生成相应的音频素材进行整合。通过这一功能组合, 用户可以高效且便捷地生成视觉与听觉结合的内容, 从而提升创作效率
Midjourney是首个迅速生成人工智能绘画并面向公众提供创作申请的第一个平台！不仅能够通过输入关键词自动生成与指定的艺术风格相匹配的图像，并且支持根据输入的关键词自动生成与其对应的图片类型；不仅能够通过输入关键词自动生成与其对应的图片类型，并且支持识别和理解与专业摄影相关的术语和用语；呈现令人惊艳的效果！
Notion软件集成了多种协作功能,将笔记管理.项目安排.文档编辑以及知识库整合到同一个应用平台中.借助人工智能技术,我们能够高效地完成日常文档整理任务,撰写文章,制定工作大纲,制作表格,并及时校对文字错误.
Notion软件集成了多种协作功能,将笔记管理.项目安排.文档编辑以及知识库整合到同一个应用平台中.借助人工智能技术,我们能够高效地完成日常文档整理任务,撰写文章,制定工作大纲,制作表格,并及时校对文字错误.
该服务由亚马逊开发并提供了一个实时的AI编程助手。它能够识别开发者在集成开发环境中所写的注释和代码内容，并据此生成一系列具体的代码优化方案。
笔灵AI是一款专注于专业写作领域的智能写作辅助工具系统，在线一键操作即可生成工作计划、营销方案等在内的100种真实案例写作内容。
妙鸭相机利用AI技术训练消费者上传的照片数据来生成初始人脸模型，并将这些模型应用到其他类型的模型上生成照片（具体来说就是AI系统能够识别并提取人的五官特征，并将这些特征替换成新的发型、妆容、服装和场景元素来创造出一张全新的图片）。这样一来就能轻松创造出多种多样化的作品
3. 聊天机器人
ChatGPT占据首位！它是基于对话模式开发的大规模语言模型，在GPT-3.5系列中占据主导地位。该系统与InstructGPT齐名，并采用对话式架构能够解答问题并纠正错误的同时也能识别不当行为并予以拒绝，并支持中文指令
Monica是一个综合性的人工智能助手，在功能设计上集成了多种智能服务模块。该助手具备包括GPT-4在内的最新一代AI模型支持，并能够帮助您进行对话交流、信息检索以及内容创作与翻译等多种服务。此外，该助手还具备处理图片文件、视频资料以及PDF文档的能力
豆包是一个智能辅助工具/助理/助手/小助手/AI伴侣（根据上下文选择），能够为您解答疑问并提供解惑思路、激发创意灵感、协助您进行创作活动，并且还可以与您探讨任何您感兴趣领域。
4. 应用开发工具
基于开源人工智能技术构建的自动化解决方案。该平台凭借AI技术实现智能化，并整合了LLM技术和DevOps工具。通过借助先进自然语言处理技术与系统化流程设计能力相结合的方式，在线下实现了将自然语言需求转换为系统化流程设计能力的目标。这一创新功能显著提升了效率水平，并实现了更快捷的工作节奏以及减少信息传递负担的同时还显著提升了效率水平，并实现了更快捷的工作节奏以及减少信息传递负担的同时还显著提升了效率水平，并实现了更快捷的工作节奏以及减少信息传递负担的同时还显著提升了效率水平
xTuring致力于为LLMs（包括但不限于LLaMA、GPT-J及Galactica）提供便捷且高效的微调服务。支持灵活配置以满足特定需求的数据微调功能可通过直观友好的用户界面轻松实现。该流程可在个人电脑或私有云环境中实现，并严格遵守数据隐私保护规定。
FlowiseAI用于展示用户的界面设计，并基于Node Typescript/Javascript开发。该软件以Node Typescript/Javascript为基础开发，并通过LangchainJS框架设计了完整的LLM构建流程。该工具通过图形化界面实现了对AI模型开发与管理的简化，并提供了便捷的方式供用户自定义并有效应用人工智能技术。
Dify是一款便捷的LLMOps平台。该平台利用多种强大的大型语言模型能力，在帮助更多人轻松构建可持续运营的原生AI应用的同时也能够实现多样化的功能需求。Dify通过直观可视化的排布方式支持用户一键上手使用，并不仅限于此还能够通过后端即服务模式获取专业的API支持
LlamaIndex是一种易于使用且可配置性强的数据框架,它支持自定义数据源与大型语言模型的集成
LangChain是一个基于语言模型开发应用程序的框架
5. Prompt工具与社区
FlowGPT致力于为用户提供一个专业的平台以分享ChatGPT相关的指导问答模板。在此平台上用户不仅可以查阅丰富的由FlowGPT社区成员上传的相关指导问答模板还可以探索当前最热门且实用的提示词库
Prompt Engine一个帮助开发者为大型语言模型制作提示的库
6. 通用基础大模型
由Google开发的跨模态AI模型Gemini具有高度通用性。它能够完美地处理包括文本、视觉、音频、图像和视频在内的多种输入与输出。
Yi是李开复博士创办的AI2.0公司零一万物开源发布的首款预训练大模型
该团队推出了 Mistral 7B 模型, 这一模型以其强大的计算能力在多个基准测试中表现优异, 具有的参数为73亿, 在所有基准测试中均超过了Llama 2 13B, 同时在许多基准测试中也超过了Llama 1 34B, 其代码任务表现接近CodeLlama 7B, 同时还擅长处理英语任务。该模型采用了分组查询注意力（GQA）和滑动窗口注意力（SWA）算法以实现更快的推理速度并处理更长的序列, 已通过Apache 2.0开源许可发布, 用户可无限制使用此模型并易于对其进行微调以适应各种具体任务
由斯坦福大学开发并主导的一个项目专注于开发一个遵循指令规范的大语言模型，并将其开源。该项目的代码库中包含了多个必要的组件：包括用于微调训练的大约52,000份数据样本的具体实现脚本；datalabelling工具生成的数据集生成脚本；以及一套完整的微调训练框架；最后还包括一套scripts设计用于恢复发布版本中的Alpaca-7B权重参数集合
由 OpenAI 开发的多模态大型语言模型 GPT-4 成功推出。该模型作为由 OpenAI 开发的多模态大型语言模型 GPT-4 的新版本，在2023年3月14日正式发布后开始向公众提供服务。作为由 OpenAI 开发的多模态大型语言模型 GPT-4 基于 Transformer 架构设计而来，在预训练阶段利用公共数据集以及来自第三方授权数据集进行系统的预训练过程。在此基础上经过与人类交互以及人工智能辅助下的微调优化，在实现与人类对话水平相匹配并遵循相关政策规定的同时达到了更好的应用效果。
Grok-1是由人工智能开发者平台于2024年3月18日正式开源发布的模型。该模型基于Transformer架构设计，并提供了详细信息：其具备64层多头自注意力机制，并拥有规模达314B参数的数据量；用户可自由获取该模型用于商业用途（免费版），同时允许对其代码进行修改和再分发传播（无附加条件）。值得注意的是，在参数规模方面表现突出的是Grok-1，在此领域树立了新的记录——其拥有高达3140亿个可训练参数的能力，并非简单地超越了Llama 2四倍
Claude 3被视为超越GPT-4的最先进AI模型！由Anthropic公司正式发布全新一代AI平台Claude 3系列，该平台宣称以其卓越的速度和强大的功能 capabilities引领行业。该系列包含三个主要模型：按能力等级排序包括：Claude 3 Haiku（中等性能）、Claude 3 Sonnet（高级性能）与Claude 3 Opus（顶级性能）。值得注意的是，Claude 3是一个多模态大型语言模型（LLM），具备显著的视觉处理能力，并支持上传图像、图表、文件以及各类数据源进行分析与提问。其中表现最为出色的Claude 3 Opus在多个行业基准测试中展现出色表现：涵盖基础知识储备、高级逻辑推理能力以及初等数学运算水平。
该大型语言模型系列由Meta公司（其母公司的名称是Facebook）的人工智能团队研发，并包括预训练与微调版本。这些模型具备从70亿至700亿参数规模的特点。这些模型专门用于人工智能领域的多种任务
百川大模型涵盖目前的Baichuan-7B/13B、Baichuan2-7B/13B等四款开源可免费商用的大模型以及Baichuan-53B、Baichuan2-53B这两款闭源大模型。其中existent open-source commercial models Baichuan-7B/13B与Baichuan2-7B/13B在多个权威评测榜单上表现优异，在线用户数量已达到或超过六百万
书生·浦语 InternLM 是一个开源轻量化的训练框架。该平台旨在支持大规模模型训练而无需大量依赖。通过单一代码库的支持，在数千个 GPU 组成的大规模集群上执行预训练任务，并可在单个 GPU 环境中实现微调。针对 1024 个 GPU 的情况而言, InternLM 可以实现高达约 90% 的速度提升率。基于 InternLM 训练框架, 我们已经发布了两个开源的预训练模型: InternLM-7B 和 InternLM-20B
Qwen通义千问是阿里推出的超大规模语言模型
7. 训练框架
Ray是一种专为大规模机器学习与强化学习而设计的高效率分布式执行框架。其独特之处在于基于全局控制存储系统地抽象控制状态并维持其他组件处于无状态以实现系统的可扩展性和容错性。通过采用共享内存分布式对象存储系统Ray能够精准处理海量数据并且借助自顶向下的分层调度架构实现了极低延迟与高吞吐量的理想调度效果。该框架提供了一组轻量级API以及动态任务图支持开发者以灵活多样的方式构建多种应用场景从而提升了系统的灵活性与易用性
MindSpore是一款专为端边云环境设计的新一代开源深度学习训练与推理框架；它凭借友好且高效的架构设计，在提升数据科学家与算法工程师的工作体验方面表现突出；此外该框架不仅内置支持Ascend AI处理器的功能性组件；还通过软硬件协同优化实现了性能的最大化
Colossal-AI集成多种并行组件系列。我们的目标是帮助您将分布式 AI 模型的搭建过程变得同样容易。我们推出的友好工具能够迅速支持分布式训练和推理过程
OneFlow是一个专为用户体验友好、具有良好扩展性和高效性能设计的深度学习框架。通过模仿PyTorch的API接口，在OneFlow中你可以方便地利用全局张量实现多维并行执行。该框架提供了一套简单且高效的强大工具集，并不仅简化了开发流程还允许开发者轻松构建和训练复杂的深度学习模型。此外还支持灵活的配置与高效的运行环境设置。
Jittor is built upon the foundation of immediate compilation and operators. The framework seamlessly integrates powerful operator compiler and optimization tools while doing the compilation process. It customizes high-performance code specifically for your models. The framework also boasts a comprehensive collection of state-of-the-art models designed for high performance among various applications including but not limited to image recognition detection segmentation generation visible deformable rendering geometric learning reinforcement learning etc.
该软件框架由NVIDIA的应用深度学习研究团队研制而成，并以其规模宏大的Transformer架构著称。该研究致力于探索大规模训练基于Transformer的语言模型的方法。本项目同时开发了高效的一机多用技术（包含张量并行、序列并行与管道式并行），并采用混合精度计算技术实现多节点预训练方案。这些创新方法适用于包括GPT、BERT以及T5在内的各种基于Transformer架构的语言模型
飞桨是一个开放源代码的深度学习框架,由中国公司百度开发。该框架整合了众多深度学习模型与工具包,旨在全方位提升开发者构建与训练人工智能算法的效率与效果。PaddlePaddle支持一系列主流的深度学习架构,包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、自动编码器（AE）等多种类型,为各类应用场景提供灵活选择。此外该软件还提供了丰富预训练模型库可直接调用适用于不同需求
JAX是由Google开发的一个用于变换数值函数的应用程序级工具箱，在Python生态中提供了强大的机器学习功能。该库融合了增强版Autograd技术（基于计算图计算自动求导），以及利用XLA加速矩阵运算。该库融合了增强版Autograd技术（基于计算图计算自动求导）与TensorFlow中的XLA技术（加速矩阵运算）。将其工作流程设计得尽可能接近NumPy的标准接口，并与现有的主流框架如TensorFlow和PyTorch无缝集成。
ONNX是一种专为机器学习设计的开放源代码文件格式标准。该技术能够使各种主流的人工智能框架（如PyTorch和MXNet）兼容地保存模型数据并实现数据交互。
TensorFlow是一个端到端的开源机器学习平台。它提供了一个全面且灵活的生态系统，并整合了丰富多样的工具、库以及社区资源来支持研究人员推动先进机器学习技术的进步
该库是开源的Python机器学习框架。其底层架构基于Torch，并采用C++语言实现。广泛应用于人工智能领域，在计算机视觉和自然语言处理等方面表现突出。该框架主要由Meta Platforms的人工智能研究团队开发。
8. 开源数据集
该数据集是一个开源的资源，并推出了名为RedPajama-V2的新版本。它包含了来自84个CommonCrawl数据集约30万亿经过过滤与去重处理的标记信息（原始数据总量超过100万亿）。该资源涵盖英语、法语、西班牙语、德语及意大利语五种语言。
LLMDataHub专注于汇集LLM高品质的训练语料库项目，并提供了丰富的数据集合用于聊天机器人训练
Hugging Face Datasets提供的开源数据集服务
9. 推理与部署平台及工具
OpenVINO是由英特尔公司开发的一款功能强劲的深度学习软件包，在多端设备上都能够高效执行经过优化后的神经网络推理过程。本文深入探讨了OpenVINO的主要特性及其优势，并详细阐述了其与Viso Suite这一行业领先的计算机视觉解决方案集成应用的方法及效果。
OpenLLM作为一个专为在生产环境中操作大型语言模型（即LLM）而设计的开放平台。它能够方便地实现对任何LLM大模型的微调，并支持其服务功能以及提供便捷的部署和监控方案。
JIna 基于云原生技术构建多种模式的人工智能应用程序生态系统，并提供流畅的 Python 开发体验。该平台支持从本地部署逐步演进到 Docker-Compose、Kubernetes 或 JIna AI 云服务等高级编排框架的技术方案。JIna 帮助开发者轻松利用云原生技术构建先进的人工智能应用解决方案。
人工智能技术的大模型越来越热门了（人工智能技术的大模型热度持续攀升），距离成为全民应用仅剩一步之遥（距离成为全民应用的时代只剩下最后一步），其应用场景极为广泛**（不管是做主业还是副业亦或是其他领域），无论是在主业领域还是辅业方向亦或是其他领域都能发挥重要作用**（不论是主业相关还是副业相关内容亦或是其他领域的应用都非常值得关注）。技能越丰富，则越能应对各种挑战（技能水平越高，则能够应对的问题种类和复杂程度也会不断增加）。为了方便大家深入学习这一技术方向**（特制一套系统的学习资料库），真诚地希望能为那些渴望掌握大模型技术的朋友们提供一剂助力剂）。
👉AI大模型学习路线汇总👈
大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 借助大模型提示词工程从Prompts角度出发以更有效地发挥模型的作用
第三阶段：基于阿里云PAI平台开发电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 基于大模型的知识库进行应用开发；采用LangChain框架作为实现平台；构建一个针对物流行业的智能问答系统；
第五阶段：
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 主要围绕大模型平台的应用与开发进行聚焦，并通过星火大模型、文心大模型等成熟技术平台进行搭建和应用。
👉大模型实战案例👈
光学理论的知识对实践并无实质意义，在团队协作中共同进步的前提是每个人都必须亲自参与实践操作，并通过实际案例的学习能够更深入地理解相关技术
👉大模型视频和PDF合集👈
通过系统性的零起点教材与教学视频进行学习, 采用书本与教学视频相结合的学习模式是最直接且效率最高的途径, 模仿教师的教学思路逐步深入学习能够较为轻松地掌握基础知识.
👉学会后的收获：👈
基于大模型全栈开发实践
借助先进的大模型技术手段能够有效解决相关实际项目的需求：随着大数据时代的到来，在商业运营和社会管理等多领域中涌现出大量需要高效处理海量数据的任务。基于大模型技术的应用使得对这些海量数据的分析与应用更加精准。这一技术优势不仅有助于提升团队的专业能力，在实际项目中能够显著提高效率。
基于大模型与企业级数据的AI应用开发实践,学会并掌握包括大模型理论基础在内的核心知识点, 包括GPU算力支撑技术,硬件配置优化方案以及LangChain开源框架的应用方法等, 同时能够系统地完成Fine-tuning垂直领域的大模型训练工作, 从数据准备到蒸馏处理再到部署优化的全流程都能熟练应对
• 具备完成当前主流AI领域模型训练任务的能力，并能有效提升程序员的编程技能：
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