根据文字说明生成逼真和富有想象力的视频
2024年最好的67个Large Language Model工具
LLM Pricing, Google Gemma Chat, Terracotta, eLLMo, Mistral 7B, Andes - 机器学习API市场, ChatGPT对话拼图游戏, Zephyr 7B Alpha Chat, 协作语言模型运行器, mancer 是最好的付费/免费 Large Language Model tools.
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macOS GPT-LLM Playground是一个用于Prompt Engineering的macOS IDE，具有时间旅行功能，提供各种功能，并使用Cocoa、SwiftUI和SQLite构建。
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什么是Large Language Model?
大型语言模型（LLMs）是一种人工智能模型，经过大量文本数据训练，能够生成类似人类的文本。近年来，由于其在各种自然语言处理任务中表现出的惊人准确性和流畅性，引起了广泛关注。
最好的前10个AI Large Language Model工具有哪些?
核心功能
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价格
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如何使用
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Sora | 要使用Sora，只需提供描述您想要创建的场景的文字说明，Sora将根据您的说明生成视频。 | ||
YesChat.ai | 图像质量提升 | ChatGPT4V 要使用GPT-4V，您需要购买ChatGPT-Plus的付费会员，每月20美元。通过该订阅，您可以通过网站和智能手机应用上传图像。该应用还允许一次性上传多个图像，并在图像中突出显示特定区域进行分析。Dalle 3 要使用Dalle 3，您可以在YesChat.ai上注册一个免费账户。YesChat.ai为所有国家的用户提供全球访问权限。您可以通过用户友好的界面从文本提示生成图像。Claude 2 AI 访问Claude 2的最佳方式是通过YesChat.ai。您可以在YesChat.ai上注册一个免费账户立即开始使用Claude 2。YesChat.ai为所有国家的用户提供全球访问权限。 | |
YesChat | 与Claude 2的大型语言模型聊天 | 要使用YesChat，只需在网站上注册并开始与Claude 2聊天即可。没有地理位置限制，用户可以进行免费且无限制的对话。 | |
DREAMPRESS | 创建以您为主角的故事。 | 无限计划 每月$10，按年计费 无限故事生成 | 使用我们的人工智能故事写手即刻创建您自己的个性化故事。 |
Lightning AI | Lightning AI提供多个核心功能，包括与PyTorch的无缝集成，使用分布式计算进行高效训练，自动检查点和日志记录，实验跟踪以及训练模型的轻松部署。 | 要使用Lightning AI，您可以在网站上创建一个账户。登录后，您可以上传您的数据集，使用PyTorch定义模型架构，并轻松训练您的AI模型。该平台提供了一个用户友好的界面来管理您的训练过程和监控模型性能。 | |
Personal.ai | 创建独特的个人语言模型 | 要使用Personal.ai，个人或品牌可以通过使用其独特数据训练AI来创建自己的个人语言模型。然后，他们可以通过提供的聊天室与其个人AI进行互动，或将其集成到自己的应用程序和平台中。 | |
ChatGPT | 先进语言生成 | 在ChatGPT网站上打开聊天页面，选择所需语言。在文本框中键入提示或问题，然后按Enter或发送开始对话。在文本框下方阅读ChatGPT生成的响应。通过输入另一个提示或问题并按Enter或发送继续对话。使用齿轮图标自定义聊天设置，如响应长度和输出风格。要结束对话，只需关闭标签页或窗口。 | |
Arize AI | 监控仪表板 | 监控、排查问题和评估您的机器学习和LLM模型 | |
OpenAI Sora | 文本到视频生成 | 使用 OpenAI Sora 很简单，只需输入文本指令，Sora 将根据您的输入生成视频。 | |
Prefind | AI驱动洞察力 | 1. 点击“添加到Chrome”将Prefind集成到您的搜索体验中。2. 登录并使用Cmd/Ctrl+M激活Prefind。3. 提出任何问题并获得智能和上下文感知的答案。 |
最新上架的 Large Language Model AI 网站
Large Language Model 的核心功能
自然语言理解
自然语言生成
少样本学习
多任务学习
迁移学习
Large Language Model 可以做什么？
医疗保健：LLM可用于分析医疗记录、辅助临床决策并生成患者报告。
金融：LLM可帮助财务预测、风险评估和客服聊天机器人。
教育：LLM可用于创建个性化学习内容、评估学生文章和提供辅导帮助。
营销：LLM可帮助生成产品描述、分析客户反馈并创建定向内容。
Large Language Model Review
大型语言模型的用户评价通常是积极的，许多人赞扬其生成高质量文本的能力和在各种NLP任务上的表现。然而，一些用户也表达了担忧，如滥用的潜在可能，例如生成虚假新闻或冒充真实人物。还有关于训练这些大型模型对环境的影响的讨论，鉴于需要大量计算资源。
谁比较适合使用 Large Language Model?
聊天机器人和虚拟助手可以进行更自然和上下文感知的对话
写作辅助工具可以帮助用户撰写论文、文章或创意作品
语言翻译工具可以产生更准确流畅的翻译
情感分析系统可以更好地理解文本中表达的情绪和观点
Large Language Model 是如何工作的?
要使用LLM，通常需要提供一个提示或上下文，模型将基于输入生成延续或完成。该过程涉及将输入进行标记化、输入模型并解码输出。许多LLM通过API或开源实现可供访问，这让开发者更容易将其集成到应用程序中。
Large Language Model 的优势
提高各种NLP任务的准确性
能够生成连贯和上下文相关的文本
降低对特定任务训练数据的需求
灵活适应不同领域和任务
有潜力创建更具吸引力和互动性的对话式人工智能系统
关于 Large Language Model 的常见问题
- 什么是大型语言模型？
- 大型语言模型是如何工作的？
- 一些热门的大型语言模型有哪些？
- 大型语言模型的局限性是什么？
- 大型语言模型如何在行业中应用？
- 大型语言模型的未来是什么？
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