Zidong Taichu: uma plataforma multimodal de modelos grandes para dar suporte a tarefas como criação de textos, geração de imagens, compreensão de 3D e análise de sinais

Introdução geral

O Zidong Taichu é uma plataforma multimodal de modelos grandes de nova geração lançada pelo Instituto de Automação da Academia Chinesa de Ciências e pelo Instituto de Inteligência Artificial de Wuhan. A plataforma oferece suporte a várias tarefas, como perguntas e respostas em várias rodadas, criação de textos, geração de imagens, compreensão em 3D e análise de sinais, com recursos avançados de cognição, compreensão e criação. O Zidong Taichu não só oferece acesso à API, mas também suporta processamento e análise de dados multimodais, o que é adequado para o desenvolvimento de aplicativos de IA e pesquisa de algoritmos em vários setores.

Lista de funções

• Criação de textoSuporte para redação criativa, expansão de texto, continuação de artigos, resumo de conteúdo, tradução multilíngue, escrita de poemas e letras de música, escrita de códigos, resolução de problemas de matemática e muito mais.
• PERGUNTAS E RESPOSTASPesquisa em rede: aprimoramento da recuperação de grandes modelos por meio de bases de conhecimento proprietárias e pesquisa em rede para melhorar o aprendizado do conhecimento.
• compreensão multimodalSuporte para testes gráficos, orientação visual, referências visuais, testes de OCR, compreensão musical e muito mais.
• Geração de conteúdo multimodalArte: Forneça vários estilos de arte para pintura com IA e gere clipes de música de forma inteligente.
• Compreensão 3DCompreensão de cenas 3D e percepção de objetos com base em dados de nuvem de pontos.
• análise de sinaisSuporte para identificação de sinais de radar e interação de conhecimento.
• Plataforma de serviço aberto Big ModelEle oferece um serviço completo de treinamento e envio de modelos grandes, apoiando todo o processo de importação, limpeza, rotulagem, ajuste fino e publicação de dados.
• Etiquetagem inteligenteAnotação inteligente de modelos e revisão manual: Forneça uma variedade de modelos de tarefas de anotação, suporte à anotação inteligente de modelos e revisão manual.
• Implementação de serviçosModelo de publicação em um clique como um serviço on-line com suporte a chamadas de API.
• Aprimoramento do raciocínioCrie bases de conhecimento próprias por meio de documentação, gerencie e orquestre plug-ins e permita grandes aprimoramentos de inferência de modelos.

Usando a Ajuda

Instalação e uso

1. Registro e login::
   • Visite o site oficial do Zidong Taichu (https://taichu-web.ia.ac.cn/), clique no botão "Register" (Registrar) e preencha as informações relevantes para concluir o registro.
   • Após o registro bem-sucedido, use o e-mail e a senha registrados para fazer login na plataforma.
2. Acesso à API::
   • Depois de fazer login, vá para a página "API Access" e solicite uma chave de API.
   • Depois de obter a chave de API, você pode chamar várias interfaces de API fornecidas pela ZiDong Taichu no ambiente de desenvolvimento.
3. Importação e gerenciamento de dados::
   • Entre no módulo "Data Center" e carregue os dados multimodais a serem processados (suporta docx, pdf, txt, md, etc.).
   • Limpeza e correspondência de dados usando operadores de pré-processamento de dados incorporados.
4. Etiquetagem inteligente::
   • No módulo "Intelligent annotation" (Anotação inteligente), selecione o modelo de tarefa de anotação apropriado para anotação inteligente de modelos e revisão manual.
5. Modelagem do ajuste fino::
   • Entre no módulo "model fine-tuning" (ajuste fino do modelo), selecione o modelo grande pré-treinado e execute o ajuste fino com um clique e código zero.
   • Visualize o processo de treinamento, veja a saída de registros e o monitoramento de recursos em tempo real.
6. Implementação de serviços::
   • No módulo "Service Deployment", publique o modelo como um serviço on-line com um clique e gere o endereço de chamada da API.
   • Suporte para solicitações de autorização e exportação de modelos para facilitar a integração em outros aplicativos.
7. Aprimoramento do raciocínio::
   • Importe documentos para criar bases de conhecimento próprias, gerenciar e orquestrar plug-ins para aprimoramento de inferência de modelos grandes.
   • Publicar aplicativos de agentes para aumentar a utilidade e a credibilidade do modelo.
8. retorno de dados::
   • Os dados de inferência são coletados on-line, transmitidos de volta para o conjunto de dados, e o modelo é continuamente iterado e otimizado.

exemplo de uso

• Criação de textoChame a API de criação de texto e insira os requisitos de criação de texto, como "Gerar um artigo sobre inteligência artificial", e o sistema gerará automaticamente o conteúdo de texto que atende aos requisitos.
• Geração de imagensChame a API de geração de imagens, insira a instrução de desenho, como "Generate a Van Gogh style starry sky picture" (Gerar uma imagem de céu estrelado no estilo Van Gogh), e o sistema gerará o estilo de imagem correspondente.
• Compreensão 3DDescrição: Carregue os dados da nuvem de pontos e chame a API de compreensão 3D, o sistema analisará e compreenderá a cena 3D e emitirá o resultado da percepção do objeto.

O guia do leigo para começar a usar a IA

Ajuda você a aprender a utilizar as ferramentas de IA com baixo custo e a partir de uma base zero.A IA, assim como o software de escritório, é uma habilidade essencial para todos. Dominar a IA lhe dará uma vantagem em sua busca de emprego e metade do esforço em seu trabalho e estudos futuros.

Ver detalhes>