腾讯混元大模型是由腾讯自主研发的大语言模型，拥有超千亿参数规模，预训练语料超2万亿tokens，具有强大的中文理解与创作能力、逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。
腾讯混元的产品功能
- 多轮对话。具备上下文理解和长文记忆能力，流畅完成各专业领域的多轮问答；
- 内容创作。支持文学创作、文本摘要、角色扮演能力，流畅、规范、中立、客观；
- 逻辑推理。准确理解用户意图，基于输入数据或信息进行推理、分析；
- 知识增强。有效解决事实性、时效性问题，提升内容生成效果；
- 多模态。支持文字生成图像能力，输入指令即可将奇思妙想变成图画。
腾讯混元的应用场景
- 文档场景。可提供文档创作、文本润色、文本校阅、表格公式及图表生成等能力，提高创作效率，提升创作体验；
- 会议场景。可提供会中问答、会议总结、会议待办项整理等能力，简化会议操作并提高会议效率；
- 广告场景。可提供智能化的广告素材创作，提供AI多模态生成能力，提升营销内容创作工作效率；
- 营销场景。构建智能导购，帮助商家提升服务质量和服务效率。
腾讯混元的官网入口
用户可通过hunyuan.tencent.com访问腾讯混元大模型的网页，或者微信小程序搜索「腾讯混元助手」，然后申请内测体验即可。
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GPT-4介绍 GPT-4（Generative Pre-trained Transformer）是 OpenAI 开发的自然语言处理模型 GPT 家族中的第四个版本，该模型依靠强大的神经网络来理解和生成类似人类的语言。 如何免费使用GPT-4？不开会员的6种方法 目前官方版的GPT-4仅能通过ChatGPT Plus付费会员才能使用，免费版的ChatGPT无法使用最新的GPT-4，而Plus版本需要每个月花费20美元来订阅，并且国内付款非常困... AI教程 7个月前 GPT-4 通过使用被称为「转换器（Transformer）」的特殊架构来帮助软件理解单词的含义以及它们在句子中的组合方式。通俗来讲，Transformer帮助计算机找出如何将所有的词以正确的顺序放在一起，使之有意义。 之所以采用这样的方法，是因为该模型已经在一个巨大的数据集上进行了训练，其中包括来自不同来源的文本，如书籍、文章和网站。这种训练使 GPT-4 模型能够进行类似人类的对话，并产生看似有意义的回应。不过虽然 GPT-4 创造的文本和回应读起来像人，但它远远不是有意识的智能，离通用人工智能还有距离。 GPT-4的工作原理 GPT-4通过与其前身（GPT-3.5）相同的基本流程工作，但规模更大，以下是其主要的工作原理： Transformer架构： GPT-4是使用一种叫做「Transformer」的设计来构建的，这些转换器就像超级智能机器，能够理解一句话中哪些词是重要的，以及它们之间的关系。 大规模的预训练： GPT-4从大量的文本中学习，如书籍、网站和文章，这样一来，它就能更好地理解语言模式、语法和事实。 微调（Fine-tuning）： 在从大量文本中学习后，GPT-4会在特定的任务中接受训练，如回答问题或理解文本中的情感，这有助于它在处理这些任务时变得更加出色。 分词（Tokenization）： GPT-4将文本分解成更小的部分，称为「tokens」，这些token可以是单词或单词的一部分，这有助于它处理不同的语言并理解词语的含义。 上下文窗口（Context window）： GPT-4有一个限制，即它可以一次查看多少个token。这个限制有助于它理解语境和单词之间的关系，但这也意味着它不一定能理解很长的句子或段落。 概率分布和抽样： 当GPT-4生成文本时，它根据模型认为每个词的可能性的大小来猜测下一个词。然后，它从这些猜测中挑选出一个词，使其够创造出多样化和有趣的句子。 细粒度控制（Fine-grained control）： GPT-4可以通过使用特殊提示或调整其设置等技巧，引导它给出特定类型的答案或文本，以帮助从该模型中获得我们想要的结果。 ChatGPT和GPT-4的区别 ChatGPT 和 GPT-4 并不是同一回事，ChatGPT 是基于 GPT-3.5 和 GPT-4 模型的，专门为对话式人工智能应用而设计的，比如根据用户输入生成类似人类的文本回复。 而GPT-4指的是GPT系列大语言模型的当前版本——驱动ChatGPT的引擎。 ChatGPT提供的输出读起来更自然，GPT-4更强大，在输入/输出方面可以处理更多文本。 GPT-4可以免费访问吗？ 这个问题的答案：是也不是。 用户可以通过ChatGPT、New Bing等软件访问GPT-4，这些平台使用GPT-4来生成内容并与用户互动。然而，GPT-4只有在ChatGPT Plus付费计划下才能使用，或者作为开发者建立应用程序和服务的API。New Bing（新必应）可以每天免费有限次数使用GPT-4驱动的AI聊天，而独立用户在这些人工智能聊天机器人平台之外没有机会使用GPT-4。
Cohere是一个提供大语言模型的平台，帮助开发人员和企业构建高性能的AI产品。该平台主要提供AI驱动的搜索文本（多语言嵌入、神经搜索、搜索排名）、分类文本和生成文本等服务，可帮助企业快速部署对话式AI聊天机器人、生成式搜索引擎、文本摘要总结、增强向量检索等。 5月3日，Cohere公司获2.5亿美元融资，目前估值约20亿美元，投资者包括Saleforce、Nvidia、Index Ventures等。该公司的联合创始人 Aidan Gomez 是《Attention Is All You Need》论文的作者之一，此论文提出了 GPT 等大语言模型的采用的 Transformer 架构。 Cohere提供了一个Playground供用户试玩，如果你感兴趣的话可以访问试试看。另外Cohere还推出了LLM University，一个学习大语言模型的课程，可帮助你了解大型语言模型及其体系结构的基础知识。
