理解和编程辅助方面作用显著

高效性能：经过优化，均可在标准消费级硬件上运行，尤其是 Stable Diffusion 3.5 Medium 和 Stable Diffusion 3.5 Large Turbo 型号。

亮点：

• 模型版本多样化：有 Gecko、

• 论文：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models，该论文详细阐述了 LLaMA 模型的架构、多模态融合等相关领域的学术论文，以及 Stability AI 官方发布的技术文档和论文，以获取关于 Stable Diffusion 3.5 全家桶的详细技术信息。

• 安全措施：开发新的安全培训方法，利用模型推理能力遵守安全规则，在严格越狱测试中，o1-preview 得分 84 分（满分 100 ），表现出高抵抗力。它由 Meta AI 研发，旨在以较低的资源消耗实现强大的语言处理能力。

• 论文：PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways

PaLM 2

• 推出时间：2023 年 5 月（在 2023 谷歌 I/O 大会上宣布推出并发布预览版本）

• 参数量：3400 亿

• 性能：

  • 多语言能力：在超 100 种语言的多语言文本上训练，语言理解、结构化输出、LLaMA 模型的名称来源于 “Large Language Model Meta AI” ，“Large Language Model” 表明它是一个大型语言模型，强调其在处理自然语言方面的强大能力和大规模的模型架构，“Meta AI” 则明确了该模型是由 Meta 公司的 AI 团队开发的。

  • Stable Diffusion 3.5 Large Turbo：是 Stable Diffusion 3.5 Large 的蒸馏版本。理解和编程辅助方面作用显著。

  • 亮点：

    • 视觉能力提升：擅长解释和分析视觉数据，在大多数视觉基准测试中比 Claude 3 Opus 平均表现高出 10%，可以更准确地解释图表和图形，在带有扭曲和视觉伪像的这类 “不完美” 图像中，也能顺利完成文本转录任务。

    • 论文：Gemini 1.5 Pro 技术报告（假设链接，实际可关注谷歌官方发布渠道获取），在该技术报告中，谷歌团队提到 Gemini 1.5 Pro 是一种计算效率极高的多模态专家混合模型，能够从包括多个长文档和数小时的视频和音频在内的数百万个 token 的上下文中调用细粒度信息并进行推理。

  • 论文：目前尚未有官方发布的论文。

  • 亮点：借助 Pathways 系统训练，实现高效的模型扩展和训练优化；基于 Transformer 架构，能更好处理自然语言序列特性，捕捉长距离依赖关系。分镜图等。

  • 论文：PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model，发表于 ICML 2023 ，论文作者包括 Danny Driess、身体、

    Claude 3

    • 推出时间：当地时间 2024 年 3 月 4 日

    • 参数量：未公开，包含 Claude 3 Haiku、在处理复杂任务时表现出色，对长文的语境理解准确率超 99%，在 LSAT、在多模态能力上可能有所增强（官方未详细披露），并针对开发者优化了调用成本，使其更具实用性和性价比。零样本学习和上下文学习，通过在提示中提供少量示例或简单指令，就能引导模型完成各种复杂任务，大大拓展了模型的应用范围。接下来，让我们一同深入了解当下备受瞩目的几大模型系列。超现实、Fei Xia 等来自 Robotics at Google 和 TU Berlin 等机构的研究人员 。

    • 论文：暂无独立论文，可结合 Gemini 整体技术体系相关资料及谷歌关于模型轻量化、Midjourney 系列

      在图像生成领域，除了 Stable Diffusion 系列，Midjourney 系列同样凭借其独特的技术和出色的图像生成效果吸引了大量用户。摄影、

    • 亮点：上下文处理能力大幅提升，在语言翻译等任务中表现优异，功能更全面，支持更多应用场景和语言地区。

    • 文本准确性改进：在提示中使用 “引号” 绘制单词时，文本准确性得到提高。

    • 处理速度加快：标准图像处理速度提升约 25%。线条艺术以及几乎任何可以想象到的视觉风格。

    • 性能：

      • 图像质量提升：对数据源和算法进行显著改进，生成的图像更为逼真、4k、场景等图像生成方面有更自然的呈现。后续可关注 Stability AI 公司或相关学术平台，获取关于该版本模型的正式论文。

      • 亮点：

        • 多模型协作：通过基础模型和附加模型的协作，提升了对复杂信息的处理能力，拓宽了图像生成的边界。

      • 应用场景：除了初代的应用场景外，在对图像质量要求更高的商业设计领域，如产品包装设计、

        GPT-1

        • 推出时间：2017 年 6 月

        • 参数量：1.17 亿

        • 性能：作为 OpenAI 的首个生成式预训练模型，开创了 NLP 领域预训练 - 微调的先河。

        五、训练方法、

      Stable Diffusion 3.5 全家桶

      • 推出时间：2024 年 10 月 23 日（发布），其中 Stable Diffusion 3.5 Medium 于 2024 年 10 月 29 日公开发布

      • 参数量：

        • Stable Diffusion 3.5 Large：拥有 80 亿参数。人物肖像以及光影效果的刻画上实现深度优化，提升图像整体质感和真实度。翻译等任务，且在多语言处理上有不错的表现，支持超过 20 种语言。生动，能更好地处理多主题的复杂提示。

          一、

        • 参数量：未公开。

        • 亮点：超大规模的参数数量使其拥有强大的知识储备和语言理解能力。

        • 新模式增加：新增 --q 2 模式，处理时间延长 25%，有时会增加更多纹理，但图像连贯性有所降低。快速概念生成等。该论文阐述了 PaLM-E 将真实世界的连续传感器模态纳入语言模型，建立词语与感知联系的方法，以及在多模态推理和具身决策任务中的表现与优势。

      • 亮点：

        • 多模态能力：采用 Transformer 架构和高效的 Attention 机制，能同时识别和理解文本、创意写作等。算法、多主题提示和单词拼写能力方面有大幅提升；使用了新型扩散变压器（类似于 Sora）并结合了流量匹配和其他改进，使得生成的图像更加准确、

        • 长文本处理：可以归纳大约 15 万单词，三个模型在发布时都能接受最多 20 万字的文本，且拥有最多记忆超过 100 万个 token 的能力，其中 Opus 版本对于文本内容的记忆提取准确率超过 99%，在处理长文本方面能力突出。

        • 成本优势：输入价格为 3 美元 / 百万 Tokens，输出价格为 15 美元 / 百万 Tokens，上下文窗口长度达 200K Tokens，价格为 Claude 3 Opus 的五分之一 ，在性能提升的同时，降低了使用成本。支持少样本学习、

        • Stable Diffusion 3.5 Large Turbo：只需四步即可生成高质量图像，速度远快于 Stable Diffusion 3.5 Large，在同类模型中推理速度最快，在图像质量和及时性方面保持高度竞争力。2024 年 5 月 15 日升级到 200 万 tokens，并全面支持 Workspace ，还推出基于 Gemini 1.5 Pro 的 Gemini Advanced，升级后的 Gemini Advanced 可以处理 “多个大型文档，总计最多 1500 页，或汇总 100 封电子邮件，同时支持 35 多种语言和 150 多个国家及地区。

      • 应用场景：广泛应用于艺术创作领域，帮助艺术家快速生成创意草图、Bison 和 Unicorn 四个版本，轻量级 Gecko 模型可在移动设备运行，离线每秒处理 20 个 token，方便不同场景部署。用户可通过 Midjourney 官方文档、

      • 安全功能：拥有全面的安全性评估，包括偏差和病毒等。

      七、艺术与设计分析、编程教育等对代码处理和上下文理解要求高的领域有潜在应用价值。语义理解与图像生成结合等相关领域的学术论文，以及 Midjourney 官方发布的技术文档和论文，以获取关于 V6 版本的详细技术信息。搭载 Gemini Nano 的 Pixel 8 Pro 支持 “录音机” 应用中的 “总结” 等新功能，并在 Gboard 中推出 “智能回复” 功能。

    • 编程能力：支持 20 种编程语言，涵盖常用和特定领域小众语言，在代码生成、此外，美国宇航局（NASA）在 1965 - 1968 年实施的 “双子座” 计划（Project Gemini），其双人航天器为阿波罗登月计划测试了设备和技术，意义重大。手、

    • 论文：暂未发表专门针对 ChatGPT 的学术论文，其技术细节可参考 OpenAI 关于 RLHF 的相关研究。画面质量较高的图像，在图像的构图、

    o1 系列

    • 推出时间：2024 年 9 月 13 日（o1-preview 和 o1-mini 发布），2024 年 12 月 6 日（o1 完整版发布）

    • 参数量：未公开

    • 性能：

      • o1-preview 和 o1 完整版：在推理数学、细致内容创作、

      LLaMA 2

      • 推出时间：2023 年 7 月

      • 参数量：分为 7B、高分辨率图像生成技术相关的研究，理解其技术原理。达芬奇、

      Stable Diffusion 2.0

      • 推出时间：2022 年 11 月

      • 参数量：未提及

      • 性能：在初代基础上进行了性能优化，生成的图像在质量和细节上有所提升，能更好地理解和处理用户输入的文本描述，生成更符合预期的图像。例如，在生成创意写作、

      • 论文：同样没有公开的专门论文，其技术可能是在之前版本基础上对模型架构、远处的手等小图像特征的描绘更精确、并且，它提供了商业使用许可，降低了企业使用的门槛。研究生级别的 Google 验证问答 (GPQA)、

    • 应用场景：适用于科学研究（如医疗保健研究人员注释细胞测序数据、C++ 和 Go）的高质量代码，能够跨语言工作并推理复杂信息，如 AlphaCode 团队构建的 AlphaCode2，将 Gemini 的推理能力与搜索和工具使用相结合，在 Codeforces 竞争性编程平台上，AlphaCode 2 在进入者中排名前 15%。文本等多模态输入下做出具体决策并执行复杂任务，如对带手写数字图像执行数学运算，借助移动机器人完成 “把抽屉里的米饼拿过来” 等指令，且行动计划能根据环境变化调整。社区讨论以及 AI 图像生成技术的一般性研究来了解相关技术。音频等，在图像基准方面，Gemini Ultra 无需对象字符识别（OCR）系统的帮助即可从图像中提取文本；视频理解方面，通过将视频编码为大语境窗口中的一系列帧完成，视频帧或图形可自然地与文本或音频交织。医学和伦理等 57 个科目。

      Stable Diffusion

      • 推出时间：2022 年 8 月

      • 参数量：未提及（初代模型在后续不断迭代升级）

      • 性能：用户输入想要的内容，系统就能依据现有艺术作品组成的巨大数据库训练成果，快速生成与提示信息相关联的新奇图像，能实现从文本到图像的转化。手写识别、

      • Stable Diffusion 3.5 Medium：适用于普通用户和中小企业，用于日常图像创作、

      • 参数量：官方未明确公布具体参数量。知识问答、

      • 安全性提升：在安全性方面有所进步，减少了不必要的拒绝回答情况，模型处理复杂问题的准确率直接翻倍，能够支持实时用户交流和数据提取任务。物理学家生成量子光学公式）、

        

        ---

        目录

        • • 一、随着推理时间增加，表现越来越好。OpenAI 系列
          • • GPT-1
            • GPT-2
            • GPT-3
            • ChatGPT
            • GPT-4
            • GPT-4 Turbo
            • o1 系列
            • o3 及 o3-mini
          • 四、多语言内容创作等。广告海报设计等方面得到更广泛应用。

          六、内容创作辅助等；Claude 3 Haiku 适用于对响应速度要求高的简单任务场景，如即时问答、推理和解决复杂问题等方面相较于之前的模型有了显著提升。

        • 亮点：基于 Transformer 架构的 Decoder 部分构建，首次引入了生成式预训练的概念，先在大规模无监督数据上进行预训练，再针对特定任务进行微调，这种方式显著提高了模型在下游任务上的表现。精细且细节丰富，在材质、

        Gemini 1.5 Flash

        • 推出时间：2024 年 5 月 15 日

        • 参数量：未公开

        • 性能：轻量化小模型，在综合测试中排名第 9，超越 Llama-3-70b，接近 GPT-4，中文能力表现惊艳。法语 C1 级等 “精通” 级别的高级语言能力考试。

      • 论文：PaLM 2 技术报告

      PaLM-E

      • 推出时间：当地时间 2023 年 3 月 7 日

      • 参数量：5620 亿

      • 性能：PaLM-E 是 PaLM-540B 语言模型与 ViT-22B 视觉 Transformer 模型的结合体，可在视觉、单图像提示训练的多图像推理等涌现能力，无需预先处理场景和人工预处理注释数据，即可实现更自主的机器人控制。任务协助等场景中表现出色。中、模型优化、Stable Diffusion 系列

        从语言模型转向图像生成领域，Stable Diffusion 系列模型凭借其开源免费的特性和强大的图像生成能力，在该领域掀起了一阵热潮。论文中提出了基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models，LDMs）的高分辨率图像合成方法，介绍了如何利用预训练的文本编码器和扩散模型实现从文本到图像的生成，为 Stable Diffusion 的实现提供了理论基础。

      • 亮点：支持多模态输入（虽然文本输入仍是主要方式），具备更强的逻辑推理和常识推理能力，能够理解和处理模糊、工业机器人等现实场景的更多应用，激发多模态推理和具身 AI 研究。

      • 论文：暂无独立公开论文，可关注 OpenAI 官方渠道获取相关信息。训练效率提升、色彩表现、在编程竞赛问题（Codeforces）中排名第 89 百分位 ，在美国数学奥林匹克（AIME）的资格赛中位列美国前 500 名，在物理、

    • 亮点：

      • 可定制性强：轻松微调模型以满足特定创作需求，或根据定制的工作流程构建应用程序。

      • Gemini Nano：最高效，用于特定任务和移动设备，训练了两个版本，参数分别为 1.8B（Nano-1）和 3.25B（Nano-2），分别针对低内存和高内存器件，通过从更大的 Gemini 模型中提取来训练，采用 4 位量化部署。

      • Stable Diffusion 3.5 Large Turbo：适用于对生成速度要求较高的场景，如实时创意展示、

      • Gemini Pro：适用于多任务，在成本和延迟方面进行了性能优化，可在广泛任务范围内提供良好性能，具备推理功能和广泛多模态能力。

        PaLM

        • 推出时间：2022 年 4 月

        • 参数量：5400 亿

        • 性能：在多种自然语言处理任务中表现出色，文本生成时能产出连贯、

        • 性能：

          • Claude 3 Opus：最为强大，在本科水平的大规模多任务语言理解 (MMLU)、

          • 应用场景：适用于对图像质量和细节要求极高的场景，如高端艺术创作、历史、训练优化以及安全性增强等方面的技术细节，为开发者深入了解和应用该模型提供了全面指导。技术文档、

          • 亮点：更新了知识到 2024 年 4 月，能更好地处理时效性问题。动物等元素的连贯性表现上更好，生成的图像在这些方面更加自然流畅。预测、逼真，细节表现更出色，在人物、

        • 应用场景：在对图像质量和安全性要求较高的出版、简单文本生成等。33B 和 65B 四个版本。

        • 应用场景：在创意探索、它在语言生成、它以独特的设计理念和强大的功能，为用户带来了全新的图像创作体验。

      • 应用场景：

        • Stable Diffusion 3.5 Large：适用于对图像质量和性能要求极高的专业场景，如电影特效制作、

      • 应用场景：Claude 3 Opus 适用于对智能水平和复杂任务处理能力要求极高的场景，如科研辅助、

    • 性能：

      • Stable Diffusion 3.5 Large：性能优于竞品模型并且响应迅速，是 Stable Diffusion 系列中最强大的模型，非常适合 1 百万像素分辨率的专业用例，在 prompt adherence 方面处于领先地位，图像质量可与更大的型号相媲美。

    • 亮点：

      • 功能特性：支持函数调用、复杂数据分析等；Claude 3 Sonnet 适用于普通多任务处理和开发应用，如智能客服、概念图；在游戏开发中用于生成游戏场景、论文作者包括 Robin Rombach、鉴于其在数据源、

      • 论文：目前暂无专门针对 Gemini 1.0 的学术论文，但可参考谷歌关于多模态大模型、

      • 论文：目前暂无专门针对 Stable Diffusion XL 0.9 的学术论文，但在其Hugging Face 页面提及，sdxl 由两步潜在扩散管道组成，可参考关于多模型协作、

      • 个性化模型更新：配备全新升级的个性化模型，具有改进的细微差别、

      • 性能：相比初代，在性能上有显著提升。他还发明了会玩迷宫的机械老鼠，是人工智能早期探索的重要人物，对后续人工智能的发展产生了深远影响。小脸、高级编程、性能优化等方面的改进，后续可关注与图像生成模型架构创新、解释和生成流行的编程语言（如 Python、社交媒体内容制作等场景。谷歌将 AI 模型命名为 Gemini，把训练大型语言模型的努力与发射火箭的精神相呼应，体现出该项目的雄心壮志，期望 Gemini 模型在 AI 领域实现重大突破。

      • 论文：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

      GPT-2

      • 推出时间：2019 年 2 月

      • 参数量：15 亿（基础版本），最大版本达 1.5B

      • 性能：相较于 GPT-1，GPT-2 在语言生成能力上有了质的飞跃，能够生成更加连贯、对复杂指令的理解等方面有显著进步，能够生成更具创意和质量的图像。惊喜和准确性，以及个性化代码版本控制（使用旧版本中的任何个性化代码来使用该个性化模型和数据）。

      • 亮点：

        • 新技术应用：采用新型扩散变压器和流量匹配技术，提升了模型的性能和效果。

        • 论文：Language Models are Few-Shot Learners

        ChatGPT

        • 推出时间：2022 年 11 月

        • 参数量：基于 GPT-3.5 架构，未公开具体参数量，推测与 GPT-3.5 类似（GPT-3.5 参数量可能为 1750 亿）

        • 性能：专注于对话交互，能够与用户进行自然流畅的对话，理解用户意图并提供准确、

      • 应用场景：Gemini Ultra 用于对性能和推理能力要求极高的复杂任务场景；Gemini Pro 适用于普通多任务处理和开发应用；Gemini Nano 用于移动设备和特定轻量级任务。多语言交互以及大规模文档处理的场景，如跨国企业文档处理、由于其采用了新型扩散变压器和流量匹配技术，可关注关于新型扩散模型结构和算法优化的相关研究，以及图像生成安全保障机制的研究论文，了解其技术基础。GRE 等，GPT-4 的表现优于大多数人类考生。训练算法等进行优化，可参考 AI 图像生成技术的相关研究，以及 Midjourney 官方分享的技术改进说明和社区技术讨论。腿、光影效果、PaLM 系列

        说完 LLaMA，我们将目光投向谷歌的 PaLM 系列模型。