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ChatGPT与讯飞星火大模型:AI语言模型的巅峰之作_讯飞asr语言模型

讯飞asr语言模型

尊敬的家人朋友们,大家好!

今年,我们不得不提的一个热门话题就是ChatGPT,这是一款基于语言模型的人机对话系统。它在工作和生活中给我们带来了极大的便利。作为一名从事IT行业的人,我深切体会到了它在技术和文本处理方面的重要性。最近,我与朋友们聊到了ChatGPT,我们注意到国内的家人们在访问ChatGPT时不仅需要拥有ChatGPT的账号,还需要对网络进行科学加速,这给使用带来了一些不便。因此,我决定写下这篇文章,希望对家人们有所帮助。

一、 使用国内开源项目chatgpt-web

项目地址

https://github.com/Chanzhaoyu/chatgpt-web

项目介绍

有关项目的介绍了大家可以在github上查看,README.md还是比较详细的,我们在者了主要强调下

  • 使用 accessToken 时,不管你是国内还是国外的机器,都会使用代理。默认代理为 pengzhile 大佬的 https://ai.fakeopen.com/api/conversation,这不是后门也不是监听,除非你有能力自己翻过 CF 验证,用前请知悉。社区代理(注意:只有这两个是推荐,其他第三方来源,请自行甄别)

_20230705202851.png

项目部署

我采用的是docker-compose的部署方式,打镜像及其它部署方式请阅读chatgpt-web 的README.md,下面是docker-comnpose.yml

version: '3.3'
services:
  app:
    image: chenzhaoyu94/chatgpt-web:latest
    restart: always
    ports:
      - 3002:3002
    environment:
      # api秘钥
      OPENAI_ACCESS_TOKEN: eyJhbGciOiJSUzI1NiIsInR5cCI6h0dHBzOi8vYXV0aDAub3BlbmFpLmNvbS8iLCJzdWIiOiJhdXRoMHw2NDQ1NDMwZTVkOGE0N2QzZGM0Yjk4OTgiLCJhdWQiOlsiaHR0cHM6L**************
        # 超时,单位毫秒,可选
      TIMEOUT_MS: 60000

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OPENAI_ACCESS_TOKEN的值登录chatgpt 之后从浏览器中复制

_20230705204100.png

需要注意的是 OPENAI_ACCESS_TOKEN 是有有效期的,差不多一个月左右就失效了,得重新修改OPENAI_ACCESS_TOKEN

二、 讯飞星火认知大模型

地址

https://xinghuo.xfyun.cn/desk
我们可以访问他的网址后申请内测使用,申请之后大概2个工作日左右就可以使用了

介绍

您好,我是科大讯飞研发的认知智能大模型,我的名字叫讯飞星火认知大模型。我可以和人类进行自然交流,解答问题,高效完成各领域认知智能需求。

使用

讯飞星火不仅有web端的页面可以使用,我们也可以在应用商店搜索 讯飞星火 下载app

_20230705210555.jpg

三、 对比

科大讯飞和ChatGPT是两个不同的技术实体,可以从以下几个方面进行对比:

  • 技术背景和目标:科大讯飞是一家中国领先的人工智能公司,专注于语音和自然语言处理技术。他们的目标是在语音识别、语音合成、机器翻译等领域提供高质量的人工智能解决方案。而ChatGPT是由OpenAI开发的语言模型,旨在实现自然语言生成和理解,能够进行人机对话和生成连贯的文本。

  • 应用场景:科大讯飞的技术主要应用于语音交互、智能客服、语音翻译等领域。他们的语音技术在手机、智能音箱、汽车等设备中得到广泛应用。ChatGPT的应用场景更侧重于自然语言生成和对话系统,在虚拟助手、内容生成和智能问答等方面具有潜在的应用价值。

  • 技术原理和模型架构:科大讯飞的语音和自然语言处理技术基于深度学习和语音信号处理技术,采用了各种神经网络模型和算法。ChatGPT是基于Transformer模型的语言模型,使用了大规模的预训练和微调策略,能够对输入文本进行理解并生成连贯的回复。

  • 数据集和训练方式:科大讯飞拥有自己的数据集和语料库,通过大规模数据的训练和优化来提升模型性能。OpenAI为ChatGPT收集了大量的互联网文本数据进行训练,同时也考虑了对模型输出的控制和规范,以避免不当内容的生成。

需要注意的是,科大讯飞和ChatGPT都是不断演进和改进的技术实体。他们的性能和功能都会随着时间的推移而发展和改善。因此,在对比这两个技术时,我们需要考虑到他们的特点和应用场景,并根据实际需求选择适合的解决方案。

代码类
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咨询类

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文字类

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