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1、人工智能國外大模型使用手冊 1 2024-8-25 人工智能國外大模型 使用手冊 東華大學圖書館 2024 年 8 月 策劃：方建安 生成：AI 平臺 編寫：駱永成 人工智能國外大模型使用手冊 i 2024-8-25 目錄 1 1 前言前言.1 2 2 大模型概述大模型概述.2 2.1 大模型的定義與特點.2 2.2 大模型的應用領域.2 2.3 大模型的發展趨勢.3 2.4 國外 AI 大模型.3 2.4.1 GPT 系列.3 2.4.2 Gemini 系列.3 2.4.3 Claude 系列.4 2.4.4 LLaMA.4 2.4.5 其他模型.4 2.5 高教領域大模型應用.4 2.5.

2、1 智能教學輔助.4 2.5.2 科研與學術支持.5 2.5.3 行政與管理.5 2.5.4 創新課程與跨學科教育.5 2.5.5 國際合作與語言支持.6 2.5.6 應用助手.6 2.6 總結.6 3 GPT3 GPT 系列模型（系列模型（OPENAIOPENAI）.8 3.1 基本功能與特點.8 3.1.1 基本功能.8 3.1.2 主要特點.8 3.2 安裝與使用.9 3.2.1 OpenAI API.9 3.2.2 ChatGPT 界面.10 3.2.3 集成到應用程序.10 3.2.4 使用第三方平臺.11 3.3 使用技巧與建議.11 3.3.1 明確問題和指令.11 3.3.2

3、迭代提示.11 3.3.3 利用系統消息.12 3.3.4 控制輸出長度.12 3.3.5 后處理與驗證.12 3.4 注意事項與安全問題.12 3.4.1 避免敏感內容.12 3.4.2 模型限制.12 3.4.3 使用成本.13 3.4.4 合法與道德使用.13 3.4.5 知情和透明.13 4 GEMINI4 GEMINI 系列模型（系列模型（GOOGLEGOOGLE）.14 4.1 基本功能與特點.14 4.1.1 基本功能.15 4.1.2 主要特點.16 4.2 安裝與使用.17 4.2.1 通過 Google Cloud 訪問 Gemini.17 人工智能國外大模型使用手冊 ii

4、 2024-8-25 4.2.2 通過 DeepMind 的專用平臺.19 4.2.3 第三方集成和應用.19 4.3 使用技巧與建議.20 4.3.1 利用多模態輸入.20 4.3.2 明確指令和任務.20 4.3.3 設置期望和輸出格式.20 4.3.4 上下文維護和跟蹤.20 4.3.5 輸出的驗證與校對.21 4.3.6 持續學習與反饋.21 4.4 注意事項與安全問題.21 4.4.1 數據隱私與安全.21 4.4.2 倫理與合規使用.21 4.4.3 模型限制.21 4.4.4 成本與資源管理.22 4.4.5 透明性與告知.22 5 CLAUDE5 CLAUDE 系列模型（系列模

5、型（ANTHROPICANTHROPIC）.23 5.1 基本功能與特點.23 5.1.1 基本功能.23 5.1.2 主要特點.24 5.2 安裝與使用.25 5.2.1 訪問 Claude 3.25 5.2.2 使用 Claude 3.25 5.2.3 學習與支持.27 5.3 使用技巧與建議.27 5.3.1 明確任務目標.27 5.3.2 優化提示詞（Prompt Engineering）.27 5.3.3 管理對話上下文.27 5.3.4 控制輸出長度與格式.27 5.3.5 分步生成.27 5.3.6 利用示例（Few-shot Learning）.27 5.3.7 自動化與批量處

6、理.28 5.4 注意事項與安全問題.28 5.4.1 數據隱私.28 5.4.2 內容審核與過濾.28 5.4.3 使用率限制與成本控制.28 5.4.4 模型偏見與公平性.28 5.4.5 倫理與合規性.28 5.4.6 依賴管理與更新.28 6 LLAMA6 LLAMA（META AIMETA AI）.29 6.1 基本功能與特點.29 6.1.1 基本功能.29 6.1.2 主要特點.30 6.2 安裝與使用.30 6.2.1 訪問 LLaMA 3.31 6.2.2 安裝步驟.31 6.2.3 使用場景.32 6.3 使用技巧與建議.33 6.3.1 微調模型.33 6.3.2 調整生

7、成參數.33 6.3.3 使用提示工程（Prompt Engineering）.33 人工智能國外大模型使用手冊 iii 2024-8-25 6.3.4 分批次處理.33 6.3.5 多任務學習.33 6.4 注意事項與安全問題.33 6.4.1 計算資源.33 6.4.2 數據隱私與安全.34 6.4.3 倫理與合規.34 6.4.4 許可證與法律合規.34 7 COPILOT7 COPILOT（GITHUBGITHUB、MICROSOFTMICROSOFT、OPENAIOPENAI）.35 7.1 基本功能與特點.35 7.1.1 Microsoft Copilot 功能與特點.35 7.

8、1.2 GitHub Copilot 功能與特點.36 7.2 安裝與使用.37 7.2.1 Microsoft Copilot 的安裝與使用.37 7.2.2 GitHub Copilot 的安裝與使用.38 7.3 使用技巧與建議.39 7.3.1 Microsoft Copilot 使用技巧與建議.39 7.3.2 GitHub Copilot 使用技巧與建議.40 7.4 注意事項與安全問題.41 7.4.1 數據隱私與安全.41 7.4.2 代碼版權與合規.41 7.4.3 模型偏見與輸出驗證.41 7.4.4 依賴與能力限制.41 7.4.5 安全編程實踐.41 8 8 若干其他模

9、若干其他模型型.42 8.1 GROK（XAI）.42 8.2 OTTER.AI（AI 會議筆記和實時轉錄）.42 8.3 CHATPDF（PDF 閱讀工具）.43 8.4 POE 平臺（多種 AI 模型聚合器）.44 8.5 SORA（文本到視頻生成）.44 8.6 MIDJOURNEY（AI 繪畫工具）.45 8.7 ALPHAFOLD（蛋白質結構預測）.45 參考文獻參考文獻.47 人工智能國外大模型使用手冊 1 2024-8-25 1 1 前前言言 隨著科技的迅猛推進，人工智能（AI）1已全面滲透至我們生活的每一個角落。在國際 AI 領域，國外大模型以其卓越的自然語言處理能力和深度學習

10、實力，正引領著一場智能科技的全球變革。繼圖書館 6 月份成功組織團隊編寫并發布人工智能中文大模型使用手冊 之后，鑒于部分師生的熱烈反響與積極建議，暑假期間再次組織團隊編寫 人工智能國外大模型使用手冊。此手冊旨在全方位普及國外人工智能大模型的技術知識，幫助師生根據自身需求精準選擇合適的工具，以賦能個人學術研究與教學發展，共同創造更加智能、高效的學習環境，助力教育教學改革，促進拔尖創新人才的培養。以 GPT 為代表的眾多知名國外 AI 大模型，展現了強大的文本生成、語義理解和對話交互能力。它們通過訓練海量的多語種文本數據，不僅捕捉到了各種語言的復雜性和多樣性，還在實際應用中展現出了極高的準確性和靈

11、活性。在內容創作、智能問答、情感分析、機器翻譯等眾多領域，國內外大模型都交出了令人矚目的成績單。然而，要充分發揮國外大模型的效能，用戶同樣需要對其有深入的了解和熟練的掌握。本手冊將從簡單介紹幾個國際知名的 AI 模型入手，逐步引導用戶深入了解和使用國外大模型。手冊將分別介紹各 AI 模型的基本功能與特點、安裝與使用教程、使用技巧與建議，以及使用過程中的注意事項與安全問題等。無論您是 AI領域的資深專家，還是對新技術滿懷熱情的探索者，本手冊都將是您掌握和應用國外大模型 AI 模型的入門級使用指南。讓我們攜手踏上這段 AI 模型探索之旅，共同見證國外大模型為我們的工作、學習、生活帶來的變革與無限可

12、能。期待這本手冊能成為全校師生在國際視野下的學習參考與靈感源泉，助力大家在 AI 的浩瀚海洋中揚帆遠航。人工智能國外大模型使用手冊 2 2024-8-25 2 2 大模型大模型概述概述 在全球科技迅猛發展的今天，人工智能（AI）技術已成為推動社會進步和產業升級的關鍵力量。其中，大模型（Large Models）作為機器學習領域的核心研究方向之一，以其龐大的參數規模、復雜的網絡結構以及卓越的性能，在全球范圍內引起了廣泛關注。國外大模型，作為這一領域的杰出代表，不僅在技術創新上屢有突破，更在多個應用領域展現出巨大的潛力和價值。2 2.1.1 大模型的定義與特點大模型的定義與特點 大模型是指參數數量

13、龐大、網絡結構復雜的機器學習模型。大模型是指參數數量龐大、網絡結構復雜的機器學習模型。它們通常由深度神經網絡構建而成，通過海量的訓練數據來學習數據的內在規律和特征。大模型的特點主要體現在以下幾個方面：龐大的參數規模龐大的參數規模：大模型擁有數十億甚至數千億個參數，這使得它們能夠捕捉到數據中更細微、更復雜的模式。龐大的參數規模也帶來了更強大的表達能力，使得大模型能夠處理更復雜的任務。復雜的網絡結構復雜的網絡結構：大模型通常采用深層的神經網絡結構，通過堆疊多個網絡層來構建復雜的特征表示。這種結構使得大模型能夠學習到數據中的高階特征，從而提高模型的性能。出色的性能出色的性能：大模型在各種任務上通常表

14、現出色，能夠取得較高的準確率和召回率。它們對未見過的數據也具有較強的泛化能力，能夠應對各種復雜的場景。高計算資源需求高計算資源需求：由于大模型參數眾多、結構復雜，因此訓練和推理過程需要較高的計算資源。這包括高性能的計算機硬件、大容量的存儲空間以及穩定的網絡環境等。持續學習與進化：持續學習與進化：通過在線學習和自我優化機制，不斷提升模型性能和適應性。2 2.2.2 大模型的應用領域大模型的應用領域 大模型在自然語言處理自然語言處理、圖像識別圖像識別、語音識別語音識別、推薦系統推薦系統等多個領域都有廣泛的應用。具體應用場景包括：自然語言處理自然語言處理：大模型在自然語言處理領域的應用尤為廣泛，如機

15、器翻譯、文本生成、問答系統等。通過大模型，我們可以實現更準確的語義理解和更流暢的文本生成。圖像識別與計算機視覺圖像識別與計算機視覺：大模型在圖像識別和計算機視覺領域也表現出色，如圖像分類、目標檢測、圖像生成等。通過大模型，我們可以更準確地識別圖像中的物體和場景，實現更高效的圖像處理和分析。語音識別語音識別：大模型在語音識別領域的應用也日益增多，如語音轉文本、語音合人工智能國外大模型使用手冊 3 2024-8-25 成等。通過大模型，我們可以實現更準確的語音識別和更自然的語音合成效果。推薦系統推薦系統：大模型在推薦系統中的應用也越來越廣泛，如電商推薦、視頻推薦等。通過大模型，我們可以根據用戶的興

16、趣和歷史行為，為用戶推薦更精準、更個性化的內容。2 2.3.3 大模型的發展趨勢大模型的發展趨勢 大模型已成為人工智能邁向通用智能的里程碑技術。自預訓練模型起步，它經歷了大規模預訓練模型、超大規模預訓練模型的發展階段，參數規模以驚人的速度增長，實現了從億級到百萬億級的突破。大模型在未來的發展中將呈現出以下幾個趨勢：模型壓縮與輕量化模型壓縮與輕量化：為了解決大模型在計算資源上的高需求問題，研究者們將致力于開發更高效的模型壓縮和輕量化技術，以降低模型的參數量和計算復雜度?？缒B學習與融合跨模態學習與融合：隨著多模態數據的增多，大模型將逐漸實現跨模態的學習和融合。通過整合不同模態的信息，大模型將能夠

17、更全面地理解數據并提升性能。隱私保隱私保護與安全性護與安全性：隨著大模型在各個領域的應用越來越廣泛，隱私保護和安全性將成為重要的研究方向。研究者們將關注如何保護用戶隱私和數據安全，確保大模型的穩健運行?？沙掷m性與環保性可持續性與環保性：大模型的訓練和推理過程對能源和環境的消耗不容忽視。因此，研究者們將關注如何降低大模型的能耗和碳排放，推動人工智能技術的可持續發展。2.42.4 國外國外 AIAI 大模型大模型 國外 AI 大模型是指由國際頂尖科技公司、研究機構或開源社區開發，具有極高參數數量和復雜網絡結構的機器學習模型。這些模型通過訓練海量的多語種、多模態數據，能夠捕獲數據中細微而復雜的模式，

18、從而在各種復雜任務上展現出卓越的性能。以下是一些知名國外 AI 大模型和實用 AI 工具。2.4.12.4.1 GPTGPT 系列系列 由 OpenAI 推出的 GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列2大模型是自然語言處理領域的標志性成果。通過大規模預訓練技術，GPT 系列模型掌握了豐富的語言知識和生成能力，在文本生成、對話系統、知識問答等任務上均展現出卓越的性能。最新版本如 GPT-4 更是在多模態處理、邏輯推理等方面實現了重大突破。2 2.4.24.2 GeminiGemini 系列系列 人工智能國外大模型使用手冊 4 2024-8-25 Gem

19、ini 系列模型3結合了 Google 在大規模語言模型（如 BERT、PaLM 等）上的經驗和 DeepMind 在通用人工智能上的研究成果。該系列模型代表了當前 AI 技術的前沿，以其強大的多模態處理能力而著稱。其采用大規模預訓練技術，能夠同時處理和理解文本、圖像、音頻、視頻等多種類型的信息，實現了跨模態的信息交互與理解。Gemini 系列模型具有高度靈活性和可擴展性，適用于從數據中心到移動設備的各種平臺。在廣泛的基準測試中，Gemini 展現了卓越的性能，特別是在多任務語言理解方面達到了超越人類專家水平的成就。這一系列模型的應用場景廣泛，為人工智能技術的發展和應用帶來了新的可能性。2 2

20、.4.34.3 ClaudeClaude 系列系列 由 Anthropic 公司推出的 Claude 系列模型4包括 Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Opus 三款。該系列模型在推理、數學、編程、多語言理解和視覺處理等領域表現出色，樹立了新的行業標準。其中，Opus 代表最高級、最智能，Sonnet 則在性能和成本效益間取得平衡，Haiku 則快速且低成本。這些模型各具特色，用戶可根據需求選擇適合的模型，以處理各種復雜任務。2.4.42.4.4 LLaMALLaMA Meta AI 的 LLaMA 模型5在自然語言處理領域表現出色，支持多語言

21、和長文本處理。其最新版本 LLaMA 3.1 顯著提升了性能，推出多種參數規模版本。雖然專注于語言處理，Meta AI 正探索 LLaMA 在計算機視覺和多模態任務中的應用。其開源特性促進全球合作與創新，未來 LLaMA 有望在多模態領域展現更廣應用，為 AI技術發展注入新動力。2 2.4.4.5.5 其他模型其他模型 主流大模型之外，各種新興模型如雨后春筍般涌現，為 AI 版圖增添新色彩。如 Grok6、Otter.ai7會議筆記、ChatPDF 閱讀助手8、POE 多模型聚合平臺9、Sora 視頻生成器及 Midjourney10繪畫工具等，各自領域獨領風騷，技術創新與應用拓展并行，為用戶

22、提供個性化、多樣化的智能服務體驗。2.2.5 5 高教高教領域領域大模型大模型應用應用 AI 大模型，如 ChatGPT、Claude、LLaMA 等，在高校教育中的應用和支撐作用廣泛且多樣，能夠顯著提升教學、科研、管理等方面的效率和效果。2.52.5.1 1 智能教學輔助智能教學輔助 （1 1）個性化學習體驗個性化學習體驗 AI 大模型能夠根據學生的學習習慣和知識掌握情況，提供個性化的學習路徑和內容。例如，LLaMA 模型可以通過分析學生的學習數據，自動生成個性化的復習人工智能國外大模型使用手冊 5 2024-8-25 資料和練習題，幫助學生針對性地復習薄弱環節。（2 2）自動批改與反饋自動

23、批改與反饋 AI 大模型可以用于自動批改作業和考試，尤其是主觀題如論文和短文。這不僅提高了批改效率，還能提供詳細的反饋。ChatGPT 可以根據預設的評分標準，對學生的寫作進行內容和語言的評價，并提出改進建議。2.52.5.2 2 科研與學術支持科研與學術支持 （1 1）文獻綜述與知識檢索文獻綜述與知識檢索 AI 大模型可以輔助研究人員快速進行文獻綜述，整理和提取相關研究的關鍵信息。例如，Claude 模型可以處理大量的學術文獻，提煉出特定領域的研究熱點和趨勢，幫助研究人員快速構建文獻綜述。（2 2）數據分析與代碼生成數據分析與代碼生成 AI 大模型能夠為科研中的數據分析提供技術支持，生成分析

24、代碼和模型。例如，研究人員可以利用 ChatGPT 生成 Python 代碼來處理復雜的數據集，進行機器學習建模和結果解釋。2.52.5.3 3 行政與管理行政與管理 （1 1）智能問答與服務智能問答與服務 在高校的行政管理中，AI 大模型可以提供智能問答服務，解答學生和教職工的常見問題。例如，ChatGPT 可以用于高校的在線服務平臺，自動回答有關課程安排、注冊流程、學籍管理等問題，減少人工客服的負擔。（2 2）報告生成與決策支持報告生成與決策支持 AI 大模型可以生成各種行政和管理報告，輔助決策。例如，AI 模型可以從大規模數據中提取有用信息，生成分析報告，幫助校方制定戰略決策，如學生滿意

25、度分析、招生策略優化等。2.52.5.4 4 創新課程與跨學科教育創新課程與跨學科教育 （1 1）AIAI 課程與實踐課程與實踐 隨著 AI 技術的發展，高?？梢詫?AI 大模型引入課程，幫助學生了解和應用AI 技術。例如，計算機科學課程中，學生可以通過使用 ChatGPT 或 LLaMA 進行編程任務，學習如何構建和優化 AI 模型。（2 2）跨學科項目跨學科項目 AI 大模型在跨學科項目中具有重要應用，如將 AI 與藝術、社會科學、醫學等人工智能國外大模型使用手冊 6 2024-8-25 領域結合。一個實際的例子是使用 AI 模型分析醫學影像，幫助醫學專業的學生學習診斷技巧，或使用 AI

26、生成的藝術作品探討創作與技術的關系。2.52.5.5 5 國際合作與語言支持國際合作與語言支持 （1 1）多語言翻譯與交流多語言翻譯與交流 AI 大模型能夠提供高質量的實時翻譯服務，支持跨國合作與學術交流。例如，國際會議中使用 AI 翻譯工具可以幫助不同語言的學者更好地理解對方的研究，促進學術討論。（2 2）跨文化理解與支持跨文化理解與支持 AI 大模型可以幫助學生和教師更好地理解不同文化背景的內容，從而在全球化教育中提供更有效的支持。例如，ChatGPT 可以幫助留學生適應新的文化環境，提供相關的文化知識和溝通建議。2.52.5.6 6 應用助手應用助手 （1 1）自動化教學助手自動化教學助

27、手 某高校采用了 ChatGPT 作為在線課程的教學助手，幫助學生在課程學習中進行疑難解答。通過分析學生的提問和互動，系統還能夠提供個性化的學習建議，并生成個性化的復習資料。（2 2）科研助手科研助手 在一項生物醫學研究中，研究團隊利用 LLaMA 模型進行大量醫學文獻的篩選和綜述工作。LLaMA 不僅幫助研究團隊快速找到相關研究，還提煉了文獻中的重要發現，顯著加快了研究進展。這些應用展示了 AI 大模型在高校教育中能夠發揮的重要作用，不僅能夠提高教學和科研效率，還能推動教育的創新與變革。2 2.6 6 總結總結 人工智能大模型憑借龐大的參數規模、復雜的神經網絡和卓越的性能，已在AI 領域占據

28、核心地位。這些模型通過深度學習海量多語種數據，在自然語言處理、圖像識別等領域表現出色。例如，OpenAI 的 GPT 系列和 Google 的 Gemini 系列在語言理解、生成和多模態任務中均處于領先地位，不僅處理復雜文本，還能有效應對圖像、音頻等多模態數據。隨著技術進步，大模型在多語言處理和跨模態應用中持續創新，進一步拓展了AI 應用邊界，提升了用戶體驗。除了這些知名的大模型外，Grok、Otter.ai、ChatPDF、POE、Sora 和 Midjourney 等新興模型也在不斷涌現。Grok 提升了代碼生成效率，人工智能國外大模型使用手冊 7 2024-8-25 Otter.ai 在

29、語音轉錄和翻譯方面表現優異，Midjourney 則在圖像生成領域開辟了新天地。這些模型不僅豐富了 AI 的應用生態，還為行業發展指明了新方向。展望未來，國外大模型將朝著更大規模、更強能力的方向發展。在技術層面，它們將通過更高效的模型壓縮與輕量化技術實現更佳性能，同時在隱私保護和可持續性發展上取得突破。隨著這些大模型在更多領域的應用擴展，它們將推動 AI技術邁向新的高度，為人類社會帶來更多福祉。接下來，我們將簡要介紹幾個國外知名的 AI 大模型及一些特色應用模型。人工智能國外大模型使用手冊 8 2024-8-25 3 3 GPTGPT 系列模型（系列模型（OpenAIOpenAI）GPT 系列

30、模型是由 OpenAI 公司開發的一系列具有革命性的自然語言處理（NLP）模型。這一系列模型的核心在于采用了多層 Transformer 結構，通過在大規模文本語料庫中進行預訓練，學習語言的通用模式和結構，從而生成自然、連貫的文本。GPT-4 是第四代生成式預訓練 Transformer 模型，代表了當前人工智能領域中自然語言處理技術的最新進展。作為一款高度先進的語言模型，GPT-4 在理解和生成人類語言方面展現出了卓越的能力，廣泛應用于各種領域。在此簡要介紹 GPT-4 的功能特點、使用方法、技巧及注意事項等內容，幫助用戶更好地利用這款工具，提高搜索效率。3 3.1 1 基本功能與特點基本功

31、能與特點 自 OpenAI 于 2018 年推出 GPT-1 以來，該系列模型經歷了多次版本更替，展現了強大的自然語言處理能力。GPT-1 作為先驅，通過大規模無監督預訓練，實現了文本生成的自然與連貫。隨后，GPT-2 在參數規模和訓練數據集上進行了顯著擴展，進一步提升了模型的性能。2020 年發布的 GPT-3 更是將模型參數推至千億級別，引入了上下文學習能力，極大地拓寬了應用場景。最新的 GPT-4 不僅在語言理解上更為深入，還首次支持了多模態輸入，如圖像理解，展現了更全面的 AI 能力。隨著技術的不斷進步，GPT 的未來版本有望帶來更加智能化和個性化的交互體驗。GPT-4 基本功能與特點

32、如下：3.1.1 3.1.1 基本功能基本功能 自然語言生成：自然語言生成：能夠生成高質量、連貫的文本內容，涵蓋多種領域和話題，如新聞文章、技術文檔、小說、對話等。對話系統：對話系統：能夠與用戶進行互動式對話，理解并響應用戶的問題和請求，適用于聊天機器人、客戶支持等場景。語言翻譯：語言翻譯：具備多語言翻譯能力，能夠在不同語言之間進行準確翻譯。內容總結：內容總結：能夠對長篇文章或文檔進行概括和總結，提取關鍵信息。文本分析：文本分析：可以進行情感分析、主題識別、關鍵詞提取等文本分析任務。問答系統：問答系統：能夠根據給定的文本或問題提供準確的回答，適用于搜索引擎和信息檢索系統。3 3.1.2.1.2

33、 主要特點主要特點 人工智能國外大模型使用手冊 9 2024-8-25 增強的理解能力：增強的理解能力：相比于前代模型，GPT-4 具有更強的語言理解能力，能夠處理更復雜的句子結構和語義關系。擴展的知識范圍：擴展的知識范圍：GPT-4 在開發時接受了大量數據的訓練，因此在廣泛的主題和領域中具有深厚的知識基礎。靈活性和適應性：靈活性和適應性：能夠根據上下文調整語言風格、語氣和內容，從而滿足不同應用場景的需求。多語言支持：多語言支持：支持多種語言處理，涵蓋了世界上大多數主要語言的生成與理解。推理與邏輯能力：推理與邏輯能力：GPT-4 在推理和邏輯分析方面表現出色，能夠進行基本的邏輯推理和復雜的決策

34、支持。安全與道德考慮：安全與道德考慮：OpenAI 對模型進行了多方面的優化和測試，以減少有害輸出、偏見和不當內容的生成?？偟膩碚f，GPT-4 是一個強大的人工智能工具，能夠在廣泛的應用場景中提供有效的語言處理解決方案。3 3.2 2 安裝與使用安裝與使用 GPT-4 本身并不是一個獨立的可安裝軟件，而是一個通過云端服務訪問的人工智能模型。用戶可以通過 OpenAI 提供的多種途徑來訪問和使用 GPT-4。以下是訪問和使用 GPT-4 的幾種主要方式：3.2.3.2.1 Ope1 OpenAI APInAI API 注冊和獲取注冊和獲取 API API 密鑰：密鑰：注冊賬號：注冊賬號：首先，用

35、戶需要在 OpenAI 的官方網站上注冊一個賬戶。獲取獲取 API API 密鑰：密鑰：注冊后，用戶可以在賬戶儀表板中找到并生成 API 密鑰。這是訪問 GPT-4 的必要憑證。安裝和配置環境：安裝和配置環境：安裝安裝 Python Python 和相關庫：和相關庫：如果使用 Python 進行開發，可以安裝 Python，并通過以下命令安裝 OpenAI 的官方 Python 客戶端：bash 設置設置 API API 密鑰：密鑰：在使用 GPT-4 之前，需要將 API 密鑰配置到你的開發環境中，例如可以在 python 代碼中設置：pip install openai 人工智能國外大模型

36、使用手冊 10 2024-8-25 調用調用 GPTGPT-4 4 模型：模型：編寫代碼：編寫代碼：你可以編寫一個簡單的 Python 腳本，調用 GPT-4 來生成文本：解析響應：解析響應：GPT-4 的響應會以 JSON 格式返回，你可以根據需求提取和使用其中的內容。3.2.2 3.2.2 ChatGPT ChatGPT 界面界面 OpenAI 提供了一個基于 Web 的 ChatGPT 界面，用戶可以直接通過瀏覽器與 GPT-4 進行對話。使用步驟：使用步驟：訪問訪問 ChatGPTChatGPT：打開瀏覽器，訪問 ChatGPT 頁面 https:/ OpenAI 賬號登錄或注冊。開始

37、對話：開始對話：在聊天框中輸入你的問題或指令，GPT-4 會根據輸入生成響應。3.2.33.2.3 集成到應用程序集成到應用程序 GPT-4 還可以通過 API 集成到各種應用程序中，如聊天機器人、客服系統、內容生成工具等。使用步驟：使用步驟：API API 集成：集成：通過調用 OpenAI API，將 GPT-4 集成到你現有的應用程序或平臺中。優化和調優：優化和調優：根據具體應用場景，對模型輸出進行優化和調優，以滿足業務需response=openai.ChatCompletion.create(model=gpt-4,messages=role:system,content:You a

38、re a helpful assistant.,role:user,content:Can you explain what GPT-4 is?,)print(responsechoices0messagecontent)import openai openai.api_key=your-api-key-here 人工智能國外大模型使用手冊 11 2024-8-25 求。3.2.43.2.4 使用第三方平臺使用第三方平臺 除了 OpenAI 的官方服務，GPT-4 還被集成到一些第三方平臺和工具中，這些平臺可能提供了更便捷的訪問方式，特別是對于非技術用戶。示例：示例：Microsoft Cop

39、ilotMicrosoft Copilot：GPT-4 已集成到 Microsoft 的 Office 產品中，如 Word 和 Excel，可以用來輔助寫作和數據分析。其他集成服務：其他集成服務：如 Slack、Notion 等工具也提供了 GPT-4 的集成功能，用戶可以直接在這些平臺上調用 GPT-4 的功能?？傊?，通過 API、Web 界面或第三方工具，用戶都能輕松訪問并使用 GPT-4。無論是開發人員、研究人員，還是普通用戶，都可以找到適合自己的方式來利用這一強大的語言模型。3 3.3 3 使用技巧與建議使用技巧與建議 GPT 在科技論文寫作中發揮著多方面的作用。它能夠快速整合相關領

40、域的背景知識和重要文獻，為研究者提供寶貴的參考資料。在論文構思階段，GPT 能夠根據用戶輸入的要點，生成結構清晰、邏輯嚴密的提綱，幫助研究者整理思路。此外，GPT 還能輔助語言潤色和表達優化，提升論文的語言質量和可讀性。最后，GPT 還能為研究者提供新的研究假設和思路，激發他們的創新靈感。使用過程中可以參考一些掌控 AI、AI 智能創作應用等定期更新推出的使用技巧類網絡文獻11-14。相關使用技巧與建議概括如下：3 3.3.1.3.1 明確問題和指令明確問題和指令 （1）清晰表達：清晰表達：給出明確且具體的問題或指令，有助于 GPT-4 生成更加準確的回答。模糊或不完整的指令可能會導致模型生成

41、不相關或不準確的內容。（2）上下文設置：上下文設置：在對話中提供上下文背景，尤其是在連續對話或復雜任務中，可以幫助模型理解你的意圖并提供相關的輸出。3 3.3.2.3.2 迭代提示迭代提示 （1）分步提示：分步提示：對于復雜任務，將指令拆分成多個步驟，以確保每個階段的輸出都能滿足預期。人工智能國外大模型使用手冊 12 2024-8-25 （2）多次嘗試：多次嘗試：如果初次生成的結果不符合要求，可以稍微調整輸入內容，重新生成結果。GPT-4 的響應可能會在不同提示下有所不同。3.3.3 3.3.3 利用系統消息利用系統消息 （1）設置角色：設置角色：通過系統消息設置模型的角色或語氣，例如“你是一

42、個專業的技術顧問”，以便模型更好地適應特定場景。（2）指定格式：指定格式：如果你需要輸出以特定格式呈現（如列表、表格等），可以在指令中明確指出，這樣有助于模型按照預期的格式生成內容。3.3.4 3.3.4 控制輸出長度控制輸出長度 （1）設定輸出范圍：設定輸出范圍：在輸入提示中明確指示輸出的長度，例如“請簡明扼要地回答”或“請詳細解釋”，以控制生成內容的長度。（2）限制生成：限制生成：通過調整 API 中的 max_tokens 參數來限制模型的輸出長度，以避免生成過長或不相關的內容。3.3.5 3.3.5 后處理與驗證后處理與驗證 （1）審查內容：審查內容：生成的內容應經過仔細審查，尤其是在

43、處理敏感信息、技術內容或決策建議時，以確保輸出的準確性和適用性。（2）結合工具：結合工具：結合其他工具或模型進行二次處理，如拼寫檢查、事實驗證等，進一步提升輸出質量。3 3.4 4 注意事項與安全問題注意事項與安全問題 3.4.1 3.4.1 避免敏感內容避免敏感內容 （1）不生成有害信息：不生成有害信息：不要輸入可能引導模型生成不當、非法或有害內容的提示。盡量避免討論敏感話題，如政治、暴力、仇恨言論等。（2）數據隱私：數據隱私：不要在提示中包含敏感的個人信息或機密數據。GPT-4 可能會重復輸入的信息，因此在使用中要確保輸入內容的隱私性。3.4.2 3.4.2 模型限制模型限制 （1）準確性

44、問題：準確性問題：GPT-4 盡管強大，但并非總是生成準確的信息。尤其是在涉及具體事實、實時數據或需要高度專業知識的領域，建議結合其他來源進行驗證。（2）潛在偏見：潛在偏見：由于模型訓練數據的多樣性，GPT-4 可能反映出某些偏人工智能國外大模型使用手冊 13 2024-8-25 見。因此，在使用模型時要意識到這些可能的偏見，并盡量規避偏見內容的傳播。3.4.3 3.4.3 使用成本使用成本 APIAPI 費用管理：費用管理：使用 GPT-4 API 時是按請求的復雜度和次數收費的，建議對調用進行合理管理，避免不必要的費用支出?？梢允褂媚_本批量處理數據，以提高使用效率。3.4.4 3.4.4

45、合法與道德使用合法與道德使用 （1）遵守法律法規：遵守法律法規：在使用 GPT-4 時，確保遵守所在國家或地區的法律法規，不將模型用于非法活動或規避法律行為。（2）道德使用：道德使用：模型輸出可能會影響用戶決策或行為，因此在應用中要考慮道德責任，確保輸出內容的正面影響。3.4.5 3.4.5 知情和透明知情和透明 告知用戶：告知用戶：在開發面向公眾的應用程序時，告知用戶內容是由 AI生成的，并說明可能的局限性和風險。這有助于用戶理性理解和使用生成的內容。人工智能國外大模型使用手冊 14 2024-8-25 4 4 GeminiGemini 系列模型系列模型（GoogleGoogle）Gemin

46、i 是由谷歌母公司 Alphabet 旗下的人工智能研究部門 DeepMind 開發的下一代多模態大型語言模型（LLM），旨在與 OpenAI 的 GPT-4 等模型競爭。Gemini 結合了 DeepMind 在人工智能領域的先進研究成果和谷歌的強大計算資源，代表了當前 AI 技術的前沿。Gemini 系列是谷歌推出的強大 AI 大模型，以其多模態處理能力著稱，支持文本、代碼、音頻、圖像及視頻等多種數據類型。該系列包含 Ultra、Pro、Nano 等不同規模模型，滿足不同需求。Gemini 具備長上下文理解能力，支持多語言，并可在多種智能設備上實現實時交互。GeminiGemini系列模型

47、在系列模型在 NLPNLP、圖像識別、視頻生成等領域展現卓越性能，是谷歌、圖像識別、視頻生成等領域展現卓越性能，是谷歌 AIAI 技術的技術的重要里程碑。重要里程碑。在此簡要介紹 Gemini 系列模型的功能、使用方法、技巧及注意事項等內容，幫助用戶更好地了解和使用 Gemini，從而提升生活和工作效率。4 4.1.1 基本功能與特點基本功能與特點 Gemini 是在 PaLM 模型的基礎上進一步發展和優化的產物。PaLM（Pathways Language Model）是 Google AI 技術的重要基石，基于 Pathway 分布式訓練架構訓練出來的超大語言模型，擁有高達 5400 億參

48、數，是目前業界領先的模型之一。Gemini 不僅繼承了 PaLM 強大的語言理解和生成能力，還擴展了多模態處理能力。Gemini 是 Google 目前規模最大、能力最強的大模型，原生支持多模態信息處理，可以處理文本、代碼、音頻、圖像和視頻等多種類型的數據。Gemini系列包括 Ultra、Pro、Nano 等不同規模的模型，如 Gemini Ultra（規模最大且功能最強大）、Gemini Pro（適用于各種任務的最佳模型）和 Gemini Nano（端側設備上最高效的模型）。Gemini 1.5 ProGemini 1.5 Pro：作為 Gemini 系列的進階版，Gemini 1.5 P

49、ro 擁有突破性的長上下文窗口能力，可以理解大量文本、代碼、視頻和音頻內容。其上下文窗口起始就有 100 萬個 Tokens，計劃擴展至 200 萬個 Tokens，是全球消費類聊天機器人中最長的。此外，Gemini 1.5 Pro 還支持多模態推理和多種語言。Gemini 1.5 FlashGemini 1.5 Flash：為滿足低延遲和低成本需求，谷歌推出了 Gemini 1.5 Flash 模型。該模型通過“蒸餾”技術，將 Gemini 1.5 Pro 的知識和技能轉移到更小的模型上，實現了速度和效率的優化。Gemini 1.5 Flash 同樣支持多模態推理和長上下文窗口。人工智能國外

50、大模型使用手冊 15 2024-8-25 Gemini NanoGemini Nano：這是一種輕量級、可在設備本地運行的離線 AI 模型。Gemini Nano 不僅具有文字理解能力，還能通過視覺和聽覺理解信息，并具有反饋功能。它已被集成到 Pixel 手機和安卓系統中，為用戶提供更智能、便捷的體驗。4 4.1.1.1.1 基本功能基本功能 （1 1）多模態處理多模態處理 圖像和文本的綜合理解：圖像和文本的綜合理解：Gemini 能夠同時處理文本和圖像信息，支持多模態輸入。這使得它在處理需要跨越不同數據形式的任務時更加靈活，如圖像描述生成、文本與圖像的結合分析等。視頻和音頻處理：視頻和音頻處

51、理：除了圖像和文本，Gemini 還擴展到了視頻和音頻的理解和生成，能夠在多媒體內容創作和分析中提供支持。（2 2）自然語言生成與理解自然語言生成與理解 文本生成：文本生成：Gemini 可以生成高質量的自然語言文本，應用于內容創作、對話系統、技術文檔撰寫等場景。語言理解：語言理解：通過對上下文的深度理解，Gemini 能夠準確解讀復雜的文本信息，進行問答、情感分析、主題提取等任務。（3 3）強大的對話能力強大的對話能力 上下文跟蹤：上下文跟蹤：在對話中，Gemini 能夠有效地跟蹤上下文，理解連續對話中的邏輯關系，提供連貫且相關的回答。個性化響應：個性化響應：可以根據用戶的歷史互動和偏好，生

52、成更個性化和符合用戶需求的回答，提升用戶體驗。（4 4）高效的推理和問題解決能力高效的推理和問題解決能力 邏輯推理：邏輯推理：Gemini 在邏輯推理任務中表現出色，能夠進行復雜的推理和分析，為用戶提供準確的建議和決策支持。任務執行：任務執行：它可以執行多步驟任務，如數據分析、決策支持、編程輔助等，幫助用戶完成更復雜的任務。（5 5）大規模數據處理大規模數據處理 實時數據分析：實時數據分析：Gemini 能夠處理和分析大規模實時數據流，支持在動態環境中的決策和響應。人工智能國外大模型使用手冊 16 2024-8-25 多語言支持：多語言支持：支持多種語言的輸入和輸出，能夠跨語言提供翻譯、總結和

53、其他語言處理功能。4 4.1.2.1.2 主要特點主要特點 （1 1）先進的多模態集成先進的多模態集成 自然融合：自然融合：Gemini 在處理多模態數據時，能夠自然地融合不同形式的信息，提供更綜合和全面的分析結果。這使得它在需要綜合信息來源的任務中表現出色，如自動駕駛、醫療診斷等領域。（2 2）深度學習與強化學習結合深度學習與強化學習結合 強化學習策略：強化學習策略：借助 DeepMind 在強化學習上的優勢，Gemini 能夠在復雜的環境中進行自我學習和優化，提升模型的自主學習能力和適應性。持續學習：持續學習：它具備持續學習的能力，能夠從新數據中學習和進化，使得模型能夠隨著時間的推移不斷提

54、高性能。（3 3）更高的效率和性能更高的效率和性能 優化的計算架構：優化的計算架構：Gemini 在谷歌的 TPU（Tensor Processing Unit）架構上進行了優化，使得它在處理復雜任務時更高效，能夠以更低的計算資源完成任務。實時響應：實時響應：在實時互動場景中，Gemini 的響應速度和處理能力得到了顯著提升，適合用于需要高實時性要求的應用。（4 4）增強的安全性與合規性增強的安全性與合規性 隱私保護：隱私保護：Gemini 在開發中注重數據隱私保護，采用了多層次的安全機制，確保用戶數據的安全性和保密性。道德合規：道德合規：DeepMind 在設計 Gemini 時，融入了道德

55、考慮，確保模型在生成內容時盡量避免偏見和歧視，符合倫理標準。（5 5）高度定制化與靈活性高度定制化與靈活性 場景適應性：場景適應性：Gemini 可以根據不同行業和應用場景進行定制和優化，適用于醫療、金融、教育、娛樂等多種領域。用戶友好性：用戶友好性：其接口設計和使用體驗經過優化，使得技術門檻較低，即使是非技術用戶也可以輕松使用。人工智能國外大模型使用手冊 17 2024-8-25 4 4.2.2 安裝與安裝與使用使用 Gemini 系列由 Google AI 開發的多模態大模型，代表了 Google 在人工智能領域的最先進技術。它可以處理多種類型的輸入，包括文本、圖像、音頻和視頻。Gemin

56、i 系列包括多個版本，如 Gemini Nano、Gemini 1.5 Flash 和 Gemini 1.5 Pro 等，旨在適應不同場景下的開發需求。如 Gemini 1.5 ProGemini 1.5 Pro 支持高達200 萬 token 的上下文窗口，適用于需要更大上下文的應用場景。Gemini 作為一款先進的多模態 AI 模型，通過 Google Cloud 或 DeepMind的專用平臺提供服務。用戶可以通過注冊和設置 Google Cloud 賬戶、獲取 API密鑰，并調用相關 API 來訪問 Gemini 的功能。對于普通用戶，Gemini 可能會集成到各種應用程序中，提供便捷

57、的多模態處理能力。在使用過程中，注意 API成本、數據隱私和訪問權限等問題，以確保安全和合規使用。Gemini 并不是一個可以像軟件一樣直接安裝的工具，而是一個通過云端服務訪問的多模態大型語言模型，類似于 GPT-4。以下是如何訪問和使用 Gemini的一些可能途徑和步驟，詳細信息可訪問鏈接：https:/ 4.2.1 通過通過 Google CloudGoogle Cloud 訪問訪問 GeminiGemini 由于 Gemini 是由 DeepMind 開發并與谷歌云服務集成的，最可能的訪問方式是通過 Google Cloud 平臺。以下是如何使用 Google Cloud 訪問 Gemi

58、ni 的步驟：（1 1）注冊并設置注冊并設置 Google CloudGoogle Cloud 注冊注冊 Google CloudGoogle Cloud 賬號：賬號：如果還沒有 Google Cloud 賬號，首先需要前往 Google Cloud 官網 注冊一個賬戶。注冊后，可以使用 Google Cloud 的免費試用額度來體驗其服務。創建項目：創建項目：登錄 Google Cloud Console，創建一個新的項目。這是所有 Google Cloud資源管理的基礎單元。（2 2）設置設置 Gemini APIGemini API 訪問訪問 啟用啟用 APIAPI 服務：服務：在 Go

59、ogle Cloud Console 中，找到并啟用相關的 AI 和機器學習 API。這人工智能國外大模型使用手冊 18 2024-8-25 可能包括 Google 的自然語言處理 API、多模態 API 或其他與 Gemini 相關的服務。獲取獲取 APIAPI 密鑰：密鑰：在 API 和服務頁面中，創建和管理 API 密鑰。這些密鑰將用于認證和調用Gemini 相關的 API 服務。安裝安裝 Google Cloud SDKGoogle Cloud SDK：在本地機器上安裝并配置 Google Cloud SDK，以便通過命令行接口與Google Cloud 服務交互。安裝命令（適用于安裝

60、命令（適用于 Debian/UbuntuDebian/Ubuntu 系統）：系統）：Bash 安裝完成后，使用以下命令進行初始化：安裝完成后，使用以下命令進行初始化：Bash （3 3）使用使用 Gemini Gemini APIAPI 調用調用 APIAPI：使用 Python 或其他編程語言，通過 Google 提供的 API 客戶端庫（如 Google Cloud Python Client Library）來調用 Gemini 的功能。安裝安裝 PythonPython 庫：庫：bash 示例代碼（假設有一個多模態處理 API）：python sudo apt-get install

61、google-cloud-sdk gcloud init pip install-upgrade google-cloud 人工智能國外大模型使用手冊 19 2024-8-25 處理和解析輸出：處理和解析輸出：根據 API 的返回結果，解析并處理模型的輸出。這可能包括文本描述、圖像分析結果等。4.2.2 4.2.2 通過通過 DeepMindDeepMind 的專用平臺的專用平臺 DeepMind 可能會提供一個專門的平臺或界面來直接使用 Gemini，特別是在研發或特定領域的應用中。訪問這些平臺的具體步驟可能包括：登錄登錄 DeepMindDeepMind 平臺平臺 （1 1）注冊和登錄注冊

62、和登錄 前往 DeepMind 的官方網站，注冊一個賬戶并登錄。DeepMind 可能會為研究人員或企業用戶提供特殊訪問權限。（2 2）訪問訪問 GeminiGemini 界面界面 登錄后，可能會有一個專用的用戶界面或控制臺，允許用戶上傳數據、配置模型并獲取結果。（3 3）利用在線工具利用在線工具 使用 DeepMind 提供的在線工具，直接在網頁界面中輸入文本、上傳圖像或其他多模態數據，并獲取 Gemini 的分析結果。4.2.34.2.3 第三方集成和應用第三方集成和應用 Gemini 可能被集成到谷歌或其他公司的應用程序中，用戶可以通過這些應用程序間接使用 Gemini 的功能。例如：使

63、用 Google Workspace 集成。from google.cloud import aiplatform#設置 API 密鑰 aiplatform.init(credentials=your-api-key.json)#調用 Gemini 模型的 API 示例 response=aiplatform.MultiModalAI().predict(text_input=Describe the content of this image.,image_path=path/to/your/image.jpg)print(response)人工智能國外大模型使用手冊 20 2024-8-2

64、5 （1 1）Google WorkspaceGoogle Workspace 如果 Gemini 被集成到 Google Workspace（如 Google Docs、Google Slides等），用戶可以通過這些工具直接調用 Gemini 的生成和分析功能。（2 2）其他集成服務）其他集成服務 其他第三方應用可能會集成 Gemini 的功能，用戶可以在這些應用中體驗多模態分析和自然語言處理的能力。4 4.3.3 使用技巧使用技巧與建議與建議 4.3.1 4.3.1 利用多模態輸入利用多模態輸入 （1 1）綜合利用文本和圖像：綜合利用文本和圖像：Gemini 的強項之一是其多模態處理能力

65、，因此在提出問題時，可以同時提供文本和圖像。例如，在分析一張圖片時，提供相關的文本描述或上下文信息，模型會基于多模態輸入生成更準確的結果。（2 2）視頻和音頻的結合：視頻和音頻的結合：如果你的任務涉及視頻或音頻，嘗試將這些與文本結合輸入，以發揮 Gemini 在多模態處理中的優勢。4.3.2 4.3.2 明確指令和任務明確指令和任務 （1 1）清晰定義問題：清晰定義問題：在輸入中盡可能明確地定義任務和目標。例如，如果你需要生成內容或獲取分析結果，指示應該具體且易于理解，以便模型能準確響應。（2 2）細分復雜任務：細分復雜任務：對于復雜的多步驟任務，可以將其分解為多個子任務，并逐步提供給模型處理

66、，這樣可以提高生成結果的質量和相關性。4.3.3 4.3.3 設置期望和輸出格式設置期望和輸出格式 （1 1）指定輸出格式：指定輸出格式：如果你需要特定格式的輸出（如列表、段落、代碼塊等），在輸入時明確說明。這有助于 Gemini 按照你預期的形式生成內容。（2 2）控制輸出長度：控制輸出長度：在指令中設定期望的輸出長度，如“簡要回答”或“詳細解釋”，可以幫助控制生成的內容量。4.3.4 4.3.4 上下文維護和跟蹤上下文維護和跟蹤 （1 1）連續對話中的上下文跟蹤：連續對話中的上下文跟蹤：如果你在與 Gemini 進行多輪對話，確保每一輪都提供必要的上下文信息。這樣，模型可以更好地理解你正在

67、進行的任務并提供連貫的回答。人工智能國外大模型使用手冊 21 2024-8-25 （2 2）狀態管理：狀態管理：在長對話或復雜任務中，明確指定當前的任務狀態或階段，幫助模型跟蹤和理解任務進展。4.3.5 4.3.5 輸出的驗證與校對輸出的驗證與校對 （1 1）校驗生成內容：校驗生成內容：盡管 Gemini 功能強大，但它可能會生成不準確或有誤導性的內容。對重要輸出進行人工校驗，特別是在需要高度準確性的場景中，如法律文檔或技術報告。（2 2）結合外部工具：結合外部工具：可以結合其他工具進行二次處理或驗證，如使用事實檢查工具來驗證生成的陳述，或使用專業軟件進行技術分析。4.3.6 4.3.6 持續

68、學習與反饋持續學習與反饋 （1 1）提供反饋：提供反饋：如果可能，通過反饋機制向模型提供生成結果的質量評價，幫助模型在未來更好地適應你的需求。（2 2）持續學習和調整：持續學習和調整：根據任務要求不斷調整提示和指令，以優化生成的結果。這種迭代過程可以幫助你更好地利用 Gemini 的能力。4 4.4 4 注意事項與安全問題注意事項與安全問題 4.4.1 4.4.1 數據隱私與安全數據隱私與安全 （1 1）保護敏感信息：）保護敏感信息：在與 Gemini 互動時，避免上傳或輸入敏感的個人信息或機密數據。雖然模型強大，但任何輸入的數據都有潛在的隱私風險。（2 2）遵守數據保護法規：）遵守數據保護法

69、規：確保在使用模型處理數據時，符合相關的數據隱私和保護法規（如 GDPR、CCPA 等）。4.4.2 4.4.2 倫理與合規使用倫理與合規使用 （1 1）避免生成有害內容：）避免生成有害內容：不要使用 Gemini 生成非法、暴力、歧視或其他有害內容。注意模型可能在某些情況下反映出訓練數據中的偏見，因此在使用輸出時要有批判性思維。（2 2）道德責任：）道德責任：在使用模型生成的內容影響決策或公眾時，務必考慮道德責任，確保輸出內容的正面和積極作用。4.4.3 4.4.3 模型限制模型限制 （1 1）認識模型局限：）認識模型局限：盡管 Gemini 強大，但它并非全知全能的。模型在某些情況下可能會

70、生成不準確或不可靠的信息，特別是在需要高度專業知識的領人工智能國外大模型使用手冊 22 2024-8-25 域。（2 2）避免過度依賴：）避免過度依賴：在關鍵決策中，不應完全依賴模型輸出，應結合人類判斷和其他資源。4.4.4 4.4.4 成本與資源管理成本與資源管理 （1 1）監控）監控 APIAPI 使用：使用：如果你通過 API 使用 Gemini，請密切監控使用量和成本。使用高級功能時可能會增加計算資源的需求，從而增加費用。（2 2）優化調用頻率：）優化調用頻率：合理規劃任務，減少不必要的 API 調用，以降低成本和提高資源利用效率。4.44.4.5.5 透明性與告知透明性與告知 告知用

71、戶：告知用戶：如果你將 Gemini 集成到面向公眾的應用中，應該明確告知用戶內容是由 AI 生成的，并說明其可能的局限性和風險。這有助于用戶在理解和使用內容時保持理性。人工智能國外大模型使用手冊 23 2024-8-25 5 5 ClaudeClaude 系列模型（系列模型（AnthropicAnthropic）Claude 是由美國人工智能初創公司 Anthropic 傾力打造的大型語言模型，與 OpenAI 的 GPT 系列并駕齊驅。其設計核心理念在于提供一個安全、可靠且用戶友好的對話式 AI 體驗。相較于其他語言模型，Claude 尤為注重可解釋性和用戶控制力的提升，力求通過先進的對齊

72、技術，有效降低模型生成有害或不準確內容的風險。在 Claude 的開發過程中，Anthropic 采用了獨特的訓練方法，并融入了“憲法 AI”的先進理念。這一理念通過預設的規則集（即“憲法”）來指導模型的行為，使其更加符合道德標準，并顯著減少偏見。Claude 的功能十分廣泛，它能夠輕松應對自然語言理解、內容生成以及對話系統等多種任務，適用于多種應用場景，展現出其強大的實用性和適應性。在此簡要介紹 Claude 的功能、使用方法、技巧及注意事項等內容，幫助用戶更好地了解和使用 Claude，從而提升生活和工作效率。5 5.1.1 基本功能與特點基本功能與特點 Anthropic 于 2023

73、年 3 月 15 日正式發布 Claude 的最初版本，隨后不斷升級迭代，并于 2024 年 3 月 4 日，Anthropic 發布 Claude 3 模型家族，其中旗艦模型 Opus 在本科和研究生水平的知識、數學和復雜任務理解方面均超過 GPT-4和 Gemini 1.0 Ultra。Claude 3 系列模型是由人工智能公司 Anthropic 開發的一系列大型語言模型，包括 Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Opus三個版本。這一系列模型在智能、速度和成本上提供了多樣化的選擇，以滿足不同用戶和應用場景的需求。其中，Claude 3 O

74、pus 作為旗艦模型，在多項基準測試中表現出色，全面超越了 GPT-4 等競爭對手，樹立了新的行業標準。Claude 3系列模型不僅支持實時交互、自動完成和數據提取等功能，還具備強大的多模態能力，能夠處理包括照片、圖表在內的多種格式數據，顯著擴展了模型的應用場景。此外，Claude 3 系列模型還注重安全性和可解釋性，通過預設規則集指導模型行為，減少模型產生有害或不準確內容的風險。這一系列模型的發布標志著Anthropic 在人工智能領域的又一重要突破。5 5.1.1.1.1 基本功能基本功能 （1 1）自然語言理解與生成自然語言理解與生成 Claude 3 擁有強大的自然語言理解（NLU）和

75、自然語言生成（NLG）能力，能人工智能國外大模型使用手冊 24 2024-8-25 夠處理復雜的文本輸入，并生成流暢、連貫且上下文相關的文本輸出。這使得它在問答系統、對話生成、文本摘要和內容創作等任務中表現優異。（2 2）多模態處理多模態處理 Claude 3 可能支持多模態輸入，能夠處理文本、圖像、視頻等多種數據類型。這一特性使其在需要結合多種數據源的應用中表現出色，如跨媒體內容生成、視頻分析和多模態對話系統。（3 3）高級對話管理高級對話管理 Claude 3 具備處理復雜對話的能力，能夠理解長時間、多輪次的對話上下文，提供連貫且相關的回應。這使其非常適合用于智能助理、客服機器人等需要高質

76、量對話管理的場景。（4 4）高效推理與分析高效推理與分析 Claude 3 在推理任務中表現出色，能夠分析復雜問題，提供有邏輯和依據的答案。此功能適用于技術支持、法律咨詢、數據分析等需要精準解答的領域。（5 5）安全與道德合規安全與道德合規 Claude 3 繼續強化了安全性和道德標準的合規性，通過“憲法 AI”技術框架來減少偏見和有害內容的生成，確保輸出內容的可靠性和道德合規性。5 5.1.2.1.2 主要主要特點特點 （1 1）增強的上下文理解增強的上下文理解 相比于前代版本，Claude 3 顯著提升了對復雜上下文的理解能力，能夠更準確地捕捉長文本中的關鍵信息，并在生成時保持邏輯連貫性。

77、（2 2）高效的多任務處理高效的多任務處理 Claude 3 具有強大的多任務處理能力，能夠在同一會話中處理多個不同類型的任務，如文本分析、情感識別、信息提取等。這種多任務處理能力使其在動態和多樣化的環境中表現更加靈活。（3 3）用戶定制化用戶定制化 Claude 3 提供了更多的定制選項，允許用戶根據具體需求調整模型的輸出風格、長度和內容細節，滿足不同應用場景的個性化需求。（4 4）可靠性與一致性可靠性與一致性 人工智能國外大模型使用手冊 25 2024-8-25 Claude 3 在輸出內容的可靠性和一致性方面有了顯著改進，尤其是在專業領域（如法律、醫療等）中的應用，能夠提供更可靠的回答和

78、分析結果。（5 5）可擴展性可擴展性 Claude 3 設計為具備良好的擴展性，可以與各種平臺和系統集成，支持大規模的企業級部署，適用于需要處理大量數據和用戶請求的環境。5 5.2.2 安裝與安裝與使用使用 Claude 3 是由 Anthropic 提供的高級對話式 AI 模型，但其安裝與使用通常不像傳統軟件那樣直接。它通常通過云服務或 API 接口訪問，因此用戶無需自行安裝。以下是如何訪問和使用 Claude 3 的一般步驟：5.2.1 5.2.1 訪問訪問 Claude 3Claude 3 （1 1）通過云服務平臺）通過云服務平臺 Claude 3 可能集成在一些云服務平臺上，這些平臺為

79、用戶提供了直接的訪問接口。以下是一些常見的訪問方式：通過通過 API API 接口：接口：用戶可以通過 Anthropic 提供的 API 訪問 Claude 3。Anthropic 可能提供 SDK（軟件開發工具包）或直接的 API 文檔，用戶可以在其應用程序或服務中集成 Claude 3。通過合作伙伴平臺：通過合作伙伴平臺：Claude 3 可能也會與一些大型云服務提供商合作，如 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 等。在這些平臺上，用戶可以找到相關的服務并進行訂閱或付費使用。（2 2）通過專屬應用通過專屬應用 Anthropic 可能發布了帶有 Claude

80、 3 集成功能的專屬應用或工具。用戶可以通過這些應用直接使用 Claude 3 提供的功能。5.2.2 5.2.2 使用使用 Claude 3Claude 3 （1 1）API API 調用調用 注冊和獲取注冊和獲取 API KeyAPI Key：用戶需要在 Anthropic 的官網4或合作伙伴平臺上注冊賬戶，通常會分配一人工智能國外大模型使用手冊 26 2024-8-25 個 API Key。這個 Key 是訪問 Claude 3 的憑證，確保只有授權用戶可以調用 API。閱讀閱讀 API API 文檔：文檔：API 文檔通常會詳細介紹如何構建請求、如何處理響應、如何管理對話上下文等內容。

81、文檔還可能包括代碼示例，幫助用戶更快上手。集成到應用中：集成到應用中：使用編程語言（如 Python、JavaScript、Java 等）通過 API 調用 Claude 3。你可以構建自己的前端應用、聊天機器人、內容生成器等，將 Claude 3 的功能融入其中。示例調用（示例調用（Python Python 示例）示例）：以上代碼示例展示了如何調用 Claude 3 API，并獲取模型的響應。（2 2）使用平臺集成工具使用平臺集成工具 如果使用的是集成了 Claude 3 的平臺（如支持 AI 的工作流自動化工具），import requests url=https:/ headers=A

82、uthorization:Bearer YOUR_API_KEY,Content-Type:application/json data=prompt:Hello,how can I assist you today?,max_tokens:100 response=requests.post(url,headers=headers,json=data)print(response.json()人工智能國外大模型使用手冊 27 2024-8-25 你可以通過簡單的拖拽界面或命令行工具來配置和使用 Claude 3 的功能。5.2.3 5.2.3 學習與支持學習與支持 （1 1）官方資源：官方資源

83、：利用 Anthropic 提供的官方文檔4、教程和社區支持，解決在使用 Claude 3 中遇到的問題。（2 2）開發者社區：開發者社區：加入相關的開發者社區（如論壇、GitHub），分享和獲取有關 Claude 3 的使用經驗和技巧。5 5.3.3 使用使用技巧技巧與與建議建議 5 5.3 3.1.1 明確任務目標明確任務目標 在使用 Claude 3 之前，明確你希望模型執行的任務（如內容生成、對話系統、數據分析等）。具體化的任務目標有助于模型產生更相關和準確的輸出。5 5.3 3.2 2 優化提示詞（優化提示詞（Prompt EngineeringPrompt Engineering）

84、提示詞的質量直接影響模型輸出的質量。精心設計和迭代優化提示詞，確保它們清晰、具體、具備上下文信息。例如，在需要生成詳細內容時，可以提供更多上下文或引導性問題。5 5.3 3.3 3 管理對話上下文管理對話上下文 在多輪對話中，確保合理地傳遞上下文信息給模型，以便它能基于前面的內容生成合適的回應。對于較長的對話，定期更新或簡化上下文可以幫助模型保持一致性。5 5.3 3.4 4 控制輸出長度與格式控制輸出長度與格式 使用 API 中的參數（如 max_tokens）控制輸出的長度，以避免生成過長或過短的內容。如果需要特定格式的輸出，可以在提示詞中明確說明。5 5.3 3.5 5 分步生成分步生成

85、 對于復雜任務，考慮將其分解為多個步驟，并在每一步生成結果后再進行下一步的操作。這種方法有助于提高最終結果的準確性和質量。5 5.3 3.6 6 利用示例（利用示例（FewFew-shot Learnishot Learningng）提供示例對模型進行微調，特別是在需要模型按照特定風格或格式生成內容時。通過在提示詞中添加幾個類似的示例，可以引導 Claude 3 生成符合預期的輸出。人工智能國外大模型使用手冊 28 2024-8-25 5 5.3 3.7 7 自動化與批量處理自動化與批量處理 如果需要處理大量數據，可以考慮將 Claude 3 集成到自動化流程中，利用腳本批量調用 API。這對

86、于內容生成、數據清洗或大規模分析非常有效。5 5.4.4 注意事項與安全問題注意事項與安全問題 5 5.4.1.4.1 數據隱私數據隱私 Claude 3 處理的數據可能涉及敏感信息。在使用過程中，確保傳遞給模型的輸入數據經過適當的匿名化處理，并遵守相關的數據隱私法規（如 GDPR）。5 5.4.4.2 2 內容審核與過濾內容審核與過濾 盡管 Claude 3 經過訓練以減少有害內容的生成，但它仍有可能產生不適當或有偏見的輸出。在生產環境中使用時，建議設置內容審核機制，過濾或校正不符合要求的內容。5 5.4.4.3 3 使用率限制與成本控制使用率限制與成本控制 了解 Claude 3 API

87、的使用率限制（Rate Limits）和定價模型。對高頻調用進行優化，避免超出速率限制，控制使用成本。此外，監控 API 的調用量和費用，防止意外的高成本。5 5.4.4.4 4 模型偏見與公平性模型偏見與公平性 任何 AI 模型都會在一定程度上反映其訓練數據中的偏見。使用 Claude 3 時，應當注意模型可能在某些情況下產生偏見或不公平的結果。對于重要的應用場景，建議進行多樣性和公平性測試，確保輸出內容的公正性。5 5.4.4.5 5 倫理與合規性倫理與合規性 在使用 Claude 3 生成內容時，特別是在公共領域或敏感領域（如醫療、法律、金融）中，確保輸出內容符合倫理和法律要求。不應使用

88、 Claude 3 生成或傳播虛假信息、惡意內容或侵犯他人權益的內容。5 5.4.4.6 6 依賴管理與更新依賴管理與更新 Claude 3 可能會隨著時間的推移發布更新或改進版本。定期關注模型的更新日志和變化說明，以便及時調整你的應用和工作流程，確保持續優化。人工智能國外大模型使用手冊 29 2024-8-25 6 6 LLaMALLaMA（Meta AIMeta AI）LLaMA（Large Language Model Meta AI）大模型是由 Meta AI（前身為 Facebook）開發的一種大規模語言模型，旨在提高自然語言處理任務的性能。LLaMA 在模型結構上進行了多項創新，如

89、使用 RMSNorm 歸一化函數、SwiGLU 激活函數和旋轉位置編碼 RoPE 等，以提升模型性能和穩定性。其開源特性使得 LLaMA 易于被廣大開發者使用和改進，廣泛應用于智能客服、內容推薦、文本創作等多個領域。隨著技術的不斷進步，LLaMA 系列模型也在持續迭代升級，展現出強大的競爭力和應用前景。在此簡要介紹其基本功能、方法等內容，旨在幫助用戶更好地了解和使用 LLaMA，充分發揮其強大的功能，提升生活和工作效率。6 6.1.1 基本功能與特點基本功能與特點 LLaMA 大模型是 Meta AI 開發的一系列大規模語言模型，最新版本為 LLaMA 3.1。該版本在性能上實現了顯著提升，推

90、出了 8B、70B 和 405B 三種參數規模的模型，原生支持 8 種語言，具備長達 128K 的上下文長度，能夠處理更長的文本輸入。LLaMA 3.1 在通用常識、數學計算、多語言翻譯和工具使用等多方面表現出色，甚至在某些基準測試中超越了閉源模型如 GPT-4 和 Claude 3.5 Sonnet。其功能特點包括強大的推理能力、多語言支持、長文本處理能力以及靈活的自定義訓練和微調選項，使得 LLaMA3.1 成為當前開源領域的佼佼者，為開發者和研究者提供了強大的工具。LLaMA 3 是 Meta AI 發布的最新版本的大型語言模型，它在多個方面進行了優化，以提升性能、擴展性和易用性。6 6

91、.1.1.1.1 基本功能基本功能 （1 1）自然語言處理自然語言處理 LLaMA 3 能夠執行多種自然語言處理任務，包括文本生成、文本分類、翻譯、摘要、問答等。它能夠理解復雜的語境并生成連貫、上下文相關的文本。（2 2）多語言支持多語言支持 該模型支持多種語言，能夠處理和生成不同語言的文本，使其在全球范圍內的應用更為廣泛。（3 3）對話系統對話系統 LLaMA 3 可用于構建智能對話系統，支持從簡單的問答到復雜的對話生成，適用于客服機器人、個人助理等場景。人工智能國外大模型使用手冊 30 2024-8-25 （4 4）文本理解與生成文本理解與生成 LLaMA 3 在文本理解與生成任務中表現優

92、異，能夠生成高質量的自然語言文本，應用于內容創作、新聞摘要、報告生成等領域。（5 5）推理與邏輯處理推理與邏輯處理 新版本增強了在邏輯推理和復雜問題處理中的表現，能夠理解并處理長文本和復雜的邏輯關系。6.1.2 6.1.2 主要特點主要特點 （1 1）多樣的參數規模多樣的參數規模 LLaMA 3 提供 7B、13B 和 70B 三種參數規模，用戶可以根據計算資源和具體需求選擇合適的版本。大規模版本（如 70B）適用于更復雜、更高要求的任務。（2 2）高效性能高效性能 LLaMA 3 在計算效率和生成質量之間取得了良好平衡。即使在中等規模的模型上，它也能提供接近大規模模型的性能，使得應用更加靈活

93、。（3 3）開源與易用性開源與易用性 Meta AI 將 LLaMA 3 開源，允許研究人員和開發者自由訪問和使用模型。這種開源策略大大推動了其在學術界和工業界的廣泛應用和進一步優化。（4 4）改進的推理能力改進的推理能力 與之前的版本相比，LLaMA 3 進一步增強了在復雜推理任務中的表現，能夠更好地處理長文本內容，并在上下文理解和邏輯推理中生成更準確的結果。（5 5）安全性與數據隱私安全性與數據隱私 雖然 LLaMA 3 是開源的，但它在設計時考慮了數據隱私和安全問題。用戶可以在安全的環境中部署和使用該模型，并確保敏感數據的保護。（6 6）擴展性與集成性擴展性與集成性 LLaMA 3 可以

94、與多種現有的 AI 工具和平臺集成，適用于大規模部署以及個性化定制。這種擴展性使得它在各種企業級應用中具有廣泛的適用性。6 6.2.2 安裝與安裝與使用使用 LLaMA 3 是 Meta AI 發布的開源大型語言模型，你可以通過以下步驟訪問和使用它。人工智能國外大模型使用手冊 31 2024-8-25 6 6.2.1.2.1 訪問訪問 LLaMA 3LLaMA 3 LLaMA 3 詳細情況可訪問網站：https:/ 1）獲取模型權重與代碼獲取模型權重與代碼 Meta AI 將 LLaMA 3 的模型權重和代碼發布在多個平臺上，如 Hugging Face 和 GitHub。你可以從這些平臺下載

95、所需的文件。Hugging FaceHugging Face：你可以在 Hugging Face 上找到 LLaMA 3 的模型，可訪問 LLaMA on Hugging LLaMA on Hugging FaceFace.GitHubGitHub：Meta AI 還在 GitHub 上提供了 LLaMA 3 的相關代碼庫，供開發者使用。（2 2）申請訪問權限申請訪問權限 某些情況下，你可能需要申請訪問 LLaMA 3 的模型權重。例如，如果你是在 GitHub 上下載模型，你可能需要填寫一個表格并獲得批準后才能獲取模型。6 6.2.2.2.2 安裝步驟安裝步驟 （1 1）環境配置）環境配置

96、確保你的系統安裝了 Python 3.8 或更高版本，并配置好虛擬環境?？梢允褂?venv 或 conda 創建一個虛擬環境。bash （2 2）安裝依賴庫：安裝依賴庫：安裝所需的 Python 庫，如 transformers、torch、sentencepiece 等。Bash python3-m venv llama_env source llama_env/bin/activate pip install torch torchvision torchaudio pip install transformers pip install sentencepiece 人工智能國外大模型使用

97、手冊 32 2024-8-25 （3 3）下載下載 LLaMA 3LLaMA 3 模型：模型：從 Hugging Face 或 GitHub 下載 LLaMA 3 的模型權重和配置文件?？梢允褂?transformers 庫中的 API 直接下載和加載模型。python#加載 LLaMA 3 模型和分詞器 （4 4）運行模型：運行模型：準備好輸入文本后，你可以使用以下代碼進行推理和文本生成。Python （5 5）測試和調整：測試和調整：根據你的需求調整模型的參數（如 max_length、temperature 等），優化模型的輸出效果。6 6.2.3.2.3 使用場景使用場景 （1 1）文

98、本生成：）文本生成：LLaMA 3 可以用于創作文章、自動化寫作、對話生成等場景。（2 2）問答系統：）問答系統：你可以將 LLaMA 3 集成到問答系統中，幫助解答用戶問題。（3 3）內容摘要：）內容摘要：LLaMA 3 能夠從長文本中提取關鍵信息，生成簡短摘要。（4 4）多語言翻譯）多語言翻譯：利用 LLaMA 3 的多語言支持功能，進行語言翻譯任務。from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(Meta/llama-3-7b)model

99、=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(Meta/llama-3-7b)#輸入文本 inputs=tokenizer(Hello,how can I help you?,return_tensors=pt)#模型推理 outputs=model.generate(*inputs,max_length=50)#解碼并打印輸出 print(tokenizer.decode(outputs0,skip_special_tokens=True)人工智能國外大模型使用手冊 33 2024-8-25 6 6.3.3 使用技巧與建議使用技巧與建議 6 6.3.1.3.1

100、微調模型微調模型 （1 1）定制化任務：）定制化任務：根據具體應用場景，對 LLaMA 3 進行微調，可以顯著提升模型在特定任務中的表現。通過提供專門領域的文本數據，你可以訓練模型生成更相關、更準確的內容。（2 2）小樣本微調：）小樣本微調：如果訓練數據有限，可以嘗試少量樣本微調（Few-Shot Learning），在較小的數據集上對模型進行訓練，以獲得良好的性能。6 6.3.2.3.2 調整生成參數調整生成參數 （1 1）溫度參數（）溫度參數（temperaturetemperature）：）：控制模型生成文本的多樣性。較高的溫度值（如 0.8-1.0）可以生成更具創造性和多樣性的文本，而

101、較低的溫度值（如 0.2-0.5）則更適合生成連貫性強、確定性高的內容。（2 2）最大生成長度（）最大生成長度（max_lengthmax_length）：）：根據任務需求調整生成文本的長度，避免生成過長或過短的內容，確保輸出的連貫性和相關性。6 6.3.3.3.3 使用提示工程（使用提示工程（Prompt EngineeringPrompt Engineering）（1 1）設計有效的提示詞：）設計有效的提示詞：為 LLaMA 3 提供清晰且上下文相關的提示詞，能夠幫助模型生成更加準確和有用的內容?？梢酝ㄟ^不斷調整和優化提示詞的設計，逐步提升模型的輸出質量。（2 2）層級式提示：）層級式提示

102、：使用分步提示（step-by-step prompting），通過逐步引導模型進行推理和生成，可以提高復雜任務的完成度。6 6.3.3.4.4 分批次處理分批次處理 并行處理：并行處理：對于大規模數據處理任務，可以使用批次（batching）來加速推理過程。在高性能計算環境下，批量處理可以顯著提高處理效率。6 6.3.5.3.5 多任務學習多任務學習 跨任務應用：跨任務應用：LLaMA 3 適用于多種自然語言處理任務，通過多任務學習（Multi-Task Learning），可以訓練模型同時執行多項任務，提升整體性能。6 6.4.4 注意事項與安全問題注意事項與安全問題 6 6.4.1.4.

103、1 計算資源計算資源 （1 1）硬件需求：）硬件需求：LLaMA 3 的大規模模型對計算資源要求較高，尤其是在進行推理和微調時。確保你的硬件配置（特別是 GPU 和內存）足以支持模型的運行。人工智能國外大模型使用手冊 34 2024-8-25 （2 2）資源優化：）資源優化：對于資源有限的環境，可以選擇較小的 LLaMA 3 模型版本，或在推理時使用量化技術以減少計算需求。6 6.4.2.4.2 數據隱私與安全數據隱私與安全 （1 1）敏感數據保護：）敏感數據保護：在處理包含敏感信息的數據時，務必遵循數據隱私法律和規定。LLaMA 3 應在安全的環境中運行，確保用戶數據的機密性和完整性。（2

104、2）模型輸出監控：模型輸出監控：由于 LLaMA 3 可以生成自然語言文本，可能會在某些情況下生成不適當或不準確的內容。建議在實際應用中對模型的輸出進行監控和過濾，避免產生有害或不當的信息。6 6.4.3.4.3 倫理與合規倫理與合規 （1 1）責任使用：責任使用：LLaMA 3 在生成內容時可能會反映出訓練數據中的偏見或不準確性。用戶應當對模型的輸出進行審查，確保生成內容符合道德標準和法律要求。（2 2）透明度與問責：）透明度與問責：在商業應用中，建議明確告知用戶 AI 模型的使用情況，確保透明度。同時，制定明確的問責機制，以應對潛在的輸出錯誤或倫理問題。6 6.4.4.4.4 許可證與法律

105、合規許可證與法律合規 （1 1）遵守開源許可證：）遵守開源許可證：LLaMA 3 的使用需遵守 Meta AI 提供的開源許可證，尤其是在商業應用中。務必閱讀并理解相關條款，確保合法使用模型。（2 2）區域性法律：）區域性法律：根據使用模型的地域，遵守當地的數據保護法律（如 GDPR）和其他相關法律法規，確保模型的合規性。人工智能國外大模型使用手冊 35 2024-8-25 7 7 Copilot（GitHub、MicrosoftMicrosoft、OpenAI）Copilot 模型15是一款基于人工智能技術的智能輔助工具，旨在提高編程和辦公效率。該模型由 GitHub 與 OpenAI 合作

106、開發，并在 Microsoft 365 等平臺上得到廣泛應用。目前，Copilot 模型已經推出了最新版本，其中 GitHub Copilot 不斷優化代碼生成和編程輔助功能，能夠更準確地理解開發者的意圖并生成符合項目需求的代碼。同時，Microsoft Copilot 作為 Microsoft 365 的一部分，集成了GPT-4 Turbo 等先進的大型語言模型，為用戶提供了跨應用程序的智能輔助體驗，支持 Word、Excel、PowerPoint 等多個辦公軟件，并能根據用戶習慣和偏好提供個性化工作建議?？偟膩碚f，Copilot 模型的最新版本在功能、性能和用戶體驗上都得到了顯著提升，成為

107、編程和辦公領域的一款強大工具。在此簡要介紹其基本功能、方法等內容，旨在幫助用戶更好地了解和使用 Copilot，充分發揮其強大的功能，提升生活和工作效率。7.1 7.1 基本功能與特點基本功能與特點 Copilot 模型并非由單一公司開發，而是由多個公司和機構合作完成。其中，GitHub Copilot 是 GitHub 與 OpenAI 合作開發的，而 Microsoft Copilot 則是微軟基于 OpenAI 的技術和其他資源推出的。Copilot 模型已推出多個版本，持續優化代碼生成和編程輔助能力。GitHub Copilot 專注于代碼生成和編程輔助，而 Microsoft Cop

108、ilot 則支持Word、Excel、PowerPoint 等多個辦公軟件，實現跨應用程序的智能輔助。兩個版本基本功能和特點介紹如下。7.1.1 7.1.1 Microsoft Microsoft CopilotCopilot 功能與特點功能與特點 （1 1）基本功能基本功能 智能寫作與編輯：智能寫作與編輯：在 Word 中，Copilot 可以幫助用戶編寫、編輯、總結和改進文本。它可以基于用戶的輸入生成內容，提供寫作建議，糾正語法錯誤，并提升文本的整體質量。數據分析與可視化：數據分析與可視化：在 Excel 中，Copilot 能夠自動分析數據、生成圖表，并提供數據洞察。用戶可以通過自然語言

109、查詢數據，Copilot 會自動生成相應的公式和圖表，簡化數據處理過程。會議和郵件輔助：會議和郵件輔助：人工智能國外大模型使用手冊 36 2024-8-25 在 Outlook 和 Teams 中，Copilot 可以幫助總結會議內容，生成會議記錄，并提供自動回復郵件的建議。這些功能使用戶能夠更高效地管理溝通和日程安排。創意設計與展示：創意設計與展示：在 PowerPoint 中，Copilot 可以根據用戶的提示生成幻燈片，包括文本內容、圖像和設計樣式。它還可以幫助優化演示文稿的布局和設計。（2 2）主要特點主要特點 深度集成：深度集成：Microsoft Copilot 與 Microso

110、ft 365 應用深度集成，利用這些工具中的數據和功能，提供上下文相關的建議和自動化服務。自然語言處理：自然語言處理：Copilot 采用了先進的自然語言處理技術，用戶可以使用自然語言與其互動，簡化復雜任務的執行過程。增強的生產力：增強的生產力：通過自動化常規任務、提供智能建議，Copilot 顯著提高了用戶的生產力，使得復雜的操作變得更加簡便。個性化體驗：個性化體驗：Copilot 能夠根據用戶的偏好和習慣進行個性化調整，使其提供的建議和服務更符合用戶的需求。7.1.2 7.1.2 GitHub CopilotGitHub Copilot 功能與特點功能與特點 GitHub Copilot

111、是由 GitHub與OpenAI合作開發的編程助手，集成在 Visual Studio Code 等開發環境中，旨在幫助開發者編寫代碼。以下是其基本功能和主要特點：（1 1）基本功能基本功能 代碼補全：代碼補全：GitHub Copilot 能夠根據上下文實時建議代碼補全，從簡單的代碼段到復雜的函數實現，它可以自動生成代碼，大大減少了開發者的工作量。代碼生成：代碼生成：用戶可以通過描述性注釋或輸入片段，讓 Copilot 自動生成整個函數或模塊。它支持多種編程語言，并能夠根據用戶需求生成合適的代碼。人工智能國外大模型使用手冊 37 2024-8-25 Bug Bug 修復與優化：修復與優化：C

112、opilot 可以識別代碼中的潛在問題，提供優化建議，并自動生成修復代碼。這使得開發者能夠更快地解決問題并改進代碼質量。學習與探索：學習與探索：對于新手開發者，GitHub Copilot 是一個學習工具。它可以通過示例代碼、建議和解釋，幫助開發者理解特定編程語言或框架的用法。（2 2）主要特點主要特點 深度學習模型支持：深度學習模型支持：GitHub Copilot 基于 OpenAI 的大型語言模型（如 GPT），能夠理解代碼結構和邏輯，提供智能化的代碼建議和生成功能。廣泛的語言支持：廣泛的語言支持：Copilot 支持多種編程語言，包括 Python、JavaScript、TypeScr

113、ipt、Ruby、Java 等，使其適用于各種開發項目。無縫集成：無縫集成：Copilot 與 Visual Studio Code 等主流開發工具無縫集成，開發者可以在其熟悉的環境中直接使用 Copilot 提供的功能，提升工作效率。代碼安全與隱私：代碼安全與隱私：GitHub Copilot 設計時注重代碼安全性，它能夠在提供建議時避免使用可能存在安全問題的代碼模式，并注重用戶代碼隱私保護。7.2 7.2 安裝與安裝與使用使用 Microsoft Copilot 和 GitHub Copilot 都是強大的智能助手，分別在生產力工具和開發環境中提供支持。通過訂閱相應的服務，并按照步驟安裝和

114、配置，你可以充分利用這些工具的智能化功能，提高工作效率和代碼質量。以下簡單介紹他們的安裝與使用。Microsoft Copilot 和 GitHub Copilot 是兩款功能不同的產品，分別服務于不同的場景和需求。以下分別介紹它們的安裝與使用方法。7 7.2.1.2.1 Microsoft CopilotMicrosoft Copilot 的安裝與使用的安裝與使用 （1 1）安裝）安裝 對于 Microsoft Copilot（特指在 Windows 設備上運行的版本），其安裝過程與 Windows 11 的更新緊密相關。在發往 Copilot PC 可用的歐盟和其他市場的新人工智能國外大模

115、型使用手冊 38 2024-8-25 款 Windows 11 電腦以及新款 Copilot 電腦上，Copilot 應用將直接固定到 Windows任務欄。對于現有的 Windows 11 電腦，用戶可能需要通過以下步驟來嘗試獲取Copilot（但請注意，具體可用性和交付方法可能因地區和硬件而異）：確保計算機連接互聯網，并打開“設置”。選擇“Windows 更新”，檢查并安裝最新的系統更新。如果 Microsoft 決定為現有設備提供 Copilot，它可能會通過系統更新推送。安裝完成后，Copilot 應用可能會出現在任務欄或“開始”菜單中。注意：注意：由于 Microsoft 的產品策略

116、和地區差異，上述步驟可能不適用于所有用戶。用戶應關注 Microsoft 的官方公告和更新，以獲取最準確的信息。（2 2）使用使用 啟動啟動 CopilotCopilot：從“開始”菜單打開 Copilot 應用，或者如果任務欄上有 Copilot 圖標，可以直接點擊啟動。如果設備鍵盤包含專用的 Copilot 鍵，也可以使用它來啟動Copilot。與與 CopilotCopilot 交互交互：Copilot 旨在以簡便方式提供 AI 支持的幫助，用戶可以在聊天窗格中鍵入問題或請求，Copilot 將基于提示生成文本回復。用戶還可以像使用其他 Windows 應用一樣，在 Copilot 中調

117、整大小、移動和使用貼靠助手。個性化設置：個性化設置：Copilot 使用 Microsoft 帳戶提供個性化幫助和對各種功能的訪問。用戶可以根據需要調整隱私設置和個性化選項。反饋與改進：反饋與改進：如果用戶發現 Copilot 生成的內容是意外內容或冒犯性內容，可以通過Copilot 窗口頂部的菜單向 Microsoft 提交反饋意見，以幫助改進產品。7 7.2.2.2.2 GitHub CopilotGitHub Copilot 的安裝與使用的安裝與使用 （1 1）安裝）安裝：GitHub Copilot 是一款專為開發者設計的 AI 編程助手，它通常作為插件集成在 IDE（如 VS Cod

118、e）中。以下是在 VS Code 中安裝 GitHub Copilot 的步驟：打開打開 VS CodeVS Code：啟動 VS Code 編輯器。人工智能國外大模型使用手冊 39 2024-8-25 訪問插件市場訪問插件市場：在 VS Code 的側邊欄中找到“擴展”視圖（或使用快捷鍵 Ctrl+Shift+X）。搜索并安裝搜索并安裝 GitHub CopilotGitHub Copilot：在搜索框中輸入“Copilot”，找到 GitHub Copilot 插件并點擊安裝。激活激活 GitHub CopilotGitHub Copilot：安裝完成后，根據插件的提示進行激活。這通常涉及

119、登錄 GitHub 賬戶或輸入授權碼。注意：注意：GitHub Copilot 可能需要付費訂閱才能使用全部功能。（2 2）使用使用 編寫代碼編寫代碼：在 VS Code 中編寫代碼時，GitHub Copilot 將自動提供代碼補全建議。用戶可以根據需要接受或忽略這些建議。個性化設置個性化設置：用戶可以在 VS Code 的設置中調整 GitHub Copilot 的相關選項，如語言偏好、建議類型等。協作與共享協作與共享：GitHub Copilot 支持多人協作，用戶可以與團隊成員共享代碼補全建議和學習成果?？傊?，Microsoft Copilot 和 GitHub Copilot 在安裝

120、和使用上存在一定的差異。用戶應根據自己的需求和場景選擇合適的產品，并按照官方指南進行安裝和使用。7.3 7.3 使用技巧與建議使用技巧與建議 Microsoft Copilot 和 GitHub Copilot 是兩款功能不同的產品，使用技巧等各有不同。7 7.3.1.3.1 Microsoft CopilotMicrosoft Copilot 使用技巧與建議使用技巧與建議 （1 1）充分利用自然語言請求充分利用自然語言請求 使用自然語言向 Copilot 提出問題或請求，可以幫助你更快速地完成任務。例如，你可以在 Word 中說“為這段內容添加摘要”或在 Excel 中詢問“計算銷售數據的增

121、長率”。人工智能國外大模型使用手冊 40 2024-8-25 （2 2）結合上下文使用結合上下文使用 Copilot 的效果與上下文緊密相關。在使用 Copilot 時，確保你的請求與當前文檔的內容緊密相關，以獲得更準確的建議。（3 3）優化數據輸入優化數據輸入 在 Excel 中使用 Copilot 進行數據分析時，確保數據的格式整潔、清晰。這樣，Copilot 可以更準確地理解和處理數據，生成有用的分析結果。（4 4）反復迭代反復迭代 如果對生成的內容不滿意，可以重新提出請求或提供更多上下文信息。Copilot 可以根據新的提示進行調整，生成更符合需求的結果。（5 5）善用編輯建議善用編輯

122、建議 Copilot 會提供寫作和編輯建議，幫助你提高文檔的質量。接受這些建議可以提高文本的流暢性和專業性。7 7.3.2.3.2 GitHub CopilotGitHub Copilot 使用技巧與建議使用技巧與建議 （1 1）明確的注釋明確的注釋 在代碼中添加清晰、具體的注釋，可以幫助 Copilot 更好地理解你想要的功能，從而生成更準確的代碼。例如，寫明“/實現一個二分查找算法”比單純寫“/實現搜索功能”能得到更好的結果。（2 2）分解復雜任務分解復雜任務 如果任務過于復雜，建議將其分解為多個小任務，讓 Copilot 逐步完成。這種方式不僅能提高生成代碼的準確性，還能幫助你更好地理解

123、每一步的實現過程。（3 3）驗證生成的代碼驗證生成的代碼 Copilot 生成的代碼需要經過驗證和測試，確保其功能正確且符合項目要求。不要盲目相信自動生成的代碼，特別是在安全性或性能要求較高的項目中。（4 4）學習與改進：學習與改進：將 Copilot 生成的代碼與自己的實現進行比較，從中學習改進的機會。它不僅是一個編碼助手，也是一個學習工具。（5 5）多語言支持：多語言支持：利用 Copilot 對多種編程語言的支持，可以嘗試在項目中引入新的語言或技術棧。Copilot 會幫助你更快地上手。人工智能國外大模型使用手冊 41 2024-8-25 7.4 7.4 注意事項與安全問題注意事項與安全

124、問題 7 7.4.1.4.1 數據隱私與安全數據隱私與安全 Microsoft Copilot 和 GitHub Copilot 可能會訪問和處理你的數據，因此在使用時需注意數據的敏感性。避免將包含個人信息或公司機密的內容輸入到這些工具中。7 7.4.2.4.2 代碼版權與合規代碼版權與合規 GitHub Copilot 生成的代碼可能來自公開的代碼庫或社區貢獻，因此在使用這些代碼時需要注意版權問題。確保代碼的使用符合相關開源許可證的要求。7 7.4.3.4.3 模型偏見與輸出驗證模型偏見與輸出驗證 由于 Copilot 的建議是基于其訓練數據生成的，因此可能存在偏見或不準確性。始終對 Cop

125、ilot 的輸出進行人工審查，特別是在涉及道德、法律或業務決策時。7 7.4.4.4.4 依賴與能力限制依賴與能力限制 不要過度依賴 Copilot，這些工具雖然強大，但仍有其局限性，無法完全替代人類的判斷和創造力。對復雜或創新任務，仍需依賴個人的專業知識和能力。7 7.4.5.4.5 安全編程實踐安全編程實踐 Copilot 生成的代碼可能未經過嚴格的安全審查，特別是在處理用戶輸入或外部數據時，需確保遵循安全編程的最佳實踐，如輸入驗證、數據加密等，以防止潛在的安全漏洞。人工智能國外大模型使用手冊 42 2024-8-25 8 8 若干若干其他其他模型模型 在人工智能領域的快速發展浪潮中，除了

126、前文所述的主流大模型外，還有許多新興或特色模型不斷涌現，為這一領域注入了新的活力與可能性。這些模型各具特色，不僅在技術上有所創新，更在應用場景上不斷拓展，為用戶提供了更多樣化、更個性化的選擇。諸如 Grok（xAI）、Otter.ai、ChatPDF、POE、Sora 以及 Midjourney 等，都在各自的領域內展現了卓越的性能和廣泛的應用前景，為用戶帶來了前所未有的智能體驗。這些模型的不斷涌現，不僅豐富了人工智能的應用生態，更為行業的未來發展指明了新的方向。8.1 8.1 GrokGrok（xAIxAI）Grok 是埃隆馬斯克旗下人工智能公司 xAI 傾力打造的一款先進 AI 系統，它在

127、自然語言處理和理解方面表現出色，能夠生成連貫、復雜的文本內容。自 2023 年 11 月初步面世以來，Grok 經歷了多次迭代與升級，不斷提升其在代碼、數學等任務中的性能，并實現了長上下文理解和高級推理能力。2024 年，xAI推出了Grok 2及其迷你版本，這兩款產品在多個AI基準測試中均表現出色，幾乎與業界領先的 GPT-4 不相上下。Grok 的設計獨具個性化與幽默感，能夠實時獲取并處理世界信息，同時優先考慮 X 平臺內的上下文，從而極大地提高了交互效率。其主要功能涵蓋了問答、創意寫作與編碼輔助、實時搜索與信息處理等多個方面，為用戶提供了全面而便捷的服務。此外，Grok 還計劃在未來支持

128、圖像生成和音頻識別功能，進一步豐富用戶的交互體驗。用戶可以通過 xAI 的官方網站 https:/x.ai/或指定的應用程序輕松訪問Grok，但需要注意的是，部分高級功能可能僅對特定用戶，如 Premium+會員或早期測試人員開放。8 8.2 2 Otter.aiOtter.ai（AIAI 會議筆記和實時轉錄會議筆記和實時轉錄）Otter.ai 是一款先進的 AI 會議筆記和實時轉錄工具，它憑借強大的語音識別與轉錄技術，為用戶提供了高效、便捷的會議記錄解決方案。其核心功能包括實時轉錄、自動筆記、會議摘要以及行動項管理等，能夠實時捕捉并轉換會議中的語音為文字記錄，自動生成會議摘要，并分配和管理行

129、動項，極大地提高了會議效率。該產品由 AISense 公司于 2016 年推出，致力于記錄并分析人們生活中的所人工智能國外大模型使用手冊 43 2024-8-25 有對話。其技術特色在于結合了語言識別和聲音識別，能夠準確地將談話轉換為文本，并識別不同發言人的身份。此外，Otter.ai 還與 Zoom、Google Meet、Microsoft Teams 等主流會議軟件深度集成，實現了跨平臺使用，方便用戶隨時隨地記錄會議內容。用戶可以通過訪問 Otter.ai 的官方網站 https:/otter.ai/或下載其移動應用來訪問和使用該產品。它提供了多種訂閱計劃以滿足不同用戶的需求，包括免費試

130、用和付費版本。付費版本提供了更多語音轉錄時長、高級功能以及更優質的客戶服務。用戶評價方面，Otter.ai 因其自動化、實時性和易用性而備受好評。用戶普遍認為它簡化了會議記錄的流程，提高了工作效率。同時，其與主流會議軟件的深度集成以及跨平臺使用的便利性也獲得了用戶的廣泛認可?？傮w來說，Otter.ai 是一款功能強大、易于使用的會議記錄工具，適用于企業、教育等多個領域。8.8.3 3 ChatPDFChatPDF（PDFPDF 閱讀工具閱讀工具）ChatPDF 是一款基于人工智能技術，功能強大、操作簡便且用戶評價良好的PDF 閱讀工具，值得廣大用戶嘗試使用。其核心功能在于通過 AI 技術幫助用

131、戶快速、高效地處理 PDF 文檔，提取和理解其中的有效信息。其特色在于能夠與用戶進行交互，用戶可以通過輸入問題或關鍵詞，ChatPDF 會智能分析 PDF 內容并給出相關答案，大大提高了信息獲取的效率和準確性。產品方面，ChatPDF 支持多種文件格式，包括 PDF、Word 和 ePub 等，并提供了文檔整理和管理、智能閱讀和理解、注釋和標記等功能。用戶可以通過 ChatPDF的官方網站（）訪問并使用該產品。在使用過程中，用戶可以上傳PDF 文件，并通過聊天窗口與 ChatPDF 進行交互，提問并獲取答案。關于用戶評價，ChatPDF 普遍受到好評。用戶認為它極大地簡化了從 PDF 文件中提

132、取信息的流程，特別是對于需要大量閱讀和處理 PDF 文件的學生、研究人員和專業人士來說，ChatPDF 無疑是一款高效實用的工具。同時，ChatPDF 的隱私保護和數據安全也備受用戶信賴，上傳的文件會在一定時間后自動刪除，保障用戶隱私。人工智能國外大模型使用手冊 44 2024-8-25 8.8.4 4 POEPOE 平臺平臺（多種多種 AIAI 模型模型聚合器聚合器）POE 平臺9，全稱 Platform for Open Exploration（開放探索平臺），是問答社區 Quora 在 2022 年 12 月推出的一款集成了多種人工智能模型的大型對話平臺，旨在為用戶提供一個訪問多種 AI

133、 模型（如 ChatGPT、GPT-4、Claude 3 opus、Claude Instant、PaLM 等）的聚合器。這個平臺允許用戶與不同的聊天機器人進行基于對話的互動，類似于 ChatGPT 的體驗。POE 平臺目前支持 Web、iOS、Android、macOS 和 Windows 等多個操作系統，用戶可以根據自己的設備選擇合適的版本進行下載和使用。平臺界面清晰簡潔，交互流程順暢，即便是非專業用戶也能輕松上手。用戶可以直接在瀏覽器中輸入 訪問 POE 平臺，或通過 App Store、Google Play 等應用商店下載對應的移動應用程序。注冊賬號后，用戶即可開始使用平臺上的各種

134、AI 模型和功能。POE 平臺自推出以來，受到了廣大用戶的歡迎和好評。用戶普遍認為該平臺在提供一站式 AI 服務方面表現出色，極大地提高了工作和學習的效率。同時，平臺上的 AI 模型響應速度快、準確率高，為用戶帶來了良好的使用體驗。不過，也有部分用戶反映，在訪問某些高級功能或模型時，需要付費訂閱，這在一定程度上增加了使用成本。但總體來說，POE 平臺憑借其強大的功能和便捷的使用體驗，成為了當前市場上備受歡迎的 AI 對話平臺之一。8.8.5 5 SoraSora（文本到視頻生成文本到視頻生成）Sora 是 OpenAI 推出的一款革命性的文本到視頻生成模型，它結合了擴散模型和 Transfor

135、mer 模型，能夠根據用戶輸入的文本描述快速生成高質量、連貫流暢的視頻內容。其核心功能在于模擬現實世界中的各種情境、場景和事件，不僅能夠對現有視頻進行擴展和編輯，還支持生成長達 60 秒的視頻，且視頻中包含高度細致的背景、復雜的多角度鏡頭以及富有情感的多個角色，為用戶提供了前所未有的創作體驗。產品方面，Sora 目前仍處于早期訪問階段，主要向專家、創意人士及部分特定用戶群體開放。用戶需要通過訪問 OpenAI 官網，提交使用申請并等待審核通過后，方可獲得訪問權限并開始使用 Sora 進行視頻創作。在 Sora 平臺中，用戶只需輸入場景描述、角色、動作等文本信息，即可生成相應的視頻內容，并根據需

136、求調整視頻風格、色彩等參數，實現高度個性化的創作。人工智能國外大模型使用手冊 45 2024-8-25 關于用戶評價，雖然 Sora 目前尚未對公眾全面開放，但從已使用的用戶反饋來看，其生成的視頻質量高、創意無限，為視覺藝術家、設計師、電影制作人等創意專業人士提供了極大的便利和靈感。同時，Sora 的推出也標志著人工智能技術在內容創作領域的又一次重大突破，為未來的創意產業帶來了無限可能。8.8.6 6 Midjourney（AIAI 繪繪畫工具畫工具）Midjourney10是由美國加利福尼亞州舊金山的獨立研究實驗室 Midjourney,Inc.推出的一款創新的 AI 繪畫工具。其核心功能在

137、于通過用戶輸入的文字描述或草圖，智能生成高質量、富有創意的圖像作品。這款工具深度理解用戶意圖，能夠將抽象概念或具體場景轉化為生動逼真的圖像，同時支持多種藝術風格的轉換，使得創作更加多元化和個性化。自推出以來，Midjourney 憑借其強大的功能和出色的用戶體驗，在 AI 繪畫領域迅速嶄露頭角。它不斷迭代更新，提供更多功能和素材，以滿足用戶日益增長的創作需求。目前，Midjourney 的最新版本為 V6（Alpha），于 2023 年 12 月21 日發布，持續推動著 AI 繪畫技術的發展邊界。要使用 Midjourney，用戶需要先注冊 Discord 賬號，并加入 Midjourney

138、的Discord 服務器。在服務器中，用戶可以通過輸入特定的命令（如/imagine）和描述，與 Midjourney 進行交互，生成自己所需的圖像作品。但值得注意的是，雖然 Midjourney 曾提供免費試用機會，但目前已取消該政策，用戶需要訂閱付費套餐計劃才能使用其服務。在用戶評價方面，Midjourney 收獲了廣泛的贊譽。用戶認為它極大地降低了繪畫的門檻，讓更多人能夠享受到創作的樂趣。無論是專業藝術家還是普通愛好者，都能通過 Midjourney 實現自己的創意想象。同時，Midjourney 的智能生成和風格轉換功能也受到了高度評價。用戶表示，這些功能為他們的創作提供了更多的靈感和

139、可能性，使得創作過程更加高效和有趣。8.7 8.7 AlphaFoldAlphaFold（蛋白質結構預測蛋白質結構預測）AlphaFold 是谷歌 DeepMind 研發的一款先進的蛋白質結構預測模型，已經經歷了多代的發展，目前最新版本為 AlphaFold 3。這款模型能夠高精度地預測蛋白質以及其他生物分子的三維結構，其預測結果甚至達到了原子級別，顯著提升了預測精度和廣度。AlphaFold 的適用范圍廣泛，不僅可以用于已知蛋白質的結構預測，還能對未知蛋白質及復雜的分子復合物進行預測，且預測速度快，效人工智能國外大模型使用手冊 46 2024-8-25 率高。對于科研人員而言，可以通過訪問

140、DeepMind 推出的 AlphaFold Server 平臺（如訪問鏈接：https:/ GitHub 等開源平臺獲取 AlphaFold 3 的源代碼（如項目地址：https:/ 的出現，為蛋白質結構預測領域帶來了革命性的變革，極大地推動了生物科學和相關領域的發展。人工智能國外大模型使用手冊 47 2024-8-25 參考文獻參考文獻 1 62頁PPT，初步看懂人工智能！EB/OL.https:/ ChatGPTEB/OL.https:/ Gemini模型EB/OL.https:/ ANTHROPIC.Claude 3.5EB/OL.https:/ Meet Llama 3.1EB/OL

141、.https:/ Grok（xAI）EB/OL.https:/x.ai/.7 Otter.ai（AI會議筆記和實時轉錄工具）EB/OL.https:/otter.ai/.8 ChatPDFEB/OL.https:/ POE平臺_多種AI模型聚合器EB/OL.https:/ Midjourney_AI繪畫工具EB/OL.https:/ 掌控AI.ChatGPT的學術應用之挖掘研究熱點與研究空白并完成選題，全面解析【附插件及指令】EB/OL.https:/ 掌控AI.ChatGPT對手中大量的文獻進行高效綜述并完成撰寫，全流程演示【附指令】EB/OL.https:/ AI NINEBOT.GPT的九個步驟幫助你高效完成SCI論文！EB/OL.https:/ AI智能創作應用.AI賦能教育：2024年超實用的9個AI人工智能教育神器(教師和學生必備）EB/OL.https:/ Copilot 你的日常 AI 助手EB/OL.https:/