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1、人工智能国外大模型使用手册 1 2024-8-25 人工智能国外大模型 使用手册 东华大学图书馆 2024 年 8 月 策划：方建安 生成：AI 平台 编写：骆永成 人工智能国外大模型使用手册 i 2024-8-25 目录 1 1 前言前言.1 2 2 大模型概述大模型概述.2 2.1 大模型的定义与特点.2 2.2 大模型的应用领域.2 2.3 大模型的发展趋势.3 2.4 国外 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 高教领域大模型应用.4 2.5.

2、1 智能教学辅助.4 2.5.2 科研与学术支持.5 2.5.3 行政与管理.5 2.5.4 创新课程与跨学科教育.5 2.5.5 国际合作与语言支持.6 2.5.6 应用助手.6 2.6 总结.6 3 GPT3 GPT 系列模型（系列模型（OPENAIOPENAI）.8 3.1 基本功能与特点.8 3.1.1 基本功能.8 3.1.2 主要特点.8 3.2 安装与使用.9 3.2.1 OpenAI API.9 3.2.2 ChatGPT 界面.10 3.2.3 集成到应用程序.10 3.2.4 使用第三方平台.11 3.3 使用技巧与建议.11 3.3.1 明确问题和指令.11 3.3.2

3、迭代提示.11 3.3.3 利用系统消息.12 3.3.4 控制输出长度.12 3.3.5 后处理与验证.12 3.4 注意事项与安全问题.12 3.4.1 避免敏感内容.12 3.4.2 模型限制.12 3.4.3 使用成本.13 3.4.4 合法与道德使用.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 基本功能与特点.14 4.1.1 基本功能.15 4.1.2 主要特点.16 4.2 安装与使用.17 4.2.1 通过 Google Cloud 访问 Gemini.17 人工智能国外大模型使用手册 ii

4、 2024-8-25 4.2.2 通过 DeepMind 的专用平台.19 4.2.3 第三方集成和应用.19 4.3 使用技巧与建议.20 4.3.1 利用多模态输入.20 4.3.2 明确指令和任务.20 4.3.3 设置期望和输出格式.20 4.3.4 上下文维护和跟踪.20 4.3.5 输出的验证与校对.21 4.3.6 持续学习与反馈.21 4.4 注意事项与安全问题.21 4.4.1 数据隐私与安全.21 4.4.2 伦理与合规使用.21 4.4.3 模型限制.21 4.4.4 成本与资源管理.22 4.4.5 透明性与告知.22 5 CLAUDE5 CLAUDE 系列模型（系列模

5、型（ANTHROPICANTHROPIC）.23 5.1 基本功能与特点.23 5.1.1 基本功能.23 5.1.2 主要特点.24 5.2 安装与使用.25 5.2.1 访问 Claude 3.25 5.2.2 使用 Claude 3.25 5.2.3 学习与支持.27 5.3 使用技巧与建议.27 5.3.1 明确任务目标.27 5.3.2 优化提示词（Prompt Engineering）.27 5.3.3 管理对话上下文.27 5.3.4 控制输出长度与格式.27 5.3.5 分步生成.27 5.3.6 利用示例（Few-shot Learning）.27 5.3.7 自动化与批量处

6、理.28 5.4 注意事项与安全问题.28 5.4.1 数据隐私.28 5.4.2 内容审核与过滤.28 5.4.3 使用率限制与成本控制.28 5.4.4 模型偏见与公平性.28 5.4.5 伦理与合规性.28 5.4.6 依赖管理与更新.28 6 LLAMA6 LLAMA（META AIMETA AI）.29 6.1 基本功能与特点.29 6.1.1 基本功能.29 6.1.2 主要特点.30 6.2 安装与使用.30 6.2.1 访问 LLaMA 3.31 6.2.2 安装步骤.31 6.2.3 使用场景.32 6.3 使用技巧与建议.33 6.3.1 微调模型.33 6.3.2 调整生

7、成参数.33 6.3.3 使用提示工程（Prompt Engineering）.33 人工智能国外大模型使用手册 iii 2024-8-25 6.3.4 分批次处理.33 6.3.5 多任务学习.33 6.4 注意事项与安全问题.33 6.4.1 计算资源.33 6.4.2 数据隐私与安全.34 6.4.3 伦理与合规.34 6.4.4 许可证与法律合规.34 7 COPILOT7 COPILOT（GITHUBGITHUB、MICROSOFTMICROSOFT、OPENAIOPENAI）.35 7.1 基本功能与特点.35 7.1.1 Microsoft Copilot 功能与特点.35 7.

8、1.2 GitHub Copilot 功能与特点.36 7.2 安装与使用.37 7.2.1 Microsoft Copilot 的安装与使用.37 7.2.2 GitHub Copilot 的安装与使用.38 7.3 使用技巧与建议.39 7.3.1 Microsoft Copilot 使用技巧与建议.39 7.3.2 GitHub Copilot 使用技巧与建议.40 7.4 注意事项与安全问题.41 7.4.1 数据隐私与安全.41 7.4.2 代码版权与合规.41 7.4.3 模型偏见与输出验证.41 7.4.4 依赖与能力限制.41 7.4.5 安全编程实践.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 会议笔记和实时转录）.42 8.3 CHATPDF（PDF 阅读工具）.43 8.4 POE 平台（多种 AI 模型聚合器）.44 8.5 SORA（文本到视频生成）.44 8.6 MIDJOURNEY（AI 绘画工具）.45 8.7 ALPHAFOLD（蛋白质结构预测）.45 参考文献参考文献.47 人工智能国外大模型使用手册 1 2024-8-25 1 1 前前言言 随着科技的迅猛推进，人工智能（AI）1已全面渗透至我们生活的每一个角落。在国际 AI 领域，国外大模型以其卓越的自然语言处理能力和深度学习

10、实力，正引领着一场智能科技的全球变革。继图书馆 6 月份成功组织团队编写并发布人工智能中文大模型使用手册 之后，鉴于部分师生的热烈反响与积极建议，暑假期间再次组织团队编写 人工智能国外大模型使用手册。此手册旨在全方位普及国外人工智能大模型的技术知识，帮助师生根据自身需求精准选择合适的工具，以赋能个人学术研究与教学发展，共同创造更加智能、高效的学习环境，助力教育教学改革，促进拔尖创新人才的培养。以 GPT 为代表的众多知名国外 AI 大模型，展现了强大的文本生成、语义理解和对话交互能力。它们通过训练海量的多语种文本数据，不仅捕捉到了各种语言的复杂性和多样性，还在实际应用中展现出了极高的准确性和灵

11、活性。在内容创作、智能问答、情感分析、机器翻译等众多领域，国内外大模型都交出了令人瞩目的成绩单。然而，要充分发挥国外大模型的效能，用户同样需要对其有深入的了解和熟练的掌握。本手册将从简单介绍几个国际知名的 AI 模型入手，逐步引导用户深入了解和使用国外大模型。手册将分别介绍各 AI 模型的基本功能与特点、安装与使用教程、使用技巧与建议，以及使用过程中的注意事项与安全问题等。无论您是 AI领域的资深专家，还是对新技术满怀热情的探索者，本手册都将是您掌握和应用国外大模型 AI 模型的入门级使用指南。让我们携手踏上这段 AI 模型探索之旅，共同见证国外大模型为我们的工作、学习、生活带来的变革与无限可

12、能。期待这本手册能成为全校师生在国际视野下的学习参考与灵感源泉，助力大家在 AI 的浩瀚海洋中扬帆远航。人工智能国外大模型使用手册 2 2024-8-25 2 2 大模型大模型概述概述 在全球科技迅猛发展的今天，人工智能（AI）技术已成为推动社会进步和产业升级的关键力量。其中，大模型（Large Models）作为机器学习领域的核心研究方向之一，以其庞大的参数规模、复杂的网络结构以及卓越的性能，在全球范围内引起了广泛关注。国外大模型，作为这一领域的杰出代表，不仅在技术创新上屡有突破，更在多个应用领域展现出巨大的潜力和价值。2 2.1.1 大模型的定义与特点大模型的定义与特点 大模型是指参数数量

13、庞大、网络结构复杂的机器学习模型。大模型是指参数数量庞大、网络结构复杂的机器学习模型。它们通常由深度神经网络构建而成，通过海量的训练数据来学习数据的内在规律和特征。大模型的特点主要体现在以下几个方面：庞大的参数规模庞大的参数规模：大模型拥有数十亿甚至数千亿个参数，这使得它们能够捕捉到数据中更细微、更复杂的模式。庞大的参数规模也带来了更强大的表达能力，使得大模型能够处理更复杂的任务。复杂的网络结构复杂的网络结构：大模型通常采用深层的神经网络结构，通过堆叠多个网络层来构建复杂的特征表示。这种结构使得大模型能够学习到数据中的高阶特征，从而提高模型的性能。出色的性能出色的性能：大模型在各种任务上通常表

14、现出色，能够取得较高的准确率和召回率。它们对未见过的数据也具有较强的泛化能力，能够应对各种复杂的场景。高计算资源需求高计算资源需求：由于大模型参数众多、结构复杂，因此训练和推理过程需要较高的计算资源。这包括高性能的计算机硬件、大容量的存储空间以及稳定的网络环境等。持续学习与进化：持续学习与进化：通过在线学习和自我优化机制，不断提升模型性能和适应性。2 2.2.2 大模型的应用领域大模型的应用领域 大模型在自然语言处理自然语言处理、图像识别图像识别、语音识别语音识别、推荐系统推荐系统等多个领域都有广泛的应用。具体应用场景包括：自然语言处理自然语言处理：大模型在自然语言处理领域的应用尤为广泛，如机

15、器翻译、文本生成、问答系统等。通过大模型，我们可以实现更准确的语义理解和更流畅的文本生成。图像识别与计算机视觉图像识别与计算机视觉：大模型在图像识别和计算机视觉领域也表现出色，如图像分类、目标检测、图像生成等。通过大模型，我们可以更准确地识别图像中的物体和场景，实现更高效的图像处理和分析。语音识别语音识别：大模型在语音识别领域的应用也日益增多，如语音转文本、语音合人工智能国外大模型使用手册 3 2024-8-25 成等。通过大模型，我们可以实现更准确的语音识别和更自然的语音合成效果。推荐系统推荐系统：大模型在推荐系统中的应用也越来越广泛，如电商推荐、视频推荐等。通过大模型，我们可以根据用户的兴

16、趣和历史行为，为用户推荐更精准、更个性化的内容。2 2.3.3 大模型的发展趋势大模型的发展趋势 大模型已成为人工智能迈向通用智能的里程碑技术。自预训练模型起步，它经历了大规模预训练模型、超大规模预训练模型的发展阶段，参数规模以惊人的速度增长，实现了从亿级到百万亿级的突破。大模型在未来的发展中将呈现出以下几个趋势：模型压缩与轻量化模型压缩与轻量化：为了解决大模型在计算资源上的高需求问题，研究者们将致力于开发更高效的模型压缩和轻量化技术，以降低模型的参数量和计算复杂度。跨模态学习与融合跨模态学习与融合：随着多模态数据的增多，大模型将逐渐实现跨模态的学习和融合。通过整合不同模态的信息，大模型将能够

17、更全面地理解数据并提升性能。隐私保隐私保护与安全性护与安全性：随着大模型在各个领域的应用越来越广泛，隐私保护和安全性将成为重要的研究方向。研究者们将关注如何保护用户隐私和数据安全，确保大模型的稳健运行。可持续性与环保性可持续性与环保性：大模型的训练和推理过程对能源和环境的消耗不容忽视。因此，研究者们将关注如何降低大模型的能耗和碳排放，推动人工智能技术的可持续发展。2.42.4 国外国外 AIAI 大模型大模型 国外 AI 大模型是指由国际顶尖科技公司、研究机构或开源社区开发，具有极高参数数量和复杂网络结构的机器学习模型。这些模型通过训练海量的多语种、多模态数据，能够捕获数据中细微而复杂的模式，

18、从而在各种复杂任务上展现出卓越的性能。以下是一些知名国外 AI 大模型和实用 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大模型是自然语言处理领域的标志性成果。通过大规模预训练技术，GPT 系列模型掌握了丰富的语言知识和生成能力，在文本生成、对话系统、知识问答等任务上均展现出卓越的性能。最新版本如 GPT-4 更是在多模态处理、逻辑推理等方面实现了重大突破。2 2.4.24.2 GeminiGemini 系列系列 人工智能国外大模型使用手册 4 2024-8-25 Gem

19、ini 系列模型3结合了 Google 在大规模语言模型（如 BERT、PaLM 等）上的经验和 DeepMind 在通用人工智能上的研究成果。该系列模型代表了当前 AI 技术的前沿，以其强大的多模态处理能力而著称。其采用大规模预训练技术，能够同时处理和理解文本、图像、音频、视频等多种类型的信息，实现了跨模态的信息交互与理解。Gemini 系列模型具有高度灵活性和可扩展性，适用于从数据中心到移动设备的各种平台。在广泛的基准测试中，Gemini 展现了卓越的性能，特别是在多任务语言理解方面达到了超越人类专家水平的成就。这一系列模型的应用场景广泛，为人工智能技术的发展和应用带来了新的可能性。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。该系列模型在推理、数学、编程、多语言理解和视觉处理等领域表现出色，树立了新的行业标准。其中，Opus 代表最高级、最智能，Sonnet 则在性能和成本效益间取得平衡，Haiku 则快速且低成本。这些模型各具特色，用户可根据需求选择适合的模型，以处理各种复杂任务。2.4.42.4.4 LLaMALLaMA Meta AI 的 LLaMA 模型5在自然语言处理领域表现出色，支持多语言

21、和长文本处理。其最新版本 LLaMA 3.1 显著提升了性能，推出多种参数规模版本。虽然专注于语言处理，Meta AI 正探索 LLaMA 在计算机视觉和多模态任务中的应用。其开源特性促进全球合作与创新，未来 LLaMA 有望在多模态领域展现更广应用，为 AI技术发展注入新动力。2 2.4.4.5.5 其他模型其他模型 主流大模型之外，各种新兴模型如雨后春笋般涌现，为 AI 版图增添新色彩。如 Grok6、Otter.ai7会议笔记、ChatPDF 阅读助手8、POE 多模型聚合平台9、Sora 视频生成器及 Midjourney10绘画工具等，各自领域独领风骚，技术创新与应用拓展并行，为用户

22、提供个性化、多样化的智能服务体验。2.2.5 5 高教高教领域领域大模型大模型应用应用 AI 大模型，如 ChatGPT、Claude、LLaMA 等，在高校教育中的应用和支撑作用广泛且多样，能够显著提升教学、科研、管理等方面的效率和效果。2.52.5.1 1 智能教学辅助智能教学辅助 （1 1）个性化学习体验个性化学习体验 AI 大模型能够根据学生的学习习惯和知识掌握情况，提供个性化的学习路径和内容。例如，LLaMA 模型可以通过分析学生的学习数据，自动生成个性化的复习人工智能国外大模型使用手册 5 2024-8-25 资料和练习题，帮助学生针对性地复习薄弱环节。（2 2）自动批改与反馈自动

23、批改与反馈 AI 大模型可以用于自动批改作业和考试，尤其是主观题如论文和短文。这不仅提高了批改效率，还能提供详细的反馈。ChatGPT 可以根据预设的评分标准，对学生的写作进行内容和语言的评价，并提出改进建议。2.52.5.2 2 科研与学术支持科研与学术支持 （1 1）文献综述与知识检索文献综述与知识检索 AI 大模型可以辅助研究人员快速进行文献综述，整理和提取相关研究的关键信息。例如，Claude 模型可以处理大量的学术文献，提炼出特定领域的研究热点和趋势，帮助研究人员快速构建文献综述。（2 2）数据分析与代码生成数据分析与代码生成 AI 大模型能够为科研中的数据分析提供技术支持，生成分析

24、代码和模型。例如，研究人员可以利用 ChatGPT 生成 Python 代码来处理复杂的数据集，进行机器学习建模和结果解释。2.52.5.3 3 行政与管理行政与管理 （1 1）智能问答与服务智能问答与服务 在高校的行政管理中，AI 大模型可以提供智能问答服务，解答学生和教职工的常见问题。例如，ChatGPT 可以用于高校的在线服务平台，自动回答有关课程安排、注册流程、学籍管理等问题，减少人工客服的负担。（2 2）报告生成与决策支持报告生成与决策支持 AI 大模型可以生成各种行政和管理报告，辅助决策。例如，AI 模型可以从大规模数据中提取有用信息，生成分析报告，帮助校方制定战略决策，如学生满意

25、度分析、招生策略优化等。2.52.5.4 4 创新课程与跨学科教育创新课程与跨学科教育 （1 1）AIAI 课程与实践课程与实践 随着 AI 技术的发展，高校可以将 AI 大模型引入课程，帮助学生了解和应用AI 技术。例如，计算机科学课程中，学生可以通过使用 ChatGPT 或 LLaMA 进行编程任务，学习如何构建和优化 AI 模型。（2 2）跨学科项目跨学科项目 AI 大模型在跨学科项目中具有重要应用，如将 AI 与艺术、社会科学、医学等人工智能国外大模型使用手册 6 2024-8-25 领域结合。一个实际的例子是使用 AI 模型分析医学影像，帮助医学专业的学生学习诊断技巧，或使用 AI

26、生成的艺术作品探讨创作与技术的关系。2.52.5.5 5 国际合作与语言支持国际合作与语言支持 （1 1）多语言翻译与交流多语言翻译与交流 AI 大模型能够提供高质量的实时翻译服务，支持跨国合作与学术交流。例如，国际会议中使用 AI 翻译工具可以帮助不同语言的学者更好地理解对方的研究，促进学术讨论。（2 2）跨文化理解与支持跨文化理解与支持 AI 大模型可以帮助学生和教师更好地理解不同文化背景的内容，从而在全球化教育中提供更有效的支持。例如，ChatGPT 可以帮助留学生适应新的文化环境，提供相关的文化知识和沟通建议。2.52.5.6 6 应用助手应用助手 （1 1）自动化教学助手自动化教学助

27、手 某高校采用了 ChatGPT 作为在线课程的教学助手，帮助学生在课程学习中进行疑难解答。通过分析学生的提问和互动，系统还能够提供个性化的学习建议，并生成个性化的复习资料。（2 2）科研助手科研助手 在一项生物医学研究中，研究团队利用 LLaMA 模型进行大量医学文献的筛选和综述工作。LLaMA 不仅帮助研究团队快速找到相关研究，还提炼了文献中的重要发现，显著加快了研究进展。这些应用展示了 AI 大模型在高校教育中能够发挥的重要作用，不仅能够提高教学和科研效率，还能推动教育的创新与变革。2 2.6 6 总结总结 人工智能大模型凭借庞大的参数规模、复杂的神经网络和卓越的性能，已在AI 领域占据

28、核心地位。这些模型通过深度学习海量多语种数据，在自然语言处理、图像识别等领域表现出色。例如，OpenAI 的 GPT 系列和 Google 的 Gemini 系列在语言理解、生成和多模态任务中均处于领先地位，不仅处理复杂文本，还能有效应对图像、音频等多模态数据。随着技术进步，大模型在多语言处理和跨模态应用中持续创新，进一步拓展了AI 应用边界，提升了用户体验。除了这些知名的大模型外，Grok、Otter.ai、ChatPDF、POE、Sora 和 Midjourney 等新兴模型也在不断涌现。Grok 提升了代码生成效率，人工智能国外大模型使用手册 7 2024-8-25 Otter.ai 在

29、语音转录和翻译方面表现优异，Midjourney 则在图像生成领域开辟了新天地。这些模型不仅丰富了 AI 的应用生态，还为行业发展指明了新方向。展望未来，国外大模型将朝着更大规模、更强能力的方向发展。在技术层面，它们将通过更高效的模型压缩与轻量化技术实现更佳性能，同时在隐私保护和可持续性发展上取得突破。随着这些大模型在更多领域的应用扩展，它们将推动 AI技术迈向新的高度，为人类社会带来更多福祉。接下来，我们将简要介绍几个国外知名的 AI 大模型及一些特色应用模型。人工智能国外大模型使用手册 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 公司开发的一系列具有革命性的自然语言处理（NLP）模型。这一系列模型的核心在于采用了多层 Transformer 结构，通过在大规模文本语料库中进行预训练，学习语言的通用模式和结构，从而生成自然、连贯的文本。GPT-4 是第四代生成式预训练 Transformer 模型，代表了当前人工智能领域中自然语言处理技术的最新进展。作为一款高度先进的语言模型，GPT-4 在理解和生成人类语言方面展现出了卓越的能力，广泛应用于各种领域。在此简要介绍 GPT-4 的功能特点、使用方法、技巧及注意事项等内容，帮助用户更好地利用这款工具，提高搜索效率。3 3.1 1 基本功能与特点基本功

31、能与特点 自 OpenAI 于 2018 年推出 GPT-1 以来，该系列模型经历了多次版本更替，展现了强大的自然语言处理能力。GPT-1 作为先驱，通过大规模无监督预训练，实现了文本生成的自然与连贯。随后，GPT-2 在参数规模和训练数据集上进行了显著扩展，进一步提升了模型的性能。2020 年发布的 GPT-3 更是将模型参数推至千亿级别，引入了上下文学习能力，极大地拓宽了应用场景。最新的 GPT-4 不仅在语言理解上更为深入，还首次支持了多模态输入，如图像理解，展现了更全面的 AI 能力。随着技术的不断进步，GPT 的未来版本有望带来更加智能化和个性化的交互体验。GPT-4 基本功能与特点

32、如下：3.1.1 3.1.1 基本功能基本功能 自然语言生成：自然语言生成：能够生成高质量、连贯的文本内容，涵盖多种领域和话题，如新闻文章、技术文档、小说、对话等。对话系统：对话系统：能够与用户进行互动式对话，理解并响应用户的问题和请求，适用于聊天机器人、客户支持等场景。语言翻译：语言翻译：具备多语言翻译能力，能够在不同语言之间进行准确翻译。内容总结：内容总结：能够对长篇文章或文档进行概括和总结，提取关键信息。文本分析：文本分析：可以进行情感分析、主题识别、关键词提取等文本分析任务。问答系统：问答系统：能够根据给定的文本或问题提供准确的回答，适用于搜索引擎和信息检索系统。3 3.1.2.1.2

33、 主要特点主要特点 人工智能国外大模型使用手册 9 2024-8-25 增强的理解能力：增强的理解能力：相比于前代模型，GPT-4 具有更强的语言理解能力，能够处理更复杂的句子结构和语义关系。扩展的知识范围：扩展的知识范围：GPT-4 在开发时接受了大量数据的训练，因此在广泛的主题和领域中具有深厚的知识基础。灵活性和适应性：灵活性和适应性：能够根据上下文调整语言风格、语气和内容，从而满足不同应用场景的需求。多语言支持：多语言支持：支持多种语言处理，涵盖了世界上大多数主要语言的生成与理解。推理与逻辑能力：推理与逻辑能力：GPT-4 在推理和逻辑分析方面表现出色，能够进行基本的逻辑推理和复杂的决策

34、支持。安全与道德考虑：安全与道德考虑：OpenAI 对模型进行了多方面的优化和测试，以减少有害输出、偏见和不当内容的生成。总的来说，GPT-4 是一个强大的人工智能工具，能够在广泛的应用场景中提供有效的语言处理解决方案。3 3.2 2 安装与使用安装与使用 GPT-4 本身并不是一个独立的可安装软件，而是一个通过云端服务访问的人工智能模型。用户可以通过 OpenAI 提供的多种途径来访问和使用 GPT-4。以下是访问和使用 GPT-4 的几种主要方式：3.2.3.2.1 Ope1 OpenAI APInAI API 注册和获取注册和获取 API API 密钥：密钥：注册账号：注册账号：首先，用

35、户需要在 OpenAI 的官方网站上注册一个账户。获取获取 API API 密钥：密钥：注册后，用户可以在账户仪表板中找到并生成 API 密钥。这是访问 GPT-4 的必要凭证。安装和配置环境：安装和配置环境：安装安装 Python Python 和相关库：和相关库：如果使用 Python 进行开发，可以安装 Python，并通过以下命令安装 OpenAI 的官方 Python 客户端：bash 设置设置 API API 密钥：密钥：在使用 GPT-4 之前，需要将 API 密钥配置到你的开发环境中，例如可以在 python 代码中设置：pip install openai 人工智能国外大模型

36、使用手册 10 2024-8-25 调用调用 GPTGPT-4 4 模型：模型：编写代码：编写代码：你可以编写一个简单的 Python 脚本，调用 GPT-4 来生成文本：解析响应：解析响应：GPT-4 的响应会以 JSON 格式返回，你可以根据需求提取和使用其中的内容。3.2.2 3.2.2 ChatGPT ChatGPT 界面界面 OpenAI 提供了一个基于 Web 的 ChatGPT 界面，用户可以直接通过浏览器与 GPT-4 进行对话。使用步骤：使用步骤：访问访问 ChatGPTChatGPT：打开浏览器，访问 ChatGPT 页面 https:/ OpenAI 账号登录或注册。开始

37、对话：开始对话：在聊天框中输入你的问题或指令，GPT-4 会根据输入生成响应。3.2.33.2.3 集成到应用程序集成到应用程序 GPT-4 还可以通过 API 集成到各种应用程序中，如聊天机器人、客服系统、内容生成工具等。使用步骤：使用步骤：API API 集成：集成：通过调用 OpenAI API，将 GPT-4 集成到你现有的应用程序或平台中。优化和调优：优化和调优：根据具体应用场景，对模型输出进行优化和调优，以满足业务需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 人工智能国外大模型使用手册 11 2024-8-25 求。3.2.43.2.4 使用第三方平台使用第三方平台 除了 OpenAI 的官方服务，GPT-4 还被集成到一些第三方平台和工具中，这些平台可能提供了更便捷的访问方式，特别是对于非技术用户。示例：示例：Microsoft Cop

39、ilotMicrosoft Copilot：GPT-4 已集成到 Microsoft 的 Office 产品中，如 Word 和 Excel，可以用来辅助写作和数据分析。其他集成服务：其他集成服务：如 Slack、Notion 等工具也提供了 GPT-4 的集成功能，用户可以直接在这些平台上调用 GPT-4 的功能。总之，通过 API、Web 界面或第三方工具，用户都能轻松访问并使用 GPT-4。无论是开发人员、研究人员，还是普通用户，都可以找到适合自己的方式来利用这一强大的语言模型。3 3.3 3 使用技巧与建议使用技巧与建议 GPT 在科技论文写作中发挥着多方面的作用。它能够快速整合相关领

40、域的背景知识和重要文献，为研究者提供宝贵的参考资料。在论文构思阶段，GPT 能够根据用户输入的要点，生成结构清晰、逻辑严密的提纲，帮助研究者整理思路。此外，GPT 还能辅助语言润色和表达优化，提升论文的语言质量和可读性。最后，GPT 还能为研究者提供新的研究假设和思路，激发他们的创新灵感。使用过程中可以参考一些掌控 AI、AI 智能创作应用等定期更新推出的使用技巧类网络文献11-14。相关使用技巧与建议概括如下：3 3.3.1.3.1 明确问题和指令明确问题和指令 （1）清晰表达：清晰表达：给出明确且具体的问题或指令，有助于 GPT-4 生成更加准确的回答。模糊或不完整的指令可能会导致模型生成

41、不相关或不准确的内容。（2）上下文设置：上下文设置：在对话中提供上下文背景，尤其是在连续对话或复杂任务中，可以帮助模型理解你的意图并提供相关的输出。3 3.3.2.3.2 迭代提示迭代提示 （1）分步提示：分步提示：对于复杂任务，将指令拆分成多个步骤，以确保每个阶段的输出都能满足预期。人工智能国外大模型使用手册 12 2024-8-25 （2）多次尝试：多次尝试：如果初次生成的结果不符合要求，可以稍微调整输入内容，重新生成结果。GPT-4 的响应可能会在不同提示下有所不同。3.3.3 3.3.3 利用系统消息利用系统消息 （1）设置角色：设置角色：通过系统消息设置模型的角色或语气，例如“你是一

42、个专业的技术顾问”，以便模型更好地适应特定场景。（2）指定格式：指定格式：如果你需要输出以特定格式呈现（如列表、表格等），可以在指令中明确指出，这样有助于模型按照预期的格式生成内容。3.3.4 3.3.4 控制输出长度控制输出长度 （1）设定输出范围：设定输出范围：在输入提示中明确指示输出的长度，例如“请简明扼要地回答”或“请详细解释”，以控制生成内容的长度。（2）限制生成：限制生成：通过调整 API 中的 max_tokens 参数来限制模型的输出长度，以避免生成过长或不相关的内容。3.3.5 3.3.5 后处理与验证后处理与验证 （1）审查内容：审查内容：生成的内容应经过仔细审查，尤其是在

43、处理敏感信息、技术内容或决策建议时，以确保输出的准确性和适用性。（2）结合工具：结合工具：结合其他工具或模型进行二次处理，如拼写检查、事实验证等，进一步提升输出质量。3 3.4 4 注意事项与安全问题注意事项与安全问题 3.4.1 3.4.1 避免敏感内容避免敏感内容 （1）不生成有害信息：不生成有害信息：不要输入可能引导模型生成不当、非法或有害内容的提示。尽量避免讨论敏感话题，如政治、暴力、仇恨言论等。（2）数据隐私：数据隐私：不要在提示中包含敏感的个人信息或机密数据。GPT-4 可能会重复输入的信息，因此在使用中要确保输入内容的隐私性。3.4.2 3.4.2 模型限制模型限制 （1）准确性

44、问题：准确性问题：GPT-4 尽管强大，但并非总是生成准确的信息。尤其是在涉及具体事实、实时数据或需要高度专业知识的领域，建议结合其他来源进行验证。（2）潜在偏见：潜在偏见：由于模型训练数据的多样性，GPT-4 可能反映出某些偏人工智能国外大模型使用手册 13 2024-8-25 见。因此，在使用模型时要意识到这些可能的偏见，并尽量规避偏见内容的传播。3.4.3 3.4.3 使用成本使用成本 APIAPI 费用管理：费用管理：使用 GPT-4 API 时是按请求的复杂度和次数收费的，建议对调用进行合理管理，避免不必要的费用支出。可以使用脚本批量处理数据，以提高使用效率。3.4.4 3.4.4

45、合法与道德使用合法与道德使用 （1）遵守法律法规：遵守法律法规：在使用 GPT-4 时，确保遵守所在国家或地区的法律法规，不将模型用于非法活动或规避法律行为。（2）道德使用：道德使用：模型输出可能会影响用户决策或行为，因此在应用中要考虑道德责任，确保输出内容的正面影响。3.4.5 3.4.5 知情和透明知情和透明 告知用户：告知用户：在开发面向公众的应用程序时，告知用户内容是由 AI生成的，并说明可能的局限性和风险。这有助于用户理性理解和使用生成的内容。人工智能国外大模型使用手册 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门 DeepMind 开发的下一代多模态大型语言模型（LLM），旨在与 OpenAI 的 GPT-4 等模型竞争。Gemini 结合了 DeepMind 在人工智能领域的先进研究成果和谷歌的强大计算资源，代表了当前 AI 技术的前沿。Gemini 系列是谷歌推出的强大 AI 大模型，以其多模态处理能力著称，支持文本、代码、音频、图像及视频等多种数据类型。该系列包含 Ultra、Pro、Nano 等不同规模模型，满足不同需求。Gemini 具备长上下文理解能力，支持多语言，并可在多种智能设备上实现实时交互。GeminiGemini系列模型

47、在系列模型在 NLPNLP、图像识别、视频生成等领域展现卓越性能，是谷歌、图像识别、视频生成等领域展现卓越性能，是谷歌 AIAI 技术的技术的重要里程碑。重要里程碑。在此简要介绍 Gemini 系列模型的功能、使用方法、技巧及注意事项等内容，帮助用户更好地了解和使用 Gemini，从而提升生活和工作效率。4 4.1.1 基本功能与特点基本功能与特点 Gemini 是在 PaLM 模型的基础上进一步发展和优化的产物。PaLM（Pathways Language Model）是 Google AI 技术的重要基石，基于 Pathway 分布式训练架构训练出来的超大语言模型，拥有高达 5400 亿参

48、数，是目前业界领先的模型之一。Gemini 不仅继承了 PaLM 强大的语言理解和生成能力，还扩展了多模态处理能力。Gemini 是 Google 目前规模最大、能力最强的大模型，原生支持多模态信息处理，可以处理文本、代码、音频、图像和视频等多种类型的数据。Gemini系列包括 Ultra、Pro、Nano 等不同规模的模型，如 Gemini Ultra（规模最大且功能最强大）、Gemini Pro（适用于各种任务的最佳模型）和 Gemini Nano（端侧设备上最高效的模型）。Gemini 1.5 ProGemini 1.5 Pro：作为 Gemini 系列的进阶版，Gemini 1.5 P

49、ro 拥有突破性的长上下文窗口能力，可以理解大量文本、代码、视频和音频内容。其上下文窗口起始就有 100 万个 Tokens，计划扩展至 200 万个 Tokens，是全球消费类聊天机器人中最长的。此外，Gemini 1.5 Pro 还支持多模态推理和多种语言。Gemini 1.5 FlashGemini 1.5 Flash：为满足低延迟和低成本需求，谷歌推出了 Gemini 1.5 Flash 模型。该模型通过“蒸馏”技术，将 Gemini 1.5 Pro 的知识和技能转移到更小的模型上，实现了速度和效率的优化。Gemini 1.5 Flash 同样支持多模态推理和长上下文窗口。人工智能国外

50、大模型使用手册 15 2024-8-25 Gemini NanoGemini Nano：这是一种轻量级、可在设备本地运行的离线 AI 模型。Gemini Nano 不仅具有文字理解能力，还能通过视觉和听觉理解信息，并具有反馈功能。它已被集成到 Pixel 手机和安卓系统中，为用户提供更智能、便捷的体验。4 4.1.1.1.1 基本功能基本功能 （1 1）多模态处理多模态处理 图像和文本的综合理解：图像和文本的综合理解：Gemini 能够同时处理文本和图像信息，支持多模态输入。这使得它在处理需要跨越不同数据形式的任务时更加灵活，如图像描述生成、文本与图像的结合分析等。视频和音频处理：视频和音频处

51、理：除了图像和文本，Gemini 还扩展到了视频和音频的理解和生成，能够在多媒体内容创作和分析中提供支持。（2 2）自然语言生成与理解自然语言生成与理解 文本生成：文本生成：Gemini 可以生成高质量的自然语言文本，应用于内容创作、对话系统、技术文档撰写等场景。语言理解：语言理解：通过对上下文的深度理解，Gemini 能够准确解读复杂的文本信息，进行问答、情感分析、主题提取等任务。（3 3）强大的对话能力强大的对话能力 上下文跟踪：上下文跟踪：在对话中，Gemini 能够有效地跟踪上下文，理解连续对话中的逻辑关系，提供连贯且相关的回答。个性化响应：个性化响应：可以根据用户的历史互动和偏好，生

52、成更个性化和符合用户需求的回答，提升用户体验。（4 4）高效的推理和问题解决能力高效的推理和问题解决能力 逻辑推理：逻辑推理：Gemini 在逻辑推理任务中表现出色，能够进行复杂的推理和分析，为用户提供准确的建议和决策支持。任务执行：任务执行：它可以执行多步骤任务，如数据分析、决策支持、编程辅助等，帮助用户完成更复杂的任务。（5 5）大规模数据处理大规模数据处理 实时数据分析：实时数据分析：Gemini 能够处理和分析大规模实时数据流，支持在动态环境中的决策和响应。人工智能国外大模型使用手册 16 2024-8-25 多语言支持：多语言支持：支持多种语言的输入和输出，能够跨语言提供翻译、总结和

53、其他语言处理功能。4 4.1.2.1.2 主要特点主要特点 （1 1）先进的多模态集成先进的多模态集成 自然融合：自然融合：Gemini 在处理多模态数据时，能够自然地融合不同形式的信息，提供更综合和全面的分析结果。这使得它在需要综合信息来源的任务中表现出色，如自动驾驶、医疗诊断等领域。（2 2）深度学习与强化学习结合深度学习与强化学习结合 强化学习策略：强化学习策略：借助 DeepMind 在强化学习上的优势，Gemini 能够在复杂的环境中进行自我学习和优化，提升模型的自主学习能力和适应性。持续学习：持续学习：它具备持续学习的能力，能够从新数据中学习和进化，使得模型能够随着时间的推移不断提

54、高性能。（3 3）更高的效率和性能更高的效率和性能 优化的计算架构：优化的计算架构：Gemini 在谷歌的 TPU（Tensor Processing Unit）架构上进行了优化，使得它在处理复杂任务时更高效，能够以更低的计算资源完成任务。实时响应：实时响应：在实时互动场景中，Gemini 的响应速度和处理能力得到了显著提升，适合用于需要高实时性要求的应用。（4 4）增强的安全性与合规性增强的安全性与合规性 隐私保护：隐私保护：Gemini 在开发中注重数据隐私保护，采用了多层次的安全机制，确保用户数据的安全性和保密性。道德合规：道德合规：DeepMind 在设计 Gemini 时，融入了道德

55、考虑，确保模型在生成内容时尽量避免偏见和歧视，符合伦理标准。（5 5）高度定制化与灵活性高度定制化与灵活性 场景适应性：场景适应性：Gemini 可以根据不同行业和应用场景进行定制和优化，适用于医疗、金融、教育、娱乐等多种领域。用户友好性：用户友好性：其接口设计和使用体验经过优化，使得技术门槛较低，即使是非技术用户也可以轻松使用。人工智能国外大模型使用手册 17 2024-8-25 4 4.2.2 安装与安装与使用使用 Gemini 系列由 Google AI 开发的多模态大模型，代表了 Google 在人工智能领域的最先进技术。它可以处理多种类型的输入，包括文本、图像、音频和视频。Gemin

56、i 系列包括多个版本，如 Gemini Nano、Gemini 1.5 Flash 和 Gemini 1.5 Pro 等，旨在适应不同场景下的开发需求。如 Gemini 1.5 ProGemini 1.5 Pro 支持高达200 万 token 的上下文窗口，适用于需要更大上下文的应用场景。Gemini 作为一款先进的多模态 AI 模型，通过 Google Cloud 或 DeepMind的专用平台提供服务。用户可以通过注册和设置 Google Cloud 账户、获取 API密钥，并调用相关 API 来访问 Gemini 的功能。对于普通用户，Gemini 可能会集成到各种应用程序中，提供便捷

57、的多模态处理能力。在使用过程中，注意 API成本、数据隐私和访问权限等问题，以确保安全和合规使用。Gemini 并不是一个可以像软件一样直接安装的工具，而是一个通过云端服务访问的多模态大型语言模型，类似于 GPT-4。以下是如何访问和使用 Gemini的一些可能途径和步骤，详细信息可访问链接：https:/ 4.2.1 通过通过 Google CloudGoogle Cloud 访问访问 GeminiGemini 由于 Gemini 是由 DeepMind 开发并与谷歌云服务集成的，最可能的访问方式是通过 Google Cloud 平台。以下是如何使用 Google Cloud 访问 Gemi

58、ni 的步骤：（1 1）注册并设置注册并设置 Google CloudGoogle Cloud 注册注册 Google CloudGoogle Cloud 账号：账号：如果还没有 Google Cloud 账号，首先需要前往 Google Cloud 官网 注册一个账户。注册后，可以使用 Google Cloud 的免费试用额度来体验其服务。创建项目：创建项目：登录 Google Cloud Console，创建一个新的项目。这是所有 Google Cloud资源管理的基础单元。（2 2）设置设置 Gemini APIGemini API 访问访问 启用启用 APIAPI 服务：服务：在 Go

59、ogle Cloud Console 中，找到并启用相关的 AI 和机器学习 API。这人工智能国外大模型使用手册 18 2024-8-25 可能包括 Google 的自然语言处理 API、多模态 API 或其他与 Gemini 相关的服务。获取获取 APIAPI 密钥：密钥：在 API 和服务页面中，创建和管理 API 密钥。这些密钥将用于认证和调用Gemini 相关的 API 服务。安装安装 Google Cloud SDKGoogle Cloud SDK：在本地机器上安装并配置 Google Cloud SDK，以便通过命令行接口与Google Cloud 服务交互。安装命令（适用于安装

60、命令（适用于 Debian/UbuntuDebian/Ubuntu 系统）：系统）：Bash 安装完成后，使用以下命令进行初始化：安装完成后，使用以下命令进行初始化：Bash （3 3）使用使用 Gemini Gemini APIAPI 调用调用 APIAPI：使用 Python 或其他编程语言，通过 Google 提供的 API 客户端库（如 Google Cloud Python Client Library）来调用 Gemini 的功能。安装安装 PythonPython 库：库：bash 示例代码（假设有一个多模态处理 API）：python sudo apt-get install

61、google-cloud-sdk gcloud init pip install-upgrade google-cloud 人工智能国外大模型使用手册 19 2024-8-25 处理和解析输出：处理和解析输出：根据 API 的返回结果，解析并处理模型的输出。这可能包括文本描述、图像分析结果等。4.2.2 4.2.2 通过通过 DeepMindDeepMind 的专用平台的专用平台 DeepMind 可能会提供一个专门的平台或界面来直接使用 Gemini，特别是在研发或特定领域的应用中。访问这些平台的具体步骤可能包括：登录登录 DeepMindDeepMind 平台平台 （1 1）注册和登录注册

62、和登录 前往 DeepMind 的官方网站，注册一个账户并登录。DeepMind 可能会为研究人员或企业用户提供特殊访问权限。（2 2）访问访问 GeminiGemini 界面界面 登录后，可能会有一个专用的用户界面或控制台，允许用户上传数据、配置模型并获取结果。（3 3）利用在线工具利用在线工具 使用 DeepMind 提供的在线工具，直接在网页界面中输入文本、上传图像或其他多模态数据，并获取 Gemini 的分析结果。4.2.34.2.3 第三方集成和应用第三方集成和应用 Gemini 可能被集成到谷歌或其他公司的应用程序中，用户可以通过这些应用程序间接使用 Gemini 的功能。例如：使

63、用 Google Workspace 集成。from google.cloud import aiplatform#设置 API 密钥 aiplatform.init(credentials=your-api-key.json)#调用 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)人工智能国外大模型使用手册 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），用户可以通过这些工具直接调用 Gemini 的生成和分析功能。（2 2）其他集成服务）其他集成服务 其他第三方应用可能会集成 Gemini 的功能，用户可以在这些应用中体验多模态分析和自然语言处理的能力。4 4.3.3 使用技巧使用技巧与建议与建议 4.3.1 4.3.1 利用多模态输入利用多模态输入 （1 1）综合利用文本和图像：综合利用文本和图像：Gemini 的强项之一是其多模态处理能力

65、，因此在提出问题时，可以同时提供文本和图像。例如，在分析一张图片时，提供相关的文本描述或上下文信息，模型会基于多模态输入生成更准确的结果。（2 2）视频和音频的结合：视频和音频的结合：如果你的任务涉及视频或音频，尝试将这些与文本结合输入，以发挥 Gemini 在多模态处理中的优势。4.3.2 4.3.2 明确指令和任务明确指令和任务 （1 1）清晰定义问题：清晰定义问题：在输入中尽可能明确地定义任务和目标。例如，如果你需要生成内容或获取分析结果，指示应该具体且易于理解，以便模型能准确响应。（2 2）细分复杂任务：细分复杂任务：对于复杂的多步骤任务，可以将其分解为多个子任务，并逐步提供给模型处理

66、，这样可以提高生成结果的质量和相关性。4.3.3 4.3.3 设置期望和输出格式设置期望和输出格式 （1 1）指定输出格式：指定输出格式：如果你需要特定格式的输出（如列表、段落、代码块等），在输入时明确说明。这有助于 Gemini 按照你预期的形式生成内容。（2 2）控制输出长度：控制输出长度：在指令中设定期望的输出长度，如“简要回答”或“详细解释”，可以帮助控制生成的内容量。4.3.4 4.3.4 上下文维护和跟踪上下文维护和跟踪 （1 1）连续对话中的上下文跟踪：连续对话中的上下文跟踪：如果你在与 Gemini 进行多轮对话，确保每一轮都提供必要的上下文信息。这样，模型可以更好地理解你正在

67、进行的任务并提供连贯的回答。人工智能国外大模型使用手册 21 2024-8-25 （2 2）状态管理：状态管理：在长对话或复杂任务中，明确指定当前的任务状态或阶段，帮助模型跟踪和理解任务进展。4.3.5 4.3.5 输出的验证与校对输出的验证与校对 （1 1）校验生成内容：校验生成内容：尽管 Gemini 功能强大，但它可能会生成不准确或有误导性的内容。对重要输出进行人工校验，特别是在需要高度准确性的场景中，如法律文档或技术报告。（2 2）结合外部工具：结合外部工具：可以结合其他工具进行二次处理或验证，如使用事实检查工具来验证生成的陈述，或使用专业软件进行技术分析。4.3.6 4.3.6 持续

68、学习与反馈持续学习与反馈 （1 1）提供反馈：提供反馈：如果可能，通过反馈机制向模型提供生成结果的质量评价，帮助模型在未来更好地适应你的需求。（2 2）持续学习和调整：持续学习和调整：根据任务要求不断调整提示和指令，以优化生成的结果。这种迭代过程可以帮助你更好地利用 Gemini 的能力。4 4.4 4 注意事项与安全问题注意事项与安全问题 4.4.1 4.4.1 数据隐私与安全数据隐私与安全 （1 1）保护敏感信息：）保护敏感信息：在与 Gemini 互动时，避免上传或输入敏感的个人信息或机密数据。虽然模型强大，但任何输入的数据都有潜在的隐私风险。（2 2）遵守数据保护法规：）遵守数据保护法

69、规：确保在使用模型处理数据时，符合相关的数据隐私和保护法规（如 GDPR、CCPA 等）。4.4.2 4.4.2 伦理与合规使用伦理与合规使用 （1 1）避免生成有害内容：）避免生成有害内容：不要使用 Gemini 生成非法、暴力、歧视或其他有害内容。注意模型可能在某些情况下反映出训练数据中的偏见，因此在使用输出时要有批判性思维。（2 2）道德责任：）道德责任：在使用模型生成的内容影响决策或公众时，务必考虑道德责任，确保输出内容的正面和积极作用。4.4.3 4.4.3 模型限制模型限制 （1 1）认识模型局限：）认识模型局限：尽管 Gemini 强大，但它并非全知全能的。模型在某些情况下可能会

70、生成不准确或不可靠的信息，特别是在需要高度专业知识的领人工智能国外大模型使用手册 22 2024-8-25 域。（2 2）避免过度依赖：）避免过度依赖：在关键决策中，不应完全依赖模型输出，应结合人类判断和其他资源。4.4.4 4.4.4 成本与资源管理成本与资源管理 （1 1）监控）监控 APIAPI 使用：使用：如果你通过 API 使用 Gemini，请密切监控使用量和成本。使用高级功能时可能会增加计算资源的需求，从而增加费用。（2 2）优化调用频率：）优化调用频率：合理规划任务，减少不必要的 API 调用，以降低成本和提高资源利用效率。4.44.4.5.5 透明性与告知透明性与告知 告知用

71、户：告知用户：如果你将 Gemini 集成到面向公众的应用中，应该明确告知用户内容是由 AI 生成的，并说明其可能的局限性和风险。这有助于用户在理解和使用内容时保持理性。人工智能国外大模型使用手册 23 2024-8-25 5 5 ClaudeClaude 系列模型（系列模型（AnthropicAnthropic）Claude 是由美国人工智能初创公司 Anthropic 倾力打造的大型语言模型，与 OpenAI 的 GPT 系列并驾齐驱。其设计核心理念在于提供一个安全、可靠且用户友好的对话式 AI 体验。相较于其他语言模型，Claude 尤为注重可解释性和用户控制力的提升，力求通过先进的对齐

72、技术，有效降低模型生成有害或不准确内容的风险。在 Claude 的开发过程中，Anthropic 采用了独特的训练方法，并融入了“宪法 AI”的先进理念。这一理念通过预设的规则集（即“宪法”）来指导模型的行为，使其更加符合道德标准，并显著减少偏见。Claude 的功能十分广泛，它能够轻松应对自然语言理解、内容生成以及对话系统等多种任务，适用于多种应用场景，展现出其强大的实用性和适应性。在此简要介绍 Claude 的功能、使用方法、技巧及注意事项等内容，帮助用户更好地了解和使用 Claude，从而提升生活和工作效率。5 5.1.1 基本功能与特点基本功能与特点 Anthropic 于 2023

73、年 3 月 15 日正式发布 Claude 的最初版本，随后不断升级迭代，并于 2024 年 3 月 4 日，Anthropic 发布 Claude 3 模型家族，其中旗舰模型 Opus 在本科和研究生水平的知识、数学和复杂任务理解方面均超过 GPT-4和 Gemini 1.0 Ultra。Claude 3 系列模型是由人工智能公司 Anthropic 开发的一系列大型语言模型，包括 Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Opus三个版本。这一系列模型在智能、速度和成本上提供了多样化的选择，以满足不同用户和应用场景的需求。其中，Claude 3 O

74、pus 作为旗舰模型，在多项基准测试中表现出色，全面超越了 GPT-4 等竞争对手，树立了新的行业标准。Claude 3系列模型不仅支持实时交互、自动完成和数据提取等功能，还具备强大的多模态能力，能够处理包括照片、图表在内的多种格式数据，显著扩展了模型的应用场景。此外，Claude 3 系列模型还注重安全性和可解释性，通过预设规则集指导模型行为，减少模型产生有害或不准确内容的风险。这一系列模型的发布标志着Anthropic 在人工智能领域的又一重要突破。5 5.1.1.1.1 基本功能基本功能 （1 1）自然语言理解与生成自然语言理解与生成 Claude 3 拥有强大的自然语言理解（NLU）和

75、自然语言生成（NLG）能力，能人工智能国外大模型使用手册 24 2024-8-25 够处理复杂的文本输入，并生成流畅、连贯且上下文相关的文本输出。这使得它在问答系统、对话生成、文本摘要和内容创作等任务中表现优异。（2 2）多模态处理多模态处理 Claude 3 可能支持多模态输入，能够处理文本、图像、视频等多种数据类型。这一特性使其在需要结合多种数据源的应用中表现出色，如跨媒体内容生成、视频分析和多模态对话系统。（3 3）高级对话管理高级对话管理 Claude 3 具备处理复杂对话的能力，能够理解长时间、多轮次的对话上下文，提供连贯且相关的回应。这使其非常适合用于智能助理、客服机器人等需要高质

76、量对话管理的场景。（4 4）高效推理与分析高效推理与分析 Claude 3 在推理任务中表现出色，能够分析复杂问题，提供有逻辑和依据的答案。此功能适用于技术支持、法律咨询、数据分析等需要精准解答的领域。（5 5）安全与道德合规安全与道德合规 Claude 3 继续强化了安全性和道德标准的合规性，通过“宪法 AI”技术框架来减少偏见和有害内容的生成，确保输出内容的可靠性和道德合规性。5 5.1.2.1.2 主要主要特点特点 （1 1）增强的上下文理解增强的上下文理解 相比于前代版本，Claude 3 显著提升了对复杂上下文的理解能力，能够更准确地捕捉长文本中的关键信息，并在生成时保持逻辑连贯性。

77、（2 2）高效的多任务处理高效的多任务处理 Claude 3 具有强大的多任务处理能力，能够在同一会话中处理多个不同类型的任务，如文本分析、情感识别、信息提取等。这种多任务处理能力使其在动态和多样化的环境中表现更加灵活。（3 3）用户定制化用户定制化 Claude 3 提供了更多的定制选项，允许用户根据具体需求调整模型的输出风格、长度和内容细节，满足不同应用场景的个性化需求。（4 4）可靠性与一致性可靠性与一致性 人工智能国外大模型使用手册 25 2024-8-25 Claude 3 在输出内容的可靠性和一致性方面有了显著改进，尤其是在专业领域（如法律、医疗等）中的应用，能够提供更可靠的回答和

78、分析结果。（5 5）可扩展性可扩展性 Claude 3 设计为具备良好的扩展性，可以与各种平台和系统集成，支持大规模的企业级部署，适用于需要处理大量数据和用户请求的环境。5 5.2.2 安装与安装与使用使用 Claude 3 是由 Anthropic 提供的高级对话式 AI 模型，但其安装与使用通常不像传统软件那样直接。它通常通过云服务或 API 接口访问，因此用户无需自行安装。以下是如何访问和使用 Claude 3 的一般步骤：5.2.1 5.2.1 访问访问 Claude 3Claude 3 （1 1）通过云服务平台）通过云服务平台 Claude 3 可能集成在一些云服务平台上，这些平台为

79、用户提供了直接的访问接口。以下是一些常见的访问方式：通过通过 API API 接口：接口：用户可以通过 Anthropic 提供的 API 访问 Claude 3。Anthropic 可能提供 SDK（软件开发工具包）或直接的 API 文档，用户可以在其应用程序或服务中集成 Claude 3。通过合作伙伴平台：通过合作伙伴平台：Claude 3 可能也会与一些大型云服务提供商合作，如 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure 等。在这些平台上，用户可以找到相关的服务并进行订阅或付费使用。（2 2）通过专属应用通过专属应用 Anthropic 可能发布了带有 Claude

80、 3 集成功能的专属应用或工具。用户可以通过这些应用直接使用 Claude 3 提供的功能。5.2.2 5.2.2 使用使用 Claude 3Claude 3 （1 1）API API 调用调用 注册和获取注册和获取 API KeyAPI Key：用户需要在 Anthropic 的官网4或合作伙伴平台上注册账户，通常会分配一人工智能国外大模型使用手册 26 2024-8-25 个 API Key。这个 Key 是访问 Claude 3 的凭证，确保只有授权用户可以调用 API。阅读阅读 API API 文档：文档：API 文档通常会详细介绍如何构建请求、如何处理响应、如何管理对话上下文等内容。

81、文档还可能包括代码示例，帮助用户更快上手。集成到应用中：集成到应用中：使用编程语言（如 Python、JavaScript、Java 等）通过 API 调用 Claude 3。你可以构建自己的前端应用、聊天机器人、内容生成器等，将 Claude 3 的功能融入其中。示例调用（示例调用（Python Python 示例）示例）：以上代码示例展示了如何调用 Claude 3 API，并获取模型的响应。（2 2）使用平台集成工具使用平台集成工具 如果使用的是集成了 Claude 3 的平台（如支持 AI 的工作流自动化工具），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()人工智能国外大模型使用手册 27 2024-8-25 你可以通过简单的拖拽界面或命令行工具来配置和使用 Claude 3 的功能。5.2.3 5.2.3 学习与支持学习与支持 （1 1）官方资源：官方资源

83、：利用 Anthropic 提供的官方文档4、教程和社区支持，解决在使用 Claude 3 中遇到的问题。（2 2）开发者社区：开发者社区：加入相关的开发者社区（如论坛、GitHub），分享和获取有关 Claude 3 的使用经验和技巧。5 5.3.3 使用使用技巧技巧与与建议建议 5 5.3 3.1.1 明确任务目标明确任务目标 在使用 Claude 3 之前，明确你希望模型执行的任务（如内容生成、对话系统、数据分析等）。具体化的任务目标有助于模型产生更相关和准确的输出。5 5.3 3.2 2 优化提示词（优化提示词（Prompt EngineeringPrompt Engineering）

84、提示词的质量直接影响模型输出的质量。精心设计和迭代优化提示词，确保它们清晰、具体、具备上下文信息。例如，在需要生成详细内容时，可以提供更多上下文或引导性问题。5 5.3 3.3 3 管理对话上下文管理对话上下文 在多轮对话中，确保合理地传递上下文信息给模型，以便它能基于前面的内容生成合适的回应。对于较长的对话，定期更新或简化上下文可以帮助模型保持一致性。5 5.3 3.4 4 控制输出长度与格式控制输出长度与格式 使用 API 中的参数（如 max_tokens）控制输出的长度，以避免生成过长或过短的内容。如果需要特定格式的输出，可以在提示词中明确说明。5 5.3 3.5 5 分步生成分步生成

85、 对于复杂任务，考虑将其分解为多个步骤，并在每一步生成结果后再进行下一步的操作。这种方法有助于提高最终结果的准确性和质量。5 5.3 3.6 6 利用示例（利用示例（FewFew-shot Learnishot Learningng）提供示例对模型进行微调，特别是在需要模型按照特定风格或格式生成内容时。通过在提示词中添加几个类似的示例，可以引导 Claude 3 生成符合预期的输出。人工智能国外大模型使用手册 28 2024-8-25 5 5.3 3.7 7 自动化与批量处理自动化与批量处理 如果需要处理大量数据，可以考虑将 Claude 3 集成到自动化流程中，利用脚本批量调用 API。这对

86、于内容生成、数据清洗或大规模分析非常有效。5 5.4.4 注意事项与安全问题注意事项与安全问题 5 5.4.1.4.1 数据隐私数据隐私 Claude 3 处理的数据可能涉及敏感信息。在使用过程中，确保传递给模型的输入数据经过适当的匿名化处理，并遵守相关的数据隐私法规（如 GDPR）。5 5.4.4.2 2 内容审核与过滤内容审核与过滤 尽管 Claude 3 经过训练以减少有害内容的生成，但它仍有可能产生不适当或有偏见的输出。在生产环境中使用时，建议设置内容审核机制，过滤或校正不符合要求的内容。5 5.4.4.3 3 使用率限制与成本控制使用率限制与成本控制 了解 Claude 3 API

87、的使用率限制（Rate Limits）和定价模型。对高频调用进行优化，避免超出速率限制，控制使用成本。此外，监控 API 的调用量和费用，防止意外的高成本。5 5.4.4.4 4 模型偏见与公平性模型偏见与公平性 任何 AI 模型都会在一定程度上反映其训练数据中的偏见。使用 Claude 3 时，应当注意模型可能在某些情况下产生偏见或不公平的结果。对于重要的应用场景，建议进行多样性和公平性测试，确保输出内容的公正性。5 5.4.4.5 5 伦理与合规性伦理与合规性 在使用 Claude 3 生成内容时，特别是在公共领域或敏感领域（如医疗、法律、金融）中，确保输出内容符合伦理和法律要求。不应使用

88、 Claude 3 生成或传播虚假信息、恶意内容或侵犯他人权益的内容。5 5.4.4.6 6 依赖管理与更新依赖管理与更新 Claude 3 可能会随着时间的推移发布更新或改进版本。定期关注模型的更新日志和变化说明，以便及时调整你的应用和工作流程，确保持续优化。人工智能国外大模型使用手册 29 2024-8-25 6 6 LLaMALLaMA（Meta AIMeta AI）LLaMA（Large Language Model Meta AI）大模型是由 Meta AI（前身为 Facebook）开发的一种大规模语言模型，旨在提高自然语言处理任务的性能。LLaMA 在模型结构上进行了多项创新，如

89、使用 RMSNorm 归一化函数、SwiGLU 激活函数和旋转位置编码 RoPE 等，以提升模型性能和稳定性。其开源特性使得 LLaMA 易于被广大开发者使用和改进，广泛应用于智能客服、内容推荐、文本创作等多个领域。随着技术的不断进步，LLaMA 系列模型也在持续迭代升级，展现出强大的竞争力和应用前景。在此简要介绍其基本功能、方法等内容，旨在帮助用户更好地了解和使用 LLaMA，充分发挥其强大的功能，提升生活和工作效率。6 6.1.1 基本功能与特点基本功能与特点 LLaMA 大模型是 Meta AI 开发的一系列大规模语言模型，最新版本为 LLaMA 3.1。该版本在性能上实现了显著提升，推

90、出了 8B、70B 和 405B 三种参数规模的模型，原生支持 8 种语言，具备长达 128K 的上下文长度，能够处理更长的文本输入。LLaMA 3.1 在通用常识、数学计算、多语言翻译和工具使用等多方面表现出色，甚至在某些基准测试中超越了闭源模型如 GPT-4 和 Claude 3.5 Sonnet。其功能特点包括强大的推理能力、多语言支持、长文本处理能力以及灵活的自定义训练和微调选项，使得 LLaMA3.1 成为当前开源领域的佼佼者，为开发者和研究者提供了强大的工具。LLaMA 3 是 Meta AI 发布的最新版本的大型语言模型，它在多个方面进行了优化，以提升性能、扩展性和易用性。6 6

91、.1.1.1.1 基本功能基本功能 （1 1）自然语言处理自然语言处理 LLaMA 3 能够执行多种自然语言处理任务，包括文本生成、文本分类、翻译、摘要、问答等。它能够理解复杂的语境并生成连贯、上下文相关的文本。（2 2）多语言支持多语言支持 该模型支持多种语言，能够处理和生成不同语言的文本，使其在全球范围内的应用更为广泛。（3 3）对话系统对话系统 LLaMA 3 可用于构建智能对话系统，支持从简单的问答到复杂的对话生成，适用于客服机器人、个人助理等场景。人工智能国外大模型使用手册 30 2024-8-25 （4 4）文本理解与生成文本理解与生成 LLaMA 3 在文本理解与生成任务中表现优

92、异，能够生成高质量的自然语言文本，应用于内容创作、新闻摘要、报告生成等领域。（5 5）推理与逻辑处理推理与逻辑处理 新版本增强了在逻辑推理和复杂问题处理中的表现，能够理解并处理长文本和复杂的逻辑关系。6.1.2 6.1.2 主要特点主要特点 （1 1）多样的参数规模多样的参数规模 LLaMA 3 提供 7B、13B 和 70B 三种参数规模，用户可以根据计算资源和具体需求选择合适的版本。大规模版本（如 70B）适用于更复杂、更高要求的任务。（2 2）高效性能高效性能 LLaMA 3 在计算效率和生成质量之间取得了良好平衡。即使在中等规模的模型上，它也能提供接近大规模模型的性能，使得应用更加灵活

93、。（3 3）开源与易用性开源与易用性 Meta AI 将 LLaMA 3 开源，允许研究人员和开发者自由访问和使用模型。这种开源策略大大推动了其在学术界和工业界的广泛应用和进一步优化。（4 4）改进的推理能力改进的推理能力 与之前的版本相比，LLaMA 3 进一步增强了在复杂推理任务中的表现，能够更好地处理长文本内容，并在上下文理解和逻辑推理中生成更准确的结果。（5 5）安全性与数据隐私安全性与数据隐私 虽然 LLaMA 3 是开源的，但它在设计时考虑了数据隐私和安全问题。用户可以在安全的环境中部署和使用该模型，并确保敏感数据的保护。（6 6）扩展性与集成性扩展性与集成性 LLaMA 3 可以

94、与多种现有的 AI 工具和平台集成，适用于大规模部署以及个性化定制。这种扩展性使得它在各种企业级应用中具有广泛的适用性。6 6.2.2 安装与安装与使用使用 LLaMA 3 是 Meta AI 发布的开源大型语言模型，你可以通过以下步骤访问和使用它。人工智能国外大模型使用手册 31 2024-8-25 6 6.2.1.2.1 访问访问 LLaMA 3LLaMA 3 LLaMA 3 详细情况可访问网站：https:/ 1）获取模型权重与代码获取模型权重与代码 Meta AI 将 LLaMA 3 的模型权重和代码发布在多个平台上，如 Hugging Face 和 GitHub。你可以从这些平台下载

95、所需的文件。Hugging FaceHugging Face：你可以在 Hugging Face 上找到 LLaMA 3 的模型，可访问 LLaMA on Hugging LLaMA on Hugging FaceFace.GitHubGitHub：Meta AI 还在 GitHub 上提供了 LLaMA 3 的相关代码库，供开发者使用。（2 2）申请访问权限申请访问权限 某些情况下，你可能需要申请访问 LLaMA 3 的模型权重。例如，如果你是在 GitHub 上下载模型，你可能需要填写一个表格并获得批准后才能获取模型。6 6.2.2.2.2 安装步骤安装步骤 （1 1）环境配置）环境配置

96、确保你的系统安装了 Python 3.8 或更高版本，并配置好虚拟环境。可以使用 venv 或 conda 创建一个虚拟环境。bash （2 2）安装依赖库：安装依赖库：安装所需的 Python 库，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 人工智能国外大模型使用

97、手册 32 2024-8-25 （3 3）下载下载 LLaMA 3LLaMA 3 模型：模型：从 Hugging Face 或 GitHub 下载 LLaMA 3 的模型权重和配置文件。可以使用 transformers 库中的 API 直接下载和加载模型。python#加载 LLaMA 3 模型和分词器 （4 4）运行模型：运行模型：准备好输入文本后，你可以使用以下代码进行推理和文本生成。Python （5 5）测试和调整：测试和调整：根据你的需求调整模型的参数（如 max_length、temperature 等），优化模型的输出效果。6 6.2.3.2.3 使用场景使用场景 （1 1）文

98、本生成：）文本生成：LLaMA 3 可以用于创作文章、自动化写作、对话生成等场景。（2 2）问答系统：）问答系统：你可以将 LLaMA 3 集成到问答系统中，帮助解答用户问题。（3 3）内容摘要：）内容摘要：LLaMA 3 能够从长文本中提取关键信息，生成简短摘要。（4 4）多语言翻译）多语言翻译：利用 LLaMA 3 的多语言支持功能，进行语言翻译任务。from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(Meta/llama-3-7b)model

99、=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(Meta/llama-3-7b)#输入文本 inputs=tokenizer(Hello,how can I help you?,return_tensors=pt)#模型推理 outputs=model.generate(*inputs,max_length=50)#解码并打印输出 print(tokenizer.decode(outputs0,skip_special_tokens=True)人工智能国外大模型使用手册 33 2024-8-25 6 6.3.3 使用技巧与建议使用技巧与建议 6 6.3.1.3.1

100、微调模型微调模型 （1 1）定制化任务：）定制化任务：根据具体应用场景，对 LLaMA 3 进行微调，可以显著提升模型在特定任务中的表现。通过提供专门领域的文本数据，你可以训练模型生成更相关、更准确的内容。（2 2）小样本微调：）小样本微调：如果训练数据有限，可以尝试少量样本微调（Few-Shot Learning），在较小的数据集上对模型进行训练，以获得良好的性能。6 6.3.2.3.2 调整生成参数调整生成参数 （1 1）温度参数（）温度参数（temperaturetemperature）：）：控制模型生成文本的多样性。较高的温度值（如 0.8-1.0）可以生成更具创造性和多样性的文本，而

101、较低的温度值（如 0.2-0.5）则更适合生成连贯性强、确定性高的内容。（2 2）最大生成长度（）最大生成长度（max_lengthmax_length）：）：根据任务需求调整生成文本的长度，避免生成过长或过短的内容，确保输出的连贯性和相关性。6 6.3.3.3.3 使用提示工程（使用提示工程（Prompt EngineeringPrompt Engineering）（1 1）设计有效的提示词：）设计有效的提示词：为 LLaMA 3 提供清晰且上下文相关的提示词，能够帮助模型生成更加准确和有用的内容。可以通过不断调整和优化提示词的设计，逐步提升模型的输出质量。（2 2）层级式提示：）层级式提示

102、：使用分步提示（step-by-step prompting），通过逐步引导模型进行推理和生成，可以提高复杂任务的完成度。6 6.3.3.4.4 分批次处理分批次处理 并行处理：并行处理：对于大规模数据处理任务，可以使用批次（batching）来加速推理过程。在高性能计算环境下，批量处理可以显著提高处理效率。6 6.3.5.3.5 多任务学习多任务学习 跨任务应用：跨任务应用：LLaMA 3 适用于多种自然语言处理任务，通过多任务学习（Multi-Task Learning），可以训练模型同时执行多项任务，提升整体性能。6 6.4.4 注意事项与安全问题注意事项与安全问题 6 6.4.1.4.

103、1 计算资源计算资源 （1 1）硬件需求：）硬件需求：LLaMA 3 的大规模模型对计算资源要求较高，尤其是在进行推理和微调时。确保你的硬件配置（特别是 GPU 和内存）足以支持模型的运行。人工智能国外大模型使用手册 34 2024-8-25 （2 2）资源优化：）资源优化：对于资源有限的环境，可以选择较小的 LLaMA 3 模型版本，或在推理时使用量化技术以减少计算需求。6 6.4.2.4.2 数据隐私与安全数据隐私与安全 （1 1）敏感数据保护：）敏感数据保护：在处理包含敏感信息的数据时，务必遵循数据隐私法律和规定。LLaMA 3 应在安全的环境中运行，确保用户数据的机密性和完整性。（2

104、2）模型输出监控：模型输出监控：由于 LLaMA 3 可以生成自然语言文本，可能会在某些情况下生成不适当或不准确的内容。建议在实际应用中对模型的输出进行监控和过滤，避免产生有害或不当的信息。6 6.4.3.4.3 伦理与合规伦理与合规 （1 1）责任使用：责任使用：LLaMA 3 在生成内容时可能会反映出训练数据中的偏见或不准确性。用户应当对模型的输出进行审查，确保生成内容符合道德标准和法律要求。（2 2）透明度与问责：）透明度与问责：在商业应用中，建议明确告知用户 AI 模型的使用情况，确保透明度。同时，制定明确的问责机制，以应对潜在的输出错误或伦理问题。6 6.4.4.4.4 许可证与法律

105、合规许可证与法律合规 （1 1）遵守开源许可证：）遵守开源许可证：LLaMA 3 的使用需遵守 Meta AI 提供的开源许可证，尤其是在商业应用中。务必阅读并理解相关条款，确保合法使用模型。（2 2）区域性法律：）区域性法律：根据使用模型的地域，遵守当地的数据保护法律（如 GDPR）和其他相关法律法规，确保模型的合规性。人工智能国外大模型使用手册 35 2024-8-25 7 7 Copilot（GitHub、MicrosoftMicrosoft、OpenAI）Copilot 模型15是一款基于人工智能技术的智能辅助工具，旨在提高编程和办公效率。该模型由 GitHub 与 OpenAI 合作

106、开发，并在 Microsoft 365 等平台上得到广泛应用。目前，Copilot 模型已经推出了最新版本，其中 GitHub Copilot 不断优化代码生成和编程辅助功能，能够更准确地理解开发者的意图并生成符合项目需求的代码。同时，Microsoft Copilot 作为 Microsoft 365 的一部分，集成了GPT-4 Turbo 等先进的大型语言模型，为用户提供了跨应用程序的智能辅助体验，支持 Word、Excel、PowerPoint 等多个办公软件，并能根据用户习惯和偏好提供个性化工作建议。总的来说，Copilot 模型的最新版本在功能、性能和用户体验上都得到了显著提升，成为

107、编程和办公领域的一款强大工具。在此简要介绍其基本功能、方法等内容，旨在帮助用户更好地了解和使用 Copilot，充分发挥其强大的功能，提升生活和工作效率。7.1 7.1 基本功能与特点基本功能与特点 Copilot 模型并非由单一公司开发，而是由多个公司和机构合作完成。其中，GitHub Copilot 是 GitHub 与 OpenAI 合作开发的，而 Microsoft Copilot 则是微软基于 OpenAI 的技术和其他资源推出的。Copilot 模型已推出多个版本，持续优化代码生成和编程辅助能力。GitHub Copilot 专注于代码生成和编程辅助，而 Microsoft Cop

108、ilot 则支持Word、Excel、PowerPoint 等多个办公软件，实现跨应用程序的智能辅助。两个版本基本功能和特点介绍如下。7.1.1 7.1.1 Microsoft Microsoft CopilotCopilot 功能与特点功能与特点 （1 1）基本功能基本功能 智能写作与编辑：智能写作与编辑：在 Word 中，Copilot 可以帮助用户编写、编辑、总结和改进文本。它可以基于用户的输入生成内容，提供写作建议，纠正语法错误，并提升文本的整体质量。数据分析与可视化：数据分析与可视化：在 Excel 中，Copilot 能够自动分析数据、生成图表，并提供数据洞察。用户可以通过自然语言

109、查询数据，Copilot 会自动生成相应的公式和图表，简化数据处理过程。会议和邮件辅助：会议和邮件辅助：人工智能国外大模型使用手册 36 2024-8-25 在 Outlook 和 Teams 中，Copilot 可以帮助总结会议内容，生成会议记录，并提供自动回复邮件的建议。这些功能使用户能够更高效地管理沟通和日程安排。创意设计与展示：创意设计与展示：在 PowerPoint 中，Copilot 可以根据用户的提示生成幻灯片，包括文本内容、图像和设计样式。它还可以帮助优化演示文稿的布局和设计。（2 2）主要特点主要特点 深度集成：深度集成：Microsoft Copilot 与 Microso

110、ft 365 应用深度集成，利用这些工具中的数据和功能，提供上下文相关的建议和自动化服务。自然语言处理：自然语言处理：Copilot 采用了先进的自然语言处理技术，用户可以使用自然语言与其互动，简化复杂任务的执行过程。增强的生产力：增强的生产力：通过自动化常规任务、提供智能建议，Copilot 显著提高了用户的生产力，使得复杂的操作变得更加简便。个性化体验：个性化体验：Copilot 能够根据用户的偏好和习惯进行个性化调整，使其提供的建议和服务更符合用户的需求。7.1.2 7.1.2 GitHub CopilotGitHub Copilot 功能与特点功能与特点 GitHub Copilot

111、是由 GitHub与OpenAI合作开发的编程助手，集成在 Visual Studio Code 等开发环境中，旨在帮助开发者编写代码。以下是其基本功能和主要特点：（1 1）基本功能基本功能 代码补全：代码补全：GitHub Copilot 能够根据上下文实时建议代码补全，从简单的代码段到复杂的函数实现，它可以自动生成代码，大大减少了开发者的工作量。代码生成：代码生成：用户可以通过描述性注释或输入片段，让 Copilot 自动生成整个函数或模块。它支持多种编程语言，并能够根据用户需求生成合适的代码。人工智能国外大模型使用手册 37 2024-8-25 Bug Bug 修复与优化：修复与优化：C

112、opilot 可以识别代码中的潜在问题，提供优化建议，并自动生成修复代码。这使得开发者能够更快地解决问题并改进代码质量。学习与探索：学习与探索：对于新手开发者，GitHub Copilot 是一个学习工具。它可以通过示例代码、建议和解释，帮助开发者理解特定编程语言或框架的用法。（2 2）主要特点主要特点 深度学习模型支持：深度学习模型支持：GitHub Copilot 基于 OpenAI 的大型语言模型（如 GPT），能够理解代码结构和逻辑，提供智能化的代码建议和生成功能。广泛的语言支持：广泛的语言支持：Copilot 支持多种编程语言，包括 Python、JavaScript、TypeScr

113、ipt、Ruby、Java 等，使其适用于各种开发项目。无缝集成：无缝集成：Copilot 与 Visual Studio Code 等主流开发工具无缝集成，开发者可以在其熟悉的环境中直接使用 Copilot 提供的功能，提升工作效率。代码安全与隐私：代码安全与隐私：GitHub Copilot 设计时注重代码安全性，它能够在提供建议时避免使用可能存在安全问题的代码模式，并注重用户代码隐私保护。7.2 7.2 安装与安装与使用使用 Microsoft Copilot 和 GitHub Copilot 都是强大的智能助手，分别在生产力工具和开发环境中提供支持。通过订阅相应的服务，并按照步骤安装和

114、配置，你可以充分利用这些工具的智能化功能，提高工作效率和代码质量。以下简单介绍他们的安装与使用。Microsoft Copilot 和 GitHub Copilot 是两款功能不同的产品，分别服务于不同的场景和需求。以下分别介绍它们的安装与使用方法。7 7.2.1.2.1 Microsoft CopilotMicrosoft Copilot 的安装与使用的安装与使用 （1 1）安装）安装 对于 Microsoft Copilot（特指在 Windows 设备上运行的版本），其安装过程与 Windows 11 的更新紧密相关。在发往 Copilot PC 可用的欧盟和其他市场的新人工智能国外大模

115、型使用手册 38 2024-8-25 款 Windows 11 电脑以及新款 Copilot 电脑上，Copilot 应用将直接固定到 Windows任务栏。对于现有的 Windows 11 电脑，用户可能需要通过以下步骤来尝试获取Copilot（但请注意，具体可用性和交付方法可能因地区和硬件而异）：确保计算机连接互联网，并打开“设置”。选择“Windows 更新”，检查并安装最新的系统更新。如果 Microsoft 决定为现有设备提供 Copilot，它可能会通过系统更新推送。安装完成后，Copilot 应用可能会出现在任务栏或“开始”菜单中。注意：注意：由于 Microsoft 的产品策略

116、和地区差异，上述步骤可能不适用于所有用户。用户应关注 Microsoft 的官方公告和更新，以获取最准确的信息。（2 2）使用使用 启动启动 CopilotCopilot：从“开始”菜单打开 Copilot 应用，或者如果任务栏上有 Copilot 图标，可以直接点击启动。如果设备键盘包含专用的 Copilot 键，也可以使用它来启动Copilot。与与 CopilotCopilot 交互交互：Copilot 旨在以简便方式提供 AI 支持的帮助，用户可以在聊天窗格中键入问题或请求，Copilot 将基于提示生成文本回复。用户还可以像使用其他 Windows 应用一样，在 Copilot 中调

117、整大小、移动和使用贴靠助手。个性化设置：个性化设置：Copilot 使用 Microsoft 帐户提供个性化帮助和对各种功能的访问。用户可以根据需要调整隐私设置和个性化选项。反馈与改进：反馈与改进：如果用户发现 Copilot 生成的内容是意外内容或冒犯性内容，可以通过Copilot 窗口顶部的菜单向 Microsoft 提交反馈意见，以帮助改进产品。7 7.2.2.2.2 GitHub CopilotGitHub Copilot 的安装与使用的安装与使用 （1 1）安装）安装：GitHub Copilot 是一款专为开发者设计的 AI 编程助手，它通常作为插件集成在 IDE（如 VS Cod

118、e）中。以下是在 VS Code 中安装 GitHub Copilot 的步骤：打开打开 VS CodeVS Code：启动 VS Code 编辑器。人工智能国外大模型使用手册 39 2024-8-25 访问插件市场访问插件市场：在 VS Code 的侧边栏中找到“扩展”视图（或使用快捷键 Ctrl+Shift+X）。搜索并安装搜索并安装 GitHub CopilotGitHub Copilot：在搜索框中输入“Copilot”，找到 GitHub Copilot 插件并点击安装。激活激活 GitHub CopilotGitHub Copilot：安装完成后，根据插件的提示进行激活。这通常涉及

119、登录 GitHub 账户或输入授权码。注意：注意：GitHub Copilot 可能需要付费订阅才能使用全部功能。（2 2）使用使用 编写代码编写代码：在 VS Code 中编写代码时，GitHub Copilot 将自动提供代码补全建议。用户可以根据需要接受或忽略这些建议。个性化设置个性化设置：用户可以在 VS Code 的设置中调整 GitHub Copilot 的相关选项，如语言偏好、建议类型等。协作与共享协作与共享：GitHub Copilot 支持多人协作，用户可以与团队成员共享代码补全建议和学习成果。总之，Microsoft Copilot 和 GitHub Copilot 在安装

120、和使用上存在一定的差异。用户应根据自己的需求和场景选择合适的产品，并按照官方指南进行安装和使用。7.3 7.3 使用技巧与建议使用技巧与建议 Microsoft Copilot 和 GitHub Copilot 是两款功能不同的产品，使用技巧等各有不同。7 7.3.1.3.1 Microsoft CopilotMicrosoft Copilot 使用技巧与建议使用技巧与建议 （1 1）充分利用自然语言请求充分利用自然语言请求 使用自然语言向 Copilot 提出问题或请求，可以帮助你更快速地完成任务。例如，你可以在 Word 中说“为这段内容添加摘要”或在 Excel 中询问“计算销售数据的增

121、长率”。人工智能国外大模型使用手册 40 2024-8-25 （2 2）结合上下文使用结合上下文使用 Copilot 的效果与上下文紧密相关。在使用 Copilot 时，确保你的请求与当前文档的内容紧密相关，以获得更准确的建议。（3 3）优化数据输入优化数据输入 在 Excel 中使用 Copilot 进行数据分析时，确保数据的格式整洁、清晰。这样，Copilot 可以更准确地理解和处理数据，生成有用的分析结果。（4 4）反复迭代反复迭代 如果对生成的内容不满意，可以重新提出请求或提供更多上下文信息。Copilot 可以根据新的提示进行调整，生成更符合需求的结果。（5 5）善用编辑建议善用编辑

122、建议 Copilot 会提供写作和编辑建议，帮助你提高文档的质量。接受这些建议可以提高文本的流畅性和专业性。7 7.3.2.3.2 GitHub CopilotGitHub Copilot 使用技巧与建议使用技巧与建议 （1 1）明确的注释明确的注释 在代码中添加清晰、具体的注释，可以帮助 Copilot 更好地理解你想要的功能，从而生成更准确的代码。例如，写明“/实现一个二分查找算法”比单纯写“/实现搜索功能”能得到更好的结果。（2 2）分解复杂任务分解复杂任务 如果任务过于复杂，建议将其分解为多个小任务，让 Copilot 逐步完成。这种方式不仅能提高生成代码的准确性，还能帮助你更好地理解

123、每一步的实现过程。（3 3）验证生成的代码验证生成的代码 Copilot 生成的代码需要经过验证和测试，确保其功能正确且符合项目要求。不要盲目相信自动生成的代码，特别是在安全性或性能要求较高的项目中。（4 4）学习与改进：学习与改进：将 Copilot 生成的代码与自己的实现进行比较，从中学习改进的机会。它不仅是一个编码助手，也是一个学习工具。（5 5）多语言支持：多语言支持：利用 Copilot 对多种编程语言的支持，可以尝试在项目中引入新的语言或技术栈。Copilot 会帮助你更快地上手。人工智能国外大模型使用手册 41 2024-8-25 7.4 7.4 注意事项与安全问题注意事项与安全

124、问题 7 7.4.1.4.1 数据隐私与安全数据隐私与安全 Microsoft Copilot 和 GitHub Copilot 可能会访问和处理你的数据，因此在使用时需注意数据的敏感性。避免将包含个人信息或公司机密的内容输入到这些工具中。7 7.4.2.4.2 代码版权与合规代码版权与合规 GitHub Copilot 生成的代码可能来自公开的代码库或社区贡献，因此在使用这些代码时需要注意版权问题。确保代码的使用符合相关开源许可证的要求。7 7.4.3.4.3 模型偏见与输出验证模型偏见与输出验证 由于 Copilot 的建议是基于其训练数据生成的，因此可能存在偏见或不准确性。始终对 Cop

125、ilot 的输出进行人工审查，特别是在涉及道德、法律或业务决策时。7 7.4.4.4.4 依赖与能力限制依赖与能力限制 不要过度依赖 Copilot，这些工具虽然强大，但仍有其局限性，无法完全替代人类的判断和创造力。对复杂或创新任务，仍需依赖个人的专业知识和能力。7 7.4.5.4.5 安全编程实践安全编程实践 Copilot 生成的代码可能未经过严格的安全审查，特别是在处理用户输入或外部数据时，需确保遵循安全编程的最佳实践，如输入验证、数据加密等，以防止潜在的安全漏洞。人工智能国外大模型使用手册 42 2024-8-25 8 8 若干若干其他其他模型模型 在人工智能领域的快速发展浪潮中，除了

126、前文所述的主流大模型外，还有许多新兴或特色模型不断涌现，为这一领域注入了新的活力与可能性。这些模型各具特色，不仅在技术上有所创新，更在应用场景上不断拓展，为用户提供了更多样化、更个性化的选择。诸如 Grok（xAI）、Otter.ai、ChatPDF、POE、Sora 以及 Midjourney 等，都在各自的领域内展现了卓越的性能和广泛的应用前景，为用户带来了前所未有的智能体验。这些模型的不断涌现，不仅丰富了人工智能的应用生态，更为行业的未来发展指明了新的方向。8.1 8.1 GrokGrok（xAIxAI）Grok 是埃隆马斯克旗下人工智能公司 xAI 倾力打造的一款先进 AI 系统，它在

127、自然语言处理和理解方面表现出色，能够生成连贯、复杂的文本内容。自 2023 年 11 月初步面世以来，Grok 经历了多次迭代与升级，不断提升其在代码、数学等任务中的性能，并实现了长上下文理解和高级推理能力。2024 年，xAI推出了Grok 2及其迷你版本，这两款产品在多个AI基准测试中均表现出色，几乎与业界领先的 GPT-4 不相上下。Grok 的设计独具个性化与幽默感，能够实时获取并处理世界信息，同时优先考虑 X 平台内的上下文，从而极大地提高了交互效率。其主要功能涵盖了问答、创意写作与编码辅助、实时搜索与信息处理等多个方面，为用户提供了全面而便捷的服务。此外，Grok 还计划在未来支持

128、图像生成和音频识别功能，进一步丰富用户的交互体验。用户可以通过 xAI 的官方网站 https:/x.ai/或指定的应用程序轻松访问Grok，但需要注意的是，部分高级功能可能仅对特定用户，如 Premium+会员或早期测试人员开放。8 8.2 2 Otter.aiOtter.ai（AIAI 会议笔记和实时转录会议笔记和实时转录）Otter.ai 是一款先进的 AI 会议笔记和实时转录工具，它凭借强大的语音识别与转录技术，为用户提供了高效、便捷的会议记录解决方案。其核心功能包括实时转录、自动笔记、会议摘要以及行动项管理等，能够实时捕捉并转换会议中的语音为文字记录，自动生成会议摘要，并分配和管理行

129、动项，极大地提高了会议效率。该产品由 AISense 公司于 2016 年推出，致力于记录并分析人们生活中的所人工智能国外大模型使用手册 43 2024-8-25 有对话。其技术特色在于结合了语言识别和声音识别，能够准确地将谈话转换为文本，并识别不同发言人的身份。此外，Otter.ai 还与 Zoom、Google Meet、Microsoft Teams 等主流会议软件深度集成，实现了跨平台使用，方便用户随时随地记录会议内容。用户可以通过访问 Otter.ai 的官方网站 https:/otter.ai/或下载其移动应用来访问和使用该产品。它提供了多种订阅计划以满足不同用户的需求，包括免费试

130、用和付费版本。付费版本提供了更多语音转录时长、高级功能以及更优质的客户服务。用户评价方面，Otter.ai 因其自动化、实时性和易用性而备受好评。用户普遍认为它简化了会议记录的流程，提高了工作效率。同时，其与主流会议软件的深度集成以及跨平台使用的便利性也获得了用户的广泛认可。总体来说，Otter.ai 是一款功能强大、易于使用的会议记录工具，适用于企业、教育等多个领域。8.8.3 3 ChatPDFChatPDF（PDFPDF 阅读工具阅读工具）ChatPDF 是一款基于人工智能技术，功能强大、操作简便且用户评价良好的PDF 阅读工具，值得广大用户尝试使用。其核心功能在于通过 AI 技术帮助用

131、户快速、高效地处理 PDF 文档，提取和理解其中的有效信息。其特色在于能够与用户进行交互，用户可以通过输入问题或关键词，ChatPDF 会智能分析 PDF 内容并给出相关答案，大大提高了信息获取的效率和准确性。产品方面，ChatPDF 支持多种文件格式，包括 PDF、Word 和 ePub 等，并提供了文档整理和管理、智能阅读和理解、注释和标记等功能。用户可以通过 ChatPDF的官方网站（）访问并使用该产品。在使用过程中，用户可以上传PDF 文件，并通过聊天窗口与 ChatPDF 进行交互，提问并获取答案。关于用户评价，ChatPDF 普遍受到好评。用户认为它极大地简化了从 PDF 文件中提

132、取信息的流程，特别是对于需要大量阅读和处理 PDF 文件的学生、研究人员和专业人士来说，ChatPDF 无疑是一款高效实用的工具。同时，ChatPDF 的隐私保护和数据安全也备受用户信赖，上传的文件会在一定时间后自动删除，保障用户隐私。人工智能国外大模型使用手册 44 2024-8-25 8.8.4 4 POEPOE 平台平台（多种多种 AIAI 模型模型聚合器聚合器）POE 平台9，全称 Platform for Open Exploration（开放探索平台），是问答社区 Quora 在 2022 年 12 月推出的一款集成了多种人工智能模型的大型对话平台，旨在为用户提供一个访问多种 AI

133、 模型（如 ChatGPT、GPT-4、Claude 3 opus、Claude Instant、PaLM 等）的聚合器。这个平台允许用户与不同的聊天机器人进行基于对话的互动，类似于 ChatGPT 的体验。POE 平台目前支持 Web、iOS、Android、macOS 和 Windows 等多个操作系统，用户可以根据自己的设备选择合适的版本进行下载和使用。平台界面清晰简洁，交互流程顺畅，即便是非专业用户也能轻松上手。用户可以直接在浏览器中输入 访问 POE 平台，或通过 App Store、Google Play 等应用商店下载对应的移动应用程序。注册账号后，用户即可开始使用平台上的各种

134、AI 模型和功能。POE 平台自推出以来，受到了广大用户的欢迎和好评。用户普遍认为该平台在提供一站式 AI 服务方面表现出色，极大地提高了工作和学习的效率。同时，平台上的 AI 模型响应速度快、准确率高，为用户带来了良好的使用体验。不过，也有部分用户反映，在访问某些高级功能或模型时，需要付费订阅，这在一定程度上增加了使用成本。但总体来说，POE 平台凭借其强大的功能和便捷的使用体验，成为了当前市场上备受欢迎的 AI 对话平台之一。8.8.5 5 SoraSora（文本到视频生成文本到视频生成）Sora 是 OpenAI 推出的一款革命性的文本到视频生成模型，它结合了扩散模型和 Transfor

135、mer 模型，能够根据用户输入的文本描述快速生成高质量、连贯流畅的视频内容。其核心功能在于模拟现实世界中的各种情境、场景和事件，不仅能够对现有视频进行扩展和编辑，还支持生成长达 60 秒的视频，且视频中包含高度细致的背景、复杂的多角度镜头以及富有情感的多个角色，为用户提供了前所未有的创作体验。产品方面，Sora 目前仍处于早期访问阶段，主要向专家、创意人士及部分特定用户群体开放。用户需要通过访问 OpenAI 官网，提交使用申请并等待审核通过后，方可获得访问权限并开始使用 Sora 进行视频创作。在 Sora 平台中，用户只需输入场景描述、角色、动作等文本信息，即可生成相应的视频内容，并根据需

136、求调整视频风格、色彩等参数，实现高度个性化的创作。人工智能国外大模型使用手册 45 2024-8-25 关于用户评价，虽然 Sora 目前尚未对公众全面开放，但从已使用的用户反馈来看，其生成的视频质量高、创意无限，为视觉艺术家、设计师、电影制作人等创意专业人士提供了极大的便利和灵感。同时，Sora 的推出也标志着人工智能技术在内容创作领域的又一次重大突破，为未来的创意产业带来了无限可能。8.8.6 6 Midjourney（AIAI 绘绘画工具画工具）Midjourney10是由美国加利福尼亚州旧金山的独立研究实验室 Midjourney,Inc.推出的一款创新的 AI 绘画工具。其核心功能在

137、于通过用户输入的文字描述或草图，智能生成高质量、富有创意的图像作品。这款工具深度理解用户意图，能够将抽象概念或具体场景转化为生动逼真的图像，同时支持多种艺术风格的转换，使得创作更加多元化和个性化。自推出以来，Midjourney 凭借其强大的功能和出色的用户体验，在 AI 绘画领域迅速崭露头角。它不断迭代更新，提供更多功能和素材，以满足用户日益增长的创作需求。目前，Midjourney 的最新版本为 V6（Alpha），于 2023 年 12 月21 日发布，持续推动着 AI 绘画技术的发展边界。要使用 Midjourney，用户需要先注册 Discord 账号，并加入 Midjourney

138、的Discord 服务器。在服务器中，用户可以通过输入特定的命令（如/imagine）和描述，与 Midjourney 进行交互，生成自己所需的图像作品。但值得注意的是，虽然 Midjourney 曾提供免费试用机会，但目前已取消该政策，用户需要订阅付费套餐计划才能使用其服务。在用户评价方面，Midjourney 收获了广泛的赞誉。用户认为它极大地降低了绘画的门槛，让更多人能够享受到创作的乐趣。无论是专业艺术家还是普通爱好者，都能通过 Midjourney 实现自己的创意想象。同时，Midjourney 的智能生成和风格转换功能也受到了高度评价。用户表示，这些功能为他们的创作提供了更多的灵感和

139、可能性，使得创作过程更加高效和有趣。8.7 8.7 AlphaFoldAlphaFold（蛋白质结构预测蛋白质结构预测）AlphaFold 是谷歌 DeepMind 研发的一款先进的蛋白质结构预测模型，已经经历了多代的发展，目前最新版本为 AlphaFold 3。这款模型能够高精度地预测蛋白质以及其他生物分子的三维结构，其预测结果甚至达到了原子级别，显著提升了预测精度和广度。AlphaFold 的适用范围广泛，不仅可以用于已知蛋白质的结构预测，还能对未知蛋白质及复杂的分子复合物进行预测，且预测速度快，效人工智能国外大模型使用手册 46 2024-8-25 率高。对于科研人员而言，可以通过访问

140、DeepMind 推出的 AlphaFold Server 平台（如访问链接：https:/ GitHub 等开源平台获取 AlphaFold 3 的源代码（如项目地址：https:/ 的出现，为蛋白质结构预测领域带来了革命性的变革，极大地推动了生物科学和相关领域的发展。人工智能国外大模型使用手册 47 2024-8-25 参考文献参考文献 1 62页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会议笔记和实时转录工具）EB/OL.https:/otter.ai/.8 ChatPDFEB/OL.https:/ POE平台_多种AI模型聚合器EB/OL.https:/ Midjourney_AI绘画工具EB/OL.https:/ 掌控AI.ChatGPT的学术应用之挖掘研究热点与研究空白并完成选题，全面解析【附插件及指令】EB/OL.https:/ 掌控AI.ChatGPT对手中大量的文献进行高效综述并完成撰写，全流程演示【附指令】EB/OL.https:/ AI NINEBOT.GPT的九个步骤帮助你高效完成SCI论文！EB/OL.https:/ AI智能创作应用.AI赋能教育：2024年超实用的9个AI人工智能教育神器(教师和学生必备）EB/OL.https:/ Copilot 你的日常 AI 助手EB/OL.https:/