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AI Agents大爆发:软件2.0雏形初现,OpenAI的下一步
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真正好的东西,值得花点时间。
Llama2发布了,这版本可以商用了,国内的大模型有救了,我详细整理了一些信息:

- Llama2 的性能和参数
- 如何使用和限制条件
- Llama2 的模型架构
- Llama2 的训练方法论

👇下面是详细的信息

Llama2 的性能和参数

- Llama2有三个大小的版本分别是7B 13B和70B
- Llama 2 的训练数据比 Llama 1 多 40%,上下文长度是 Llama 1 的两倍。
- 预训练的Token为2 万亿,上下文长度为4096
- 据Meta所说,Llama 2 在许多外部基准测试中都优于其他开源语言模型,包括推理、编码、熟练程度和知识测试。

如何使用和限制条件

- 与第一次泄漏的版本不同,这次Meta开放了商业使用的权限。
- 现在可以直接在这个页面申请下载模型:https://ai.meta.com/resources/models-and-libraries/llama-downloads/
- 日活大于7亿的产品需要单独申请商用权限
- 不得使用 Llama 材料或 Llama 材料的任何输出或结果来改进任何其他大型语言模型。

Llama2 的模型架构

- Llama 2-Chat 的基础是 Llama 2 系列预训练语言模型。Llama 2 使用标准的Transformer架构。

- Llama 2-Chat 通过监督微调和强化学习人类反馈进行了优化。先进行监督微调,然后应用包括拒绝采样和PPO在内的强化学习算法进行迭代改进。

- 采用了一些优化,比如预规范化、SwiGLU激活函数和旋转位置嵌入(RoPE)。

- Llama 2-Chat有70亿、34亿、13亿和7亿参数的版本。训练使用公开可获得的数据,没有使用任何Meta用户数据。

Llama2 的训练方法论

1. 预训练
• 使用公开可获得的在线数据进行预训练,总计2万亿个标记。
• 对数据进行了清洗,移除了一些包含大量个人信息的网站。
• 采用标准的Transformer架构,以及一些优化如RoPE等。

2. 监督微调
• 使用高质量的人工标注数据(约3万示例)进行监督微调。
• 优化回答标记,而不是提示标记。

3. 基于人类反馈的强化学习
• 收集人类偏好数据: letting人类比较并选择更好的回复。
• 训练奖励模型,给回复打分。
• 使用拒绝抽样和PPO算法进行迭代调优。
今天给大家分享个在小红书上做的不错的Ai绘画小说推文账号,做好了轻松月入5000不是问题(图1)

它的内容形式也很简单,就是用ai生成图片后,再配上一段求推荐的标题,用户自主性就会进行评论互动

这种形式的笔记,基本上每篇笔记的数据都很好,是一个很有潜力的参考案例,感兴趣的可以去试下

再说说小说推文的变现逻辑:

一句话说明:给小说平台做拉新推广,只要用户通过你的渠道注册账号或下载APP,就能获得推广费。

这里又分为大约两种变现模式。

第一种:以推广用户注册会员为盈利模式,只要用户成功注册并充值会员,平台会给你大概6块的佣金

比如知乎小说。这种叫CPS,用户不仅要下载一个知乎app,下载完以后还得充值会员,才会拿到推广佣金。

这种需要小说比较吸引人,而且需要恰到好处的引导读者充值会员。

由于用户的信任度问题,导致难度系数比较大,但是也有优点,就是项目可能比较长久,可以长期去做。

第二种,以app下载作为盈利模式,推广成功一个也是大概6块佣金

比如番茄小说,这种叫CPA,下载就给钱,不管你充不充值会员,都没有关系。

这种推广难度相对来说小一点。但是也有缺点,就是当APP下载量很大了以后,官方会停掉推广任务。

不过暂时不用考虑这个问题,做拉新活动的APP有很多,这个不行在找下一个(图2)

如何去做这个项目?

很简单,我以知乎举例

首先做Ai绘画小说推文,需要先搞定渠道,这关乎着最后佣金结算(普通人基本没办法对接平台的渠道,建议直接找能提供渠道的人,他们会抽取你成交的一小部分佣金)

搞定渠道后,再去找对标账号,最简单方法就是搜索小说推文,但搜出来的笔记质量会有些层次不齐

这里建议通过爆款笔记带的#话题 ,收录的笔记质量会更好些,搞不定的就用我发的当作参考对象也行(图3)

然后分析爆款笔记的框架,分析对标账号里的哪些类型的笔记互动数据比较好

例如:爆款笔记的标题是《想看男主非常有服务意识的文!!》,或者寻找对标笔记里比较热门的评论,作为寻找小说的线索

总之,一定要寻找比较热的、爆的小说文章

然后去知乎寻找相关类型的付费小说,再根据渠道的要求进行上传做登记(涉及佣金结算)

之后就是Ai绘画的制作环节,这部分没有标准的要求,只要跟主题比较贴切、吸睛的就好

搞定小说文章和Ai配图后,进行笔记的发布

这里是个小技巧
最近在试着用 Claude2 配合 GPT4 写代码

Claude2 像是一个研发高 P,超长的上下文让它能把整个项目吞进去,你只要提需求,他给你提供代码的设计方法,该弄几个类,变量怎么传递之类的,但你真让这位高 P 自己写代码,就会发现他大概是带团队太久,动手能力已经退化了,经常会出一些低级错误

GPT4 比较像是应届生,代码工整,一半以上的可以一次跑通,但是应届生的脑容量比较有限,不能理解太长的上下文,喂代码的时候必须要把在哪儿改,改什么都说清楚

让两个 AI 配合的结果,就是提需求给 Claude,让高 P 把需求翻译成生成代码的 Prompt ,然后复习粘贴给小弟干活儿,完美 👍
她在淘宝卖AI手机壳,单品一个月2000块。

我发现,这又是一个非常窄的领域,单价很低12-20块一个的手机壳。

每种卖的也不多,一个月100份往下浮动,加起来一款手机壁纸,月销2000块左右。

一般人是找不到的,因为即使ta搜了手机壳。

你也不知道哪一张是Ai画出来的,用的是什么咒语,复制成本自然就高了。

这就是一个很典型的入局了的人(同时熟悉AI绘画和小红书运营),才能看懂和操作的方向。

比如,我扫了一眼榜单,就能看出来,最近火的还是那几款,比如:

迪士尼公主、情侣头像、治愈系宠物、夏日水下风格。

但是说出来也没用。

因为这几周新类型的壁纸爆款有哪些?咒语去哪里找?用的什么绘画工具?怎么做手机壳?都是问题。

正是这些问题,形成了一个小门槛,堵住了大部分的人。

所以一个新行业,哪怕你不去做,偶尔也要看一看,有些新信息,只会出现在行业早期。
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