在非洲的一个繁忙办公室里，项目主管简晓正在与一款尖端的大语言模型进行交谈，为当地客户提供针对性的项目方案。在万里之外的国内，简晓的项目支撑团队正根据简晓给客户提出的项目方案，通过大语言模型调整、完善项目执行方案，而这一切都是通过部署在简晓所在公司的跨国内网中的“蒲公英通鉴”AI聚合大模型系统进行的。

“蒲公英通鉴”AI聚合大模型系统是一种创新的硬件-软件混合解决方案，一种即插即用的设备，通过整合国内外先进商用大语言模型，通过本地内网硬件私有化部署实施的。这是一种复合最严苛隐私要求的技术方案，完全在内部网络中运行，从物理层保证了企业数据的隐私安全。

实际部署上，“蒲公英通鉴”AI聚合大模型是一款即插即用的设备，只需要简单的配置，就能够在无需任何技术支持与维护的情况下使用。这对于这家初创公司来说，无疑是一种解放，他们可以将更多的精力投入到产品的研发和市场的拓展上。

蒲公英通鉴提供了从适合初创公司的70亿参数、8GB内存，到适合专业领域的700亿参数、192GB内存的不同软硬件配置。这意味着，无论是初创公司还是专业机构，都能够找到适合自己的配置。

此外，蒲公英通鉴聚合了国内外先进商用大语言模型，保持技术的先进性和持续的更新迭代。这让这家初创公司能够始终保持在行业的前沿，不断提高自己的市场竞争力。

蒲公英通鉴适应市场化企业、教育、科研、医疗、财务、法律、政府机构、甚至保密单位，在市场、营销、运营、销售、产品、客服、法务、人事、行政、财务、研发等不同工作场景使用。

最后，蒲公英通鉴还提供了参数调整的功能，用户可以根据自己的需要，对通鉴AI聚合大模型的参数进行调整。这样，用户就能够根据自己的实际需求，定制出最适合自己的模型。

蒲公英通鉴是一个强大的工具，但它只是我们可持续未来的一部分。可以预见，将会有越来越多的企业和机构，采用这样的解决方案，推动我们的社会向着更加可持续的方向发展。

现在，就是你采用蒲公英通鉴，步入可持续未来的最佳时机。

一体化解决方案

“蒲公英通鉴”是一种先进的人工智能解决方案，它聚合了大语言模型，可以广泛应用于数据分析、文本优化、内容生成等各种工作流程，从而帮助企业提高工作效率，优化工作流程。更重要的是，它的软硬件一体化设计和纯内网部署方式，使得企业可以在不依赖互联网的情况下，依然能够享受到人工智能带来的便利和高效。

功能强大，应用广泛

无论是市场营销、运营管理，还是销售分析、产品设计，甚至是法务审查、人事管理，以及行政办公、财务决策、研发创新等等，无论在哪个领域，无论是哪种规模的企业，都可以通过“蒲公英通鉴”找到适合自己的解决方案。更重要的是，不同规模的企业，可以根据自己的需求，选择适合自己的软硬件配置，从70亿参数、8GB内存的初创公司配置，到适合专业领域的700亿参数、192GB内存的配置，都可以在“蒲公英通鉴”中找到。

保护数据隐私

在当今这个数据是新石油的时代，数据安全和隐私保护已经成为了每个企业最关心的问题。“蒲公英通鉴”恰恰在这一点上做得非常好。因为它采用了纯内网部署的方式，所有的数据处理和存储都在企业的内网环境中进行，不会与外部网络产生任何连接，这为企业的数据安全提供了一道坚实的防线。

一次配置，即插即用

如果你以为使用这样一种先进的人工智能解决方案会很复杂，那你就错了。“蒲公英通鉴”的使用非常简单，只需要进行类似于家用路由器的简单配置，就可以立即使用，无需技术支持和维护。

聚合国内外先进商用大语言模型

“蒲公英通鉴”聚合了Llama 2等国内外先进的商用大语言模型，这些模型在自然语言处理、机器学习等领域有着广泛的应用，是当前人工智能技术的最前沿。

蒲公英通鉴应用示例：

“蒲公英通鉴”AI聚合大模型系统是一个集成了多种领先大语言模型的通用AI系统，可能会有以下几类典型的应用场景:

• 客服与客户服务 - 可以用来自动回复客户问题,提供基础咨询服务等。

• 内容生成 - 可以自动生成各类文本内容,如报告、新闻、产品描述等。

• 数据分析 - 可以快速分析和整理大量结构化/非结构化数据。

• 个性化推荐 - 可以通过理解用户查询意图和兴趣，提供更精准的搜索结果和个性化推荐。

• 知识管理 - 可以建立企业内部的知识图谱,并基于此提供知识问答和智能搜索服务。

• 语音助手 - 可以用语音方式与用户交互,提供信息查询、任务管理、情感交流等服务。

• 自动文档、报告生成 - 可以辅助自动化生成法律文书、合同等专业文档。

• 辅助办公 - 可以成为企业员工的智能助理,辅助完成日常办公任务。

• 其他专业领域应用 - 在医疗、教育、金融等领域,也可以找到与之匹配的业务应用场景。

综上所述,这类系统可以覆盖广泛的应用场景,为各行各业提供强大的AI赋能。具体应用还需要根据企业的实际业务需求来定位。

现在，像简晓一样，你是否也想要尝试一下“蒲公英通鉴”呢？让我们一起期待，看看这个神秘的力量将如何引领企业智能化的新篇章。

常见问题FAQ

1. 蒲公英通鉴安全吗？

蒲公英通鉴对安全性的保障采取了严格的措施。首先，其作为一款软硬件一体的解决方案，通过纯内网部署和网络物理层的保护，确保了企业数据的安全。这意味着，所有的数据处理都在本地进行，不需要通过互联网传输，极大地降低了数据泄露的风险。

其次，蒲公英通鉴聚合了国内外先进商用大语言模型，这些模型在设计和训练时，都充分考虑了数据的安全性和隐私保护。用户可以放心地使用这些模型，不用担心自己的数据会被滥用。

综上，蒲公英通鉴对于数据的保护措施严密，安全性得到了很好的保障。然而，任何工具的安全性都需要用户的正确使用和合理配置，因此，用户在使用时也应当遵循相关的安全使用指南，确保数据的安全。

2. 蒲公英通鉴的纯内网部署和网络物理层保护是如何确保数据安全的？

蒲公英通鉴的纯内网部署和网络物理层保护通过以下方式帮助确保数据安全：

• 纯内网部署：这意味着所有的数据处理都在本地进行，不需要通过互联网传输。这极大地降低了数据在传输过程中被拦截或者被未经授权的第三方访问的风险。此外，纯内网部署还使得企业能够更好地控制和管理自己的数据，包括对数据的访问、使用和存储。

• 网络物理层保护：网络物理层是网络的最底层，包括了实际的硬件设备、电缆、信号等。通过保护网络的物理层，可以防止物理攻击，比如断开网络连接，或者通过硬件设备获取数据。这为数据的安全提供了一道额外的防线。

这两种措施结合起来，提供了一种全面的数据保护方案。然而，要注意的是，尽管这些措施能够提高数据的安全性，但并不能保证数据的绝对安全。因此，企业还需要采取其他的安全措施，比如数据加密、访问控制、定期的安全审计等，以进一步提高数据的安全性。

3. 蒲公英通鉴的软硬件和系统配置是否可以根据不同需求进行调整？

是的，蒲公英通鉴的硬件配置可以根据不同的需求进行调整。它提供了从适合初创公司的70亿参数、8GB内存，到适合专业领域的700亿参数、192GB内存的不同硬件配置。这意味着无论你的企业规模如何，蒲公英通鉴都能提供适合你的解决方案。

更进一步，蒲公英通鉴也允许用户对大模型的参数进行细致的调整，包括 temperature（用于调整 AI 输出内容的随机程度）、top_k（用于控制 AI 生成过程中下一个词组的选择范围）、top_p（用于限制 AI 生成过程中下一个词组的选择范围）等。这种高级设置的灵活性，使得蒲公英通鉴能够更好地适应特定的业务场景和需求。

通过这种方式，蒲公英通鉴不仅可以实现硬件配置的自定义调整，还能提供对 AI 模型本身的深度优化，从而满足各种不同的业务需求。

4. 蒲公英通鉴的高级设置如何使用？

蒲公英通鉴的高级设置设计得非常直观和用户友好。

• 修改参数：在这个页面中，你可以看到各种参数，如 temperature（温度）、top_k、top_p 等。你可以通过简单地点击和拖动滑块，或者直接输入数字来修改这些参数的值。每个参数旁边都会有一个简短的解释，帮助你理解它们的功能。

• 保存并应用更改：一旦你对参数的值满意，点击”保存并应用”按钮。这将立即更新设备上的设置，并在所有新的 AI 模型预测中应用这些更改。

这些高级设置允许你根据具体的业务需求和场景来定制 AI 模型的行为。例如，你可以降低 temperature 参数以获得更确定性的输出，或者提高 top_k 参数以增加输出的多样性。

请注意，尽管这些设置非常强大，但它们也需要谨慎使用。不正确的设置可能会导致模型的性能下降，或者生成不符合你期望的输出。因此，建议在修改这些设置之前，先进行充分的测试和评估。

5. 有哪些常见的高级设置错误我需要避免？

在调整蒲公英通鉴的高级设置时，以下是一些常见的错误和你应该避免的陷阱：

• 过高或过低的 temperature 参数：Temperature 参数控制输出的随机性。设置得过高会导致输出变得太随机，而设置得过低则会使输出过于确定。在实际使用中，你需要找到一个平衡点，以确保输出既有多样性又有一致性。

• 不合适的 top_k 或 top_p 参数：Top_k 和 top_p 参数控制模型在每个步骤中考虑的可能输出的数量。如果设置得过低，模型可能会忽略一些重要的可能性；如果设置得过高，模型可能会考虑一些不太可能的选项。你需要根据具体的应用场景来调整这些参数。

• 未进行充分测试：任何参数的更改都应在实际部署之前进行充分的测试。如果没有进行测试，你可能会发现模型的行为与预期不符。

• 过度依赖默认设置：虽然默认设置适用于许多情况，但并不一定适用于所有情况。你应该根据你的具体需求和场景来调整设置，以获得最佳的性能。

蒲公英通鉴的文档和用户指南包含了关于如何使用和调整高级设置的有用信息。你应该花时间阅读和理解这些资源，以充分利用蒲公英通鉴的功能。总的来说，要避免这些错误，你需要理解每个参数的功能，根据你的具体需求和场景来调整设置，并进行充分的测试。同时，你也需要充分利用蒲公英通鉴提供的资源，如文档和用户指南，以确保你能最大限度地利用其功能。

6. 应该如何找到合适的 temperature 参数的平衡点？

寻找合适的 temperature 参数的平衡点是一个试验和调整的过程。这个参数控制了模型生成文本的随机性或确定性。以下是一些步骤和建议，帮助你找到合适的平衡点：

• 理解 temperature 参数：首先，理解 temperature 参数的含义是非常重要的。当 temperature 值较高时（比如，接近1.0），模型更倾向于生成多样化的输出，这可能会增加错误或不相关输出的可能性。当 temperature 值较低时（比如，接近0.0），模型产生的输出更加确定和一致，但可能缺乏创新性和多样性。

• 开始于默认值：开始于一个中间的默认值（如0.7），然后根据需要进行调整。如果你发现输出太随机或太确定，那么你可能需要调整 temperature 参数。

• 进行迭代和测试：进行多轮的迭代和测试，每次调整 temperature 参数，然后测试模型的输出。这有助于你了解 temperature 参数的变化如何影响输出结果。

• 评估结果：根据你的业务需求和用户反馈来评估结果。如果需要更多的创新性，你可能需要一个较高的 temperature 值。如果需要更多的一致性，你可能需要一个较低的 temperature 值。

• 根据业务需求调整：如果你的业务场景需要精确和一致的输出，如法律合同生成或技术文档生成，那么较低的 temperature 值可能更合适。相反，如果你的业务场景需要创新和多样性，如营销文案生成或创意写作，那么较高的 temperature 值可能更合适。

记住，找到最适合你的 temperature 参数可能需要时间和实践，每个应用的最佳设置可能会不同。不要怕进行试验和错误，这是找到最佳设置的一个重要部分。

7. 有没有其他参数可以调整来控制模型生成文本的随机性和确定性？

除了 temperature 参数之外，还有一些其他的参数可以用来控制模型生成文本的随机性和确定性。下面是一些主要的参数：

• top_k：该参数控制模型在每个步骤中考虑的最可能的输出数量。例如，如果 top_k 设置为50，那么在每个步骤中，模型只会考虑最可能的50个输出。增加 top_k 的值会增加模型输出的随机性，而减少 top_k 的值会使模型的输出更确定。

• top_p：也称为”nucleus sampling”，该参数控制模型在每个步骤中考虑的输出的累积概率。例如，如果 top_p 设置为0.9，那么模型会考虑最可能的输出，直到这些输出的累积概率达到0.9。与 top_k 类似，增加 top_p 的值会增加模型输出的随机性，而减少 top_p 的值会使模型的输出更确定。

• max_tokens：该参数控制模型生成的文本的最大长度。如果你希望模型生成更长或更短的文本，你可以调整这个参数。

• frequency_penalty 和 presence_penalty：这两个参数被用来惩罚或奖励模型生成某些类型的文本。例如，你可以通过增加 presence_penalty 来惩罚模型重复使用已经出现过的词，或者通过增加 frequency_penalty 来惩罚模型使用过于频繁的词。

这些参数通常可以在模型的配置文件中找到，你可以根据你的需求和业务场景来调整它们。请注意，调整这些参数可能会影响模型的性能和输出的质量，因此在修改它们之前，建议进行充分的测试。

8. 这些参数对于不同的模型和训练方法有什么影响？

在对模型进行训练和生成过程中，各种参数的设置对模型的行为和输出有重大影响。以下是一些关键参数的影响：

• temperature：这个参数控制模型的随机性和确定性。较高的 temperature 会使模型的输出更加多样化，但可能导致输出偏离主题或包含不准确的信息。相反，较低的 temperature 会使模型的输出更加确定和一致，但可能缺乏多样性。

• top_k 和 top_p：这两个参数控制模型在生成每个输出时考虑的可能选项的数量。较高的 top_k 或 top_p 值会使模型的输出更加多样化，但可能增加错误或无关的输出。较低的 top_k 或 top_p 值会使模型的输出更加确定，但可能导致输出过于单一。

• max_tokens：这个参数控制模型生成的文本的最大长度。较大的 max_tokens 值可以使模型生成更长的文本，但可能导致生成时间增加。较小的 max_tokens 值可以使模型生成更短的文本，但可能导致信息不完整。

• frequency_penalty 和 presence_penalty：这两个参数用于惩罚或奖励模型生成特定类型的文本。例如，增加 frequency_penalty 可以防止模型过度使用某些词，而增加 presence_penalty 可以防止模型重复生成同样的信息。

这些参数的设置取决于你的特定应用需求。例如，如果你需要生成准确且一致的法律文档，你可能需要设置较低的 temperature 和 top_k 或 top_p 值。然而，如果你想生成创新的营销文案，你可能需要设置较高的 temperature 和 top_k 或 top_p 值。

无论你的需求如何，都建议你进行充分的测试，以确定最符合你需求的参数设置。

9. “蒲公英通鉴”AI聚合大模型系统部署的内部准备

在考虑使用蒲公英通鉴或任何其他大型语言模型进行部署时，以下是一些可能有用的建议：

• 明确需求：在选择和部署一个大型语言模型之前，明确你的业务需求是非常重要的。这包括你希望模型解决的问题、所需的性能、可接受的成本等因素。

• 技术评估：进行深入的技术评估，以了解模型的功能、性能、兼容性以及安全性。这可能包括阅读技术文档、测试模型、以及与供应商的技术支持团队进行讨论。

• 资源准备：确保你有足够的硬件资源和网络资源来支撑模型的运行。这可能涉及到硬件设备的购买、网络的配置、以及可能的硬件和软件的升级。

• 人员培训：让你的团队熟悉新的技术和工具，这可能需要进行一些人员培训。这样可以确保你的团队能够有效地使用和管理新的模型。

• 安全和合规：确保你的部署符合所有的安全和合规要求。这可能包括数据保护、隐私保护、以及行业特定的合规要求。

• 持续维护和支持：部署一个大型语言模型并不是一次性的任务，而是需要持续的维护和支持。这可能涉及到模型的更新、性能监控、问题解决、以及可能的优化等。

最后，记住，尽管大型语言模型有很多潜力，但它们并不是万能的。它们可能无法解决所有的问题，也可能有一些限制和挑战。因此，理解它们的优点和局限性，并据此制定实际的期望和策略，是非常重要的。

注：以上内容由“蒲公英通鉴”AI聚合大模型系统生成。