深度解读爆火国产大模型Kimi（附教程，建议收藏！）

素颜马尾好姑娘i 2024-05-05 22:11 7阅读 0赞

如果要问目前最强的大模型是谁，答案毫无疑问还是GPT4。但如果要问最近最火的大模型是谁，国产Kimi表示舍我其谁。

这个由一家初创还不到1年的AI企业做出来的现象级大模型智能助手，体验过的用户都表示惊艳到了，投过的一级机构继续加码，没投过的二级市场概念股满天飞。

我最近也一直在体验，强烈推荐非AI专业人士使用和了解，帮助日常工作提升效率。

本文将分为以下几个部分：

1.  为什么推荐使用Kimi大模型？
2.  1.  如何高效使用Kimi大模型？
3.  1.  Kimi和GPT4对比如何？
4.  1.  凭什么是月之暗面做出了Kimi？

因为技术细节还没有公开，所以暂时先不写技术相关的部分了。

#### 为什么推荐使用Kimi大模型？ ####

`首先，当然是国产不用科学上网，其次不用付费，再其次功能全面、效果很好，重点是能读文件，能联网搜最新资料。`

再详细给出Kimi的优点：

高效的信息处理能力：Kimi大模型具备强大的数据处理和分析能力，能够快速理解和回应用户的问题，为用户提供及时、准确的信息支持，**支持200万字超长无损上下文**。

广泛的知识覆盖：Kimi大模型拥有广泛的知识库，能够提供包括科技、文化、历史、教育等多个领域的信息，满足用户多样化的知识需求。

> **便捷的文件处理**：用户可以将不同格式的文件发送给Kimi大模型，如TXT、PDF、Word文档、PPT幻灯片、Excel电子表格等，Kimi能够阅读这些文件内容并提供相关的回答，极大地方便了用户的资料整理和信息查询。

> **安全的网络访问**：Kimi大模型具备访问互联网的能力，可以安全地获取网络上的信息，同时确保用户隐私和数据安全。

友好的用户交互体验：Kimi大模型设计了友好的用户交互界面，使得用户可以轻松地与其进行交流，无需复杂的操作。

#### 如何高效使用Kimi大模型？ ####

首先，你得知道在哪能用上Kimi智能助手：

网页版：https://kimi.moonshot.cn/  
小程序：Kimi 智能助手  
App：Kimi 智能助手

其次，对于非AI专业人士来说，我给你准备了几点如何问好问题(prompt 提示)的小tips，以助于你更高效充分利用Kimi的潜力。

**明确具体**：尽量提供具体的问题或指令，这样模型可以更准确地理解你的需求并给出相关的答案。例如，不是问“告诉我关于太空的事情”，你可以问“请解释太阳系中地球的五个邻近行星的特点”。

**使用关键词**：在prompt中包含关键词，可以帮助模型更快地定位相关信息。例如，“介绍一下中华人民共和国的五个自治区”。如果提问的问题需要联网，可以直接告诉模型可以搜索网上资料。

**分步提问**：如果你有一个复杂的问题，可以将其分解成几个小问题，逐步提问。这样不仅有助于模型更好地理解问题，还能帮助你更系统地获取信息。

**避免歧义**：确保你的prompt清晰无歧义，避免使用模糊或多义的词语，以免模型产生误解。

**适当的上下文**：为模型提供足够的上下文信息，可以帮助它更准确地定位和理解你的问题。例如，“根据中华人民共和国的法律法规，关于网络安全的相关规定有哪些？”

**使用正确的语法**：尽量使用正确的语法和标点符号，这有助于模型更好地解析你的意图。

**考虑模型的限制**：在提问时，要考虑到模型的能力和限制。避免提出超出模型知识范围或违反其使用准则的问题。

**反馈和调教**：如果模型的回答不符合你的预期，可以通过调整prompt或提供更多信息来优化问题。例如，如果模型对某个问题的回答不够详细，你可以尝试添加“请详细解释”来获取更多信息。

#### Kimi和GPT4对比如何？ ####

总的来说：

1.  **Kimi的强项在于其文件和网页解析能力以及搜索能力**，这使得它在处理特定类型的任务时表现出色。同时，Kimi擅长中文和英文对话，能够满足不同语言用户的需求。其他通用能力接近ChatGPT，跟GPT4相比还是有些差距。
2.  **GPT-4则在理解和生成语言方面更加精准和高效，拥有更广泛的知识和理解能力**。通过集成的插件库，GPT-4能够扩展其功能，访问最新信息，提高回答的相关性和准确性。

详细对比请看下表：

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#### 凭什么是月之暗面做出了Kimi？ ####

北京月之暗面科技有限公司（Moonshot AI）成立于2023年4月17日，短短不到1年时间，就做出了这样现象级的产品——可对外商用的Kimi智能助手，令人叹为观止。

所以凭什么是月之暗面？

#### 硬核的创始团队 ####

创始人兼CEO名叫杨植麟，当年我还在学校时候，他在科研圈就已经名声大噪了。

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清华本科，卡内基梅隆大学CMU计算机博士，师从苹果公司AI负责人，曾在Facebook AI Research工作，是中国35岁以下NLP （自然语言处理）领域引用最高的研究者，也是Transformer-XL和XLNet两篇重要论文的第一作者——两篇文章均为大语言模型领域的核心技术。

2018年英伟达学者   2019年度北京智源青年科学家   2019年世界人工智能大会“A班计划”    2020年荣登“2020福布斯中国30岁以下精英榜”   2022年入选AI华人青年学者榜单

此外，张宇韬、周昕宇、吴育昕几位联合创始人都来自清华系，张宇韬是杨植麟的老搭档，也是循环智能的联合创始人兼CTO；周昕宇是杨植麟本科同学，ShuffleNet的共同一作；吴育昕和杨植麟一样博士毕业于卡内基梅隆，曾和何恺明共同提出了组归一化(Group Normalization)。

#### 无畏的战略选择 ####

ChatGPT刚火的时候，人人都想下海做通用大模型。文心一言发布的时候，李彦宏建议中小公司做自己垂直领域的大模型，因为通用大模型烧钱、很难做好、还要面对国外的强烈冲击。

而月之暗面成立的时间是2023年4月17日，就在去年文心一言首次发布会后1个月，**他们偏偏选择要做通用大模型，要做To-C（面向消费者）的商业模式。**

要知道，高调入局通用大模型的大佬王慧文的光年之外公司已经被基友王兴收购，金沙江创投合伙人朱啸虎最近关于大模型的采访里公开表示对于国内的通用大模型并不看好，更关注大模型的应用。

所以，杨植麟和他的团队做了一个无畏的战略选择。

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#### 极致的产品创新 ####

要做通用大模型，如果真刀真枪跟OpenAI、谷歌、百度、阿里、字节……比，胜算几乎为0。

从已经成功的Kimi来看，月之暗面切了一个非常痛的创新点，并且把这个点做到了极致。

2023年10月9日，月之暗面首次宣布在“长文本”领域实现了突破，推出首个支持输入20万汉字的智能助手产品Kimi；

2024年3月，月之暗面宣布Kimi智能助手启动200万字内测。

**这个点就是长文本，延伸出来的是对输入文件分析的支持和联网搜索能力的支持。**

不得不说，这敏锐的市场洞察和极致的产品创新，我给满分。

#### 强大的资本支持 ####

都知道搞大模型需要烧钱，来看看1年内做出来如此产品的月之暗面的融资历程：

首轮融资——2023年6月：月之暗面在成立初期便获   得了首轮资本的青睐，完成了超过2亿美元的融资。   这一轮融资的主要投资方包括知名的红杉中国和真   格基金等。此时，公司的估值已经超过了15亿美元，   显示出市场对月之暗面技术和潜力的高度认可。      第二轮融资——2023年10月：在短短几个月后，月之   暗面再次获得了资本市场的大力支持，完成了近   20亿元人民币的融资。这次的投资机构包括红杉资   本、今日资本、砺思资本等，进一步巩固了公司在   AI领域的领先地位。      第三轮融资——2024年2月：月之暗面完成了全新一   轮的融资，金额超过10亿美元，刷新了国内AI领域   最大单笔融资记录。此次融资由多家知名资本方参   与，包括红杉中国、小红书、美团、阿里等，这不   仅为公司带来了巨额的资金支持，也极大地提升了   月之暗面的行业地位和影响力。

目前，月之暗面的估值已达约25亿美元（约合人民币180亿元），成为国内大模型领域的头部企业之一。

强大的资本支持不仅为公司提供了充足的研发资金，也为其市场推广和产品迭代提供了保障，同时也表明资本市场对其商业模式和未来发展潜力的高度认可。

最后，感叹一句，AI大模型发展如此迅速，国内外大厂内外夹击，作为初创公司的现象级产品，Kimi称得上是国产之光。

**-END-**

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##### 👉AI大模型学习路线汇总👈 #####

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：**（全套教程文末领取哈）**  
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**第一阶段：** 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

**第二阶段：** 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

**第三阶段：** 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

**第四阶段：** 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

**第五阶段：** 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

**第六阶段：** 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

**第七阶段：** 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

#### 👉大模型实战案例👈 ####

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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#### 👉大模型视频和PDF合集👈 ####

观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。  
![在这里插入图片描述][fe8993b5c87b4577860ff02c0542e2b6.png_pic_center]  
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#### 👉学会后的收获：👈 ####

**• 基于大模型全栈工程实现**（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

**• 能够利用大模型解决相关实际项目需求：** 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，**实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能，** 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

**• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力：** 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

#### 👉获取方式： ####

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