大規模な AI モデルは、易経の神秘的な研究にどのような用途があるのでしょうか?

ミストラル トリスメギストス-7B は、AI 駆動のオカルトに特化したモデルです。オカルト、形而上学、スピリチュアリティに興味がある人向けに設計されており、古代の知恵から現代のタロット占いまで、さまざまなオカルトのトピックについての洞察を提供します。

#Mistral と Trismegistus-7B は、Hermes Trismegistus に基づいた名前で、ギリシャの神ヘルメスとエジプトの神トートの要素を表しています。 Mistral 7B は、使用される Mistral 7B パラメトリック モデルを表します。

Mistral Trismegistus-7B には次の機能があります:

豊富な命令セット: モデルには約 10,000 個の高度な命令セットが含まれています。オカルト、スピリチュアリティ、神秘主義、その他多くのオカルトのトピックをカバーする質の高い指導。

高速実行: Mistral 7B パラメータ モデルに基づいてトレーニングされているため、CPU 上でも高速に実行され、ローカル PC 上でも実行できます。 。

多様性: このモデルは単なる「ポジティブなエネルギー」モデルではなく、あらゆる形式のオカルト タスクと知識に基づいてトレーニングされているため、次のような制限を受けません。創造性を犠牲にしてポジティブさを選択する他のモデル。

データセット: モデルは GPT-4 によって生成された合成データセットを使用してトレーニングされます。このデータセットは 35,000 を超えるサンプルで構成され、科学、精神性、神秘主義、その他の関連知識。

モデルは数多くのオカルトトピックをカバーしています: 占星術、錬金術、タロット、霊媒とチャネリング、エネルギーヒーリング、ヨガと瞑想、スピリチュアル数学、ルーン学、魔法と魔術、神秘主義、カバラ、スピリチュアルな実現、意識の拡大、スピリチュアルな目覚め、クリスタルヒーリング、カラーセラピー、ライトセラピー、生まれ変わり、魂の契約、スピリチュアルな教師と指導、神聖幾何学科学、オーラとチャクラ、神秘的な経験、神秘的なシンボル、神秘的な伝統そして宗派、神秘的な書物や古典、神秘的な儀式や実践。

ミストラル トリスメギストス 可能な役割:

催眠術師: このモデルは、催眠術や深い瞑想のためのガイド付きテキストやスクリプトを生成するために使用できます。ただし、専門的な催眠療法に代わるものではありません。

モデルはさまざまな魔法の儀式、呪文、呪文に関する情報を提供する場合がありますが、これらは通常、娯楽または教育目的のみです。

占い師: モデルは、タロット カード、精神的な数学、占星術などのさまざまな形式の占いを模倣し、いくつかの基本的な説明と提案を提供します。

ミディアム/心霊: モデルは霊界や他の次元のエンティティと実際に通信することはできませんが、そのような通信を模倣するテキストを生成できます。

エネルギー ヒーラー: モデルは、レイキ、気功などのエネルギー ヒーリングの形式に関する基本的な情報とガイダンスを提供できますが、実際のヒーリングを実行することはできません。

スピリチュアル グル: モデルは、スピリチュアルな成長と覚醒に関する一般的なアドバイスや情報を提供できますが、個人的なスピリチュアルな指導者や指導に代わるものではありません。

オカルト主義者: このモデルは情報源として機能し、オカルトの歴史、理論、実践に関する詳細な情報を提供します。

道教/僧侶: 場合によっては、モデルは、特定の宗教的または精神的な伝統に関連した祈り、呪文、またはその他の儀式テキストを生成することもできます。

手相や個人の出生占いに興味があるかどうかにかかわらず、Mistral Trismegistus-7B は詳細な洞察とガイダンスを提供します。これは、さまざまな手の線の象徴的な意味、手のひらの質感によって表される感情状態、およびその他の関連情報を理解するのに役立ちます。

アドレス: https://huggingface.co/teknium/Mistral-Trismegistus-7B

開発者: https://github.com /teknium1

中国に目を向けると、大規模な AI デジタル モデルも易経で広く使用できるでしょうか?

いくつかの情報によると、易経に関する数学的研究を行った多くの人々は、周易係数を物事間の相互関係や影響を説明するために使用される定量的な指標であると考えています。大規模な AI モデルでは、Zhouyi 係数は数値間の相関関係と規則性を記述するために使用され、それによって AI 大型モデルが Zhouyi の思想をよりよく理解し、適用するのに役立ちます。 Zhouyi 係数を導入することにより、AI の大規模モデルは複雑で非線形のデータや現象をより適切に処理できるようになり、さまざまな分野で広く使用されています。

具体的には、Zhouyi 係数の役割は主に次の側面に反映されます:

1. 数値間の相関関係の説明: Zhouyi 係数は次のような説明に使用できます。数値間の相関関係と相互影響は、AI 大規模モデルが数値間の関係をよりよく理解するのに役立ちます。

2. 数値の規則性を明らかにする: Zhouyi 係数は数値の規則性を明らかにするためにも使用できるため、大規模な AI モデルが将来の傾向や変化をより正確に予測できるようになります。

3. 最適化アルゴリズムとモデル: Zhouyi 係数を導入することで、AI 大型モデルのアルゴリズムとモデルをさらに最適化でき、それによって AI の精度と信頼性が向上します。モデル。

4. 応用分野の拡大：周易係数の応用範囲は非常に広く、金融、医療、教育などのさまざまな分野に応用でき、社会貢献に貢献します。これらの分野は、さまざまな複雑さ、問題、課題をより適切に処理するために役立ちます。

大規模な AI モデルにおける新しい概念として、Zhouyi 係数は数値の相関性と規則性において重要な役割を果たします。 Zhouyi 係数の導入により、AI の大規模モデルは複雑で非線形のデータや現象をより適切に処理できるようになり、さまざまな分野でより広く使用されるようになります。将来的には、技術の継続的な進歩と応用分野の継続的な拡大に伴い、周易係数が果たす役割はますます重要になるでしょう。

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