基于低秩参数优化的模型控制技术
Control-LoRA 是通过在 ControlNet 上添加低秩参数优化来实现的,为消费级 GPU 提供了更高效、更紧凑的模型控制方法。该产品包含多个 Control-LoRA 模型,包括 MiDaS 和 ClipDrop 深度估计、Canny 边缘检测、照片和素描上色、Revision 等功能。Control-LoRA 模型经过训练,可以在不同的图像概念和纵横比上生成高质量的图像。
多LoRA组合图像生成技术
Multi-LoRA Composition是一种用于图像生成的先进技术,它通过组合多个低秩适配器(LoRA)来生成高质量的图像。这种方法在保持模型大小的同时,提高了图像的细节和多样性。
大语言模型的双向调节
BiTA是一种用于大型语言模型的双向调节方法,通过简化的半自回归生成和草稿验证来加速大型语言模型。BiTA作为一种轻量级的插件模块,能够无缝提升现有大型语言模型的推断效率,而无需额外的辅助模型或产生显著的额外内存成本。应用BiTA后,LLaMA-2-70B-Chat在MT-Bench基准测试上实现了2.7倍的加速。广泛的实验证实我们的方法超越了最先进的加速技术。
自动从PDF中提取表格数据
Table Data Extractor是一个简单快速的工具,可以自动从任何PDF中提取表格数据。您可以上传最多100个文件,每个文件最多400页。平均提取时间为60秒/文件。价格根据处理的文件数量而定,越多越优惠。
使用先进的人工智能,以每日任务的10倍速度处理数据。
BatchGPT是一个无需编程经验的先进人工智能工具,可以帮助您以更高效的方式处理每日任务。它可以进行分类、转换、解析、翻译、文案编写和学习等功能。您只需以自然语言输入您的任务和数据,即可在几秒钟内获得结果。BatchGPT能够显著节省您的时间,提高工作效率。
TinyLlama项目旨在在3万亿令牌上预训练一个1.1B Llama模型。通过一些适当的优化,我们可以在“仅”90天内使用16个A100-40G GPU完成。训练已于2023-09-01开始。
TinyLlama项目旨在在3万亿令牌上预训练一个1.1B Llama模型。通过一些适当的优化,我们可以在“仅”90天内使用16个A100-40G GPU完成。训练已于2023-09-01开始。我们采用了与Llama 2完全相同的架构和分词器。这意味着TinyLlama可以在许多建立在Llama基础上的开源项目中使用。此外,TinyLlama只有1.1B个参数,紧凑性使其能够满足许多对计算和内存占用有限的应用需求。
OKR管理工具
Tability是一款专注于OKR(目标与关键结果)管理的工具。它提供AI辅助目标编辑、跟踪目标进展、即时报告、全公司目标概览、任务与里程碑追踪等功能。用户可以通过Tability构建详细的战略与OKR,并与喜爱的AI应用程序进行实时连接。
1.6亿参数稳定语言模型
Stable LM 2 1.6B是一个1.6亿参数的小型多语言稳定语言模型,支持英语、西班牙语、德语、意大利语、法语、葡萄牙语和荷兰语。该模型体积小、速度快,降低了硬件门槛,让更多开发者参与生成式AI生态系统。我们不仅发布预训练及调参版本,还首次发布预训练冷却前的最后检查点,包括优化器状态,以帮助开发者顺利进行微调和实验。
一秒批改学生作文,节省时间
批改Copilot使用人工智能技术,分析学生的作文并即时提供有关语法、拼写、句子结构等方面的反馈。它适用于各种类型的作文,从研究论文到个人叙述都可以使用。提供评分标准将提高评分和反馈的准确性。批改Copilot的反馈准确度与人工评分相当,我们不断改进评分准确性。使用批改Copilot批改一篇作文只需要几秒钟,这意味着老师可以在更短的时间内批改更多的作文。批改Copilot不会为学生撰写作文,只会对已经由学生撰写的作文提供反馈。批改Copilot Pro订阅没有批改作文的限制。您可以免费批改10篇作文,如果您喜欢批改Copilot,可以升级到无限批改作文的订阅,每月9美元。
高效为大型语言模型提供服务
FP6-LLM是一种用于大型语言模型的全新支持方案,通过六位量化(FP6)有效地减小了模型大小,并在各种应用中始终保持模型质量。我们提出了TC-FPx,这是第一个完整的GPU内核设计方案,统一支持各种量化位宽的浮点权重。我们将TC-FPx内核集成到现有推理系统中,为量化的LLM推理提供了全新的端到端支持(称为FP6-LLM),实现了推理成本和模型质量之间更好的权衡。实验证明,FP6-LLM使得使用单个GPU进行LLaMA-70b推理成为可能,实现的规范化推理吞吐量比FP16基准高1.69倍至2.65倍。
LiteLlama-460M-1T: 减小规模的 Llama
LiteLlama-460M-1T 是一个开源的人工智能模型,使用 1T 个令牌进行训练,具有 460M 个参数。它是 Meta AI 的 LLaMa 2 的一个缩减版本,用于提供更小的模型规模。
打造数字助手,驱动进步
Beloga是一款突破性的双重访问研究助手,能够提升您的研究、笔记和发现能力。它可以帮助您细化研究、记笔记,并发现新的想法。Beloga能够根据您的笔记进行个性化定制,帮助您获取知识、创建新的想法,并节省重复利用内容的时间。它能够帮助您发现并建立笔记和网络之间的联系,从而创造新的原创想法。
覆盖534种语言的大型语言模型
MaLA-500是一种大型语言模型,旨在覆盖534种语言。通过使用词汇扩展和在LLaMA 2上持续预训练以及Glot500-c,我们训练了MaLA-500。我们在SIB-200上的实验表明,MaLA-500实现了最先进的上下文学习结果。该产品定位于提高低资源语言的自然语言处理效果。
大规模视频生成扩散模型
Sora是一个基于大规模训练的文本控制视频生成扩散模型。它能够生成长达1分钟的高清视频,涵盖广泛的视觉数据类型和分辨率。Sora通过在视频和图像的压缩潜在空间中训练,将其分解为时空位置补丁,实现了可扩展的视频生成。Sora还展现出一些模拟物理世界和数字世界的能力,如三维一致性和交互,揭示了继续扩大视频生成模型规模来发展高能力模拟器的前景。
开源自然语言生成模型
OLMo是一个开源的自然语言生成模型,由Allen AI研究所开发,基于Transformer架构,可用于生成高质量的英文文本。它具有生成长度可达4096个token的长文本的能力。OLMo-7B是目前公开的参数量最大的开源英文语言模型之一,拥有69亿参数,在多个英文NLP任务上的表现优于同类模型。它可用于文本生成、任务导向的微调等多种自然语言处理任务。
将部落知识转化为逐步操作,立即分享
OpsBerry是将部落知识转化为逐步操作的工具,通过人工智能将任何内容转换为操作指南,立即与团队和客户分享,以加速学习。用户可以根据自己的需求快速生成独特的操作指南,并与团队和消费者快速分享。OpsBerry提供不同的付费方案,包括个人版、团队版和企业版。
将LLM上下文窗口扩展至200万令牌的技术
LongRoPE是微软推出的技术,可以将预训练大型语言模型(LLM)的上下文窗口扩展到2048k(200万)令牌,实现从短上下文到长上下文的扩展,降低训练成本和时间,同时保持原有短上下文窗口性能。适用于提高语言模型在长文本上的理解和生成能力,提升机器阅读理解、文本摘要和长篇文章生成等任务。
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