需求人群:
"目标受众包括研究人员、开发者和企业用户,特别是那些需要处理多语言文本生成和理解的专业人士。Aya Expanse 32B的多语言支持和高性能使其成为全球化项目和多语言研究的理想选择。"
使用场景示例:
多语言写作助手:帮助用户以不同语言撰写文章和信件。
聊天机器人:提供多语言的聊天机器人服务,支持用户与机器人的多语言对话。
多语言问答系统:能够理解和回答多种语言的问题,适用于国际化的客服系统。
产品特色:
支持23种不同语言的文本生成
优化的transformer架构,适用于多语言环境
经过监督微调、偏好训练和模型合并的后训练
可以通过Hugging Face Space进行在线试用
提供详细的使用示例和教程,便于用户学习和应用
支持通过pip安装transformers库进行本地部署和使用
适用于聊天、写作助手、多语言问答系统等多种用例
使用教程:
1. 安装transformers库:在终端或命令提示符中运行`pip install 'git+https://github.com/huggingface/transformers.git'`。
2. 导入模型和分词器:在Python代码中导入AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM。
3. 加载模型:使用模型ID加载分词器和模型。
4. 准备输入数据:将用户的消息格式化为模型可接受的输入格式。
5. 生成文本:调用模型的generate方法生成文本。
6. 解码生成的文本:使用分词器将生成的token解码为可读文本。
7. 打印或使用生成的文本:将生成的文本用于所需的应用场景。
浏览量:36
最新流量情况
月访问量
29742.94k
平均访问时长
00:04:44
每次访问页数
5.85
跳出率
44.20%
流量来源
直接访问
50.45%
自然搜索
33.93%
邮件
0.03%
外链引荐
12.90%
社交媒体
2.67%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
21.55%
印度
7.98%
日本
2.93%
俄罗斯
5.29%
美国
16.06%
多语言大型语言模型,支持23种语言
Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型,拥有32亿参数,专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术,以支持23种语言,包括阿拉伯语、中文(简体和繁体)、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取,通过发布高性能的多语言模型权重,供全球研究人员使用。
InternLM3 是一个专注于文本生成的模型集合,提供多种优化版本以满足不同需求。
InternLM3 是由 InternLM 团队开发的一系列高性能语言模型,专注于文本生成任务。该模型通过多种量化技术优化,能够在不同硬件环境下高效运行,同时保持出色的生成质量。其主要优点包括高效的推理性能、多样化的应用场景以及对多种文本生成任务的优化支持。InternLM3 适用于需要高质量文本生成的开发者和研究人员,能够帮助他们在自然语言处理领域快速实现应用。
LG AI Research开发的双语生成模型
EXAONE 3.5是LG AI Research开发的一系列指令调优的双语(英语和韩语)生成模型,参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理,并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能,同时在与最近发布的类似大小模型相比的一般领域中保持竞争力。EXAONE 3.5模型包括:1) 2.4B模型,优化用于小型或资源受限设备的部署;2) 7.8B模型,与前代模型大小相匹配,但提供改进的性能;3) 32B模型,提供强大的性能。
LG AI Research开发的多语言生成模型
EXAONE-3.5-32B-Instruct-AWQ是LG AI Research开发的一系列指令调优的双语(英语和韩语)生成模型,参数从2.4B到32B不等。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理,在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能,同时在与最近发布的类似大小模型相比,在通用领域保持竞争力。该模型通过AWQ量化技术,实现了4位组级别的权重量化,优化了模型的部署效率。
LG AI Research开发的双语文本生成模型
EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-AWQ是由LG AI Research开发的一系列双语(英语和韩语)指令调优生成模型,参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理,并且在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能,同时在与近期发布的类似大小模型相比,在通用领域保持竞争力。该模型在部署到小型或资源受限设备上进行了优化,并且采用了AWQ量化技术,实现了4位群组权重量化(W4A16g128)。
70亿参数的量化文本生成模型
Llama-Lynx-70b-4bit-Quantized是由PatronusAI开发的一个大型文本生成模型,具有70亿参数,并且经过4位量化处理,以优化模型大小和推理速度。该模型基于Hugging Face的Transformers库构建,支持多种语言,特别是在对话生成和文本生成领域表现出色。它的重要性在于能够在保持较高性能的同时减少模型的存储和计算需求,使得在资源受限的环境中也能部署强大的AI模型。
70亿参数的文本生成模型
Llama-lynx-70b-4bitAWQ是一个由Hugging Face托管的70亿参数的文本生成模型,使用了4-bit精度和AWQ技术。该模型在自然语言处理领域具有重要性,特别是在需要处理大量数据和复杂任务时。它的优势在于能够生成高质量的文本,同时保持较低的计算成本。产品背景信息显示,该模型与'transformers'和'safetensors'库兼容,适用于文本生成任务。
LG AI Research开发的多语言生成模型
EXAONE-3.5-7.8B-Instruct是由LG AI Research开发的一系列指令调优的双语(英语和韩语)生成模型,参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理,并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能,同时在与近期发布的类似大小模型相比,在通用领域保持竞争力。
LG AI Research开发的双语文本生成模型
EXAONE-3.5-2.4B-Instruct是LG AI Research开发的一系列双语(英语和韩语)指令调优的生成模型,参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理,并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能,同时在与最近发布的类似大小模型相比的通用领域中保持竞争力。该模型特别适合需要处理长文本和多语言需求的场景,如自动翻译、文本摘要、对话系统等。
EXAONE 3.5系列的7.8B参数双语生成模型
EXAONE 3.5是LG AI Research开发的一系列双语(英语和韩语)指令调优的生成模型,参数从2.4B到32B不等。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理,在真实世界用例和长上下文理解方面展现出了最先进的性能,同时在与近期发布的类似大小模型相比,在通用领域保持竞争力。EXAONE 3.5模型包括:1) 2.4B模型,优化用于部署在小型或资源受限的设备上;2) 7.8B模型,与前代模型大小匹配但提供改进的性能;3) 32B模型,提供强大的性能。
7B参数的多语言文本生成模型
CohereForAI/c4ai-command-r7b-12-2024是一个7B参数的多语言模型,专注于推理、总结、问答和代码生成等高级任务。该模型支持检索增强生成(RAG)和工具使用,能够使用和组合多个工具来完成更复杂的任务。它在企业相关的代码用例上表现优异,支持23种语言。
多模态大型语言模型,融合视觉与语言理解。
InternVL2_5-4B是一个先进的多模态大型语言模型(MLLM),在InternVL 2.0的基础上进行了核心模型架构的维护,并在训练和测试策略以及数据质量上进行了显著增强。该模型在处理图像、文本到文本的任务中表现出色,特别是在多模态推理、数学问题解决、OCR、图表和文档理解等方面。作为开源模型,它为研究人员和开发者提供了强大的工具,以探索和构建基于视觉和语言的智能应用。
多模态大型语言模型,支持图像与文本的交互理解。
InternVL2_5-8B是由OpenGVLab开发的一款多模态大型语言模型(MLLM),它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强,以及数据质量提升。该模型采用'ViT-MLP-LLM'架构,集成了新增量预训练的InternViT与多种预训练语言模型,如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP projector。InternVL 2.5系列模型在多模态任务上展现出卓越的性能,包括图像和视频理解、多语言理解等。
70亿参数的多语言大型语言模型
Llama-3.3-70B-Instruct是由Meta开发的一个70亿参数的大型语言模型,专门针对多语言对话场景进行了优化。该模型使用优化的Transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)来提高其有用性和安全性。它支持多种语言,并能够处理文本生成任务,是自然语言处理领域的一项重要技术。
Qwen团队开发的实验性研究模型,专注于提升AI推理能力。
QwQ-32B-Preview是一个由Qwen团队开发的实验性研究模型,旨在提高人工智能的推理能力。该模型展示了有前景的分析能力,但也存在一些重要的限制。模型在数学和编程方面表现出色,但在常识推理和细微语言理解方面还有提升空间。该模型使用了transformers架构,具有32.5B个参数,64层,以及40个注意力头(GQA)。产品背景信息显示,QwQ-32B-Preview是基于Qwen2.5-32B模型的进一步开发,具有更深层次的语言理解和生成能力。
多语言生成语言模型
Aya模型是一个大规模的多语言生成性语言模型,能够在101种语言中遵循指令。该模型在多种自动和人类评估中优于mT0和BLOOMZ,尽管它覆盖的语言数量是后者的两倍。Aya模型使用包括xP3x、Aya数据集、Aya集合、DataProvenance集合的一个子集和ShareGPT-Command等多个数据集进行训练,并在Apache-2.0许可下发布,以推动多语言技术的发展。
多语言大型语言模型,支持23种语言
Aya Expanse是一个具有高级多语言能力的开放权重研究模型。它专注于将高性能的预训练模型与Cohere For AI一年的研究成果相结合,包括数据套利、多语言偏好训练、安全调整和模型合并。该模型是一个强大的多语言大型语言模型,服务于23种语言,包括阿拉伯语、中文(简体和繁体)、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。
多语言大型语言模型
Llama-3.2-1B是由Meta公司发布的多语言大型语言模型,专注于文本生成任务。该模型使用优化的Transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)进行调优,以符合人类对有用性和安全性的偏好。该模型支持8种语言,包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语,并在多种对话使用案例中表现优异。
多语言大型语言模型,支持多领域文本生成。
XVERSE-MoE-A36B是由深圳元象科技自主研发的多语言大型语言模型,采用混合专家模型(MoE)架构,具有2554亿的总参数规模和360亿的激活参数量。该模型支持包括中、英、俄、西等40多种语言,特别在中英双语上表现优异。模型使用8K长度的训练样本,并通过精细化的数据采样比例和动态数据切换策略,保证了模型的高质量和多样性。此外,模型还针对MoE架构进行了定制优化,提升了计算效率和整体吞吐量。
轻量级、多语言的AI模型,支持长文本生成和推理。
Phi-3.5-MoE-instruct是由微软开发的轻量级、多语言的AI模型,基于高质量、推理密集型数据构建,支持128K的上下文长度。该模型经过严格的增强过程,包括监督式微调、近端策略优化和直接偏好优化,以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。它旨在加速语言和多模态模型的研究,作为生成性AI功能的构建模块。
轻量级、多语言的先进文本生成模型
Phi-3.5-mini-instruct 是微软基于高质量数据构建的轻量级、多语言的先进文本生成模型。它专注于提供高质量的推理密集型数据,支持128K的token上下文长度,经过严格的增强过程,包括监督式微调、近端策略优化和直接偏好优化,确保精确的指令遵循和强大的安全措施。
70亿参数的大型多语言文本生成模型
Meta Llama 3.1是Meta公司推出的大型语言模型,拥有70亿个参数,支持8种语言的文本生成。该模型采用优化的Transformer架构,并通过监督式微调和人类反馈强化学习进一步优化,以符合人类对帮助性和安全性的偏好。模型在多语言对话使用案例中表现优异,超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。
Falcon 2 是一款开源、多语言、多模态的模型,具备图像到文本转换能力。
Falcon 2 是一款具有创新功能的生成式 AI 模型,为我们创造了一种充满可能性的未来路径,只有想象力才是限制。Falcon 2 采用开源许可证,具备多语言和多模态的能力,其中独特的图像到文本转换功能标志着 AI 创新的重大进展。
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。
将文本即时转换为令人惊叹的 3D 模型。
MeshifAI 是一个先进的文本到 3D 模型生成平台,旨在帮助开发者在应用程序、游戏和网站中快速集成高质量的 3D 生成功能。凭借其强大的 AI 技术,用户只需输入描述,便可生成逼真的 3D 模型,极大地简化了 3D 设计过程。该平台易于使用,适合各种开发需求。
一个强大的文本生成模型,适用于多种对话应用。
DeepSeek-V3-0324 是一个先进的文本生成模型,具有 685 亿参数,采用 BF16 和 F32 张量类型,能够支持高效的推理和文本生成。该模型的主要优点在于其强大的生成能力和开放源码的特性,使其可以被广泛应用于多种自然语言处理任务。该模型的定位是为开发者和研究人员提供一个强大的工具,帮助他们在文本生成领域取得突破。
一款 21B 通用推理模型,适合低延迟应用。
Reka Flash 3 是一款从零开始训练的 21 亿参数的通用推理模型,利用合成和公共数据集进行监督微调,结合基于模型和基于规则的奖励进行强化学习。该模型在低延迟和设备端部署应用中表现优异,具有较强的研究能力。它目前是同类开源模型中的最佳选择,适合于各种自然语言处理任务和应用场景。
o1-pro 模型通过强化学习提升复杂推理能力,提供更优答案。
o1-pro 模型是一种先进的人工智能语言模型,专为提供高质量文本生成和复杂推理设计。其在推理和响应准确性上表现优越,适合需要高精度文本处理的应用场景。该模型的定价基于使用的 tokens,输入每百万 tokens 价格为 150 美元,输出每百万 tokens 价格为 600 美元,适合企业和开发者在其应用中集成高效的文本生成能力。
© 2025 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14