需求人群:
"目标受众为研究人员、开发者和对多语言文本生成有需求的企业。由于模型支持多种语言,它特别适合需要处理多语言文本数据的国际化公司,以及进行跨语言研究的学术机构。"
使用场景示例:
在多语言写作助手中,Aya Expanse可以协助用户以不同的语言撰写文本。
在多语言问答系统中,Aya Expanse能够理解和回答不同语言的问题。
在烹饪应用中,Aya Expanse可以提供不同语言的烹饪指导。
产品特色:
支持23种不同语言的文本生成
使用优化的变换器架构进行自回归语言建模
经过监督微调、偏好训练和模型合并的后训练
在8K的上下文长度下工作
可以通过Hugging Face Space进行试用,无需下载权重
提供了详细的安装和使用指南,方便开发者快速上手
支持通过 pip 安装 transformers 库,并使用 AutoTokenizer 和 AutoModelForCausalLM 进行模型的加载和使用
提供了丰富的社区贡献的示例笔记本,展示不同用例下的模型应用
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. 导入必要的模块:在Python代码中,导入AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM。
3. 加载模型和分词器:使用模型ID 'CohereForAI/aya-expanse-8b' 加载模型和分词器。
4. 准备输入数据:将用户的消息格式化为模型可接受的格式。
5. 生成文本:使用模型的generate方法生成文本。
6. 解码生成的文本:使用分词器的decode方法将生成的token解码为可读文本。
7. 打印或使用生成的文本:将生成的文本输出到控制台或在应用程序中使用。
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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 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。
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。
7.8亿参数的双语生成模型
EXAONE-3.0-7.8B-Instruct是LG AI Research开发的一款具有7.8亿参数的双语(英语和韩语)预训练生成模型。模型通过8T的精选token进行预训练,并经过监督式微调和直接偏好优化进行后训练,展现出与同类大小的开放模型相比极具竞争力的基准性能。
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。
大型多语言预训练语言模型
Meta Llama 3.1-405B 是由 Meta 开发的一系列大型多语言预训练语言模型,包含8B、70B和405B三种规模的模型。这些模型经过优化的变压器架构,使用监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调优,以符合人类对帮助性和安全性的偏好。Llama 3.1 模型支持多种语言,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。该模型在多种自然语言生成任务中表现出色,并在行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。
轻量级大语言模型,专注于文本生成。
Index-1.9B-Pure是Index系列模型中的轻量版本,专为文本生成而设计。它在2.8T的中英文语料上进行了预训练,与同等级模型相比,在多个评测基准上表现领先。该模型特别过滤了所有指令相关数据,以验证指令对benchmark的影响,适用于需要高质量文本生成的领域。
新一代多语言预训练模型,性能卓越。
Qwen2是一系列经过预训练和指令调整的模型,支持多达27种语言,包括英语和中文。这些模型在多个基准测试中表现出色,特别是在编码和数学方面有显著提升。Qwen2模型的上下文长度支持高达128K个token,适用于处理长文本任务。此外,Qwen2-72B-Instruct模型在安全性方面与GPT-4相当,显著优于Mistral-8x22B模型。
开源多语言多模态对话模型
GLM-4系列是智谱AI推出的新一代预训练模型,包括GLM-4-9B、GLM-4-9B-Chat、GLM-4-9B-Chat-1M和GLM-4V-9B。这些模型在语义理解、数学推理、代码执行等方面表现出色,支持多达26种语言,并具备网页浏览、代码执行等高级功能。GLM-4V-9B模型还具备高分辨率的视觉理解能力,适合多模态应用场景。
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。
一个基于稀疏专家模型的大型语言模型
Mixtral-8x22B是一个预训练的生成式稀疏专家语言模型。它由Mistral AI团队开发,旨在推进人工智能的开放发展。该模型具有141B个参数,支持多种优化部署方式,如半精度、量化等,以满足不同的硬件和应用场景需求。Mixtral-8x22B可以用于文本生成、问答、翻译等自然语言处理任务。
谷歌推出的开源预训练语言模型
Gemma-2b是谷歌推出的开源预训练语言模型系列,提供了多个不同规模的变体。它可以生成高质量的文本,广泛应用于问答、摘要、推理等领域。相比其他同类模型,它模型规模较小,可以部署在不同的硬件环境中。Gemma系列追求安全、高效的人工智能技术,使更多研究者和开发者可以接触前沿的语言模型技术。
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。
AI驱动的字幕生成器,快速创建时尚视频字幕
RapidSubs是一个利用人工智能技术,为视频内容快速生成时尚字幕的应用。它支持99种语言的语音识别和转录,用户可以根据个人喜好编辑字幕的位置、颜色和样式。无论是内容创作者、教育工作者还是市场营销人员,RapidSubs都能帮助他们轻松地增强视频内容并与观众建立联系。该应用提供免费下载,无需注册账户即可立即开始添加字幕。
一键将视频翻译成28种语言的AI技术
Dubly.AI是一个利用先进AI技术,提供视频内容翻译和音频制作服务的平台。它能够将视频内容翻译成28种不同的语言,同时保留原始语音,为公司节省高达95%的成本。该平台高度可定制,支持24/7高级支持,并且专注于有国际视野的公司。Dubly.AI的AI技术能够适应用户的独特语音档案,使得所有翻译听起来就像是用户自己说的一样。
多模态理解和生成的统一模型
Janus是一个创新的自回归框架,它通过分离视觉编码来实现多模态理解和生成的统一。这种解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突,还增强了框架的灵活性。Janus超越了以往的统一模型,并与特定任务的模型性能相匹配或超越。Janus的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的强有力候选者。
新一代自回归框架,统一多模态理解和生成
Janus是一个创新的自回归框架,通过将视觉编码分离成不同的路径,同时利用单一的、统一的变换器架构进行处理,解决了以往方法的局限性。这种解耦不仅减轻了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突,还增强了框架的灵活性。Janus的性能超越了以往的统一模型,并且达到了或超过了特定任务模型的性能。Janus的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的强有力候选。
一个用于自然语言处理的先进模型
Meta-spirit-lm是由Meta公司开发的一款先进的自然语言处理模型,它在Hugging Face平台上发布。这款模型在处理语言相关的任务时表现出色,如文本生成、翻译、问答等。它的重要性在于能够理解和生成自然语言,极大地推动了人工智能在语言理解领域的进步。该模型在开源社区中受到广泛关注,可以用于研究和商业用途,但需遵守FAIR Noncommercial Research License。
使用AI技术快速生成令人惊叹的图像
Flux AI是一个利用先进AI算法来生成高质量图像的平台。它通过深度学习模型,能够在几秒钟内将用户的想法转化为视觉杰作。该平台提供实时生成、自定义输出、多语言支持、伦理AI和无缝集成等特点,旨在帮助用户快速实现创意,提高工作效率。Flux AI的背景信息显示,它致力于负责任的AI开发,尊重版权,避免偏见,并促进积极的社会影响。
智能翻译,电商领域的语言专家
Aidge是一款专为电商领域设计的智能翻译工具,提供精准且流畅的翻译服务,支持多种语言,并能根据特定场景进行翻译适配。它不仅支持产品标题和描述的翻译,还提供图片翻译、实时聊天翻译等功能。Aidge还支持自定义翻译,以满足特定需求,并提供术语管理,以确保翻译与品牌语言保持一致。此外,它还具备敏感词检测和管理功能,以确保合规性和用户安全。Aidge的价格为12美元/百万字符,相较于其他翻译服务,具有较高的性价比。
简单快速的检索增强型生成模型
LightRAG是一个基于检索增强型生成模型,旨在通过结合检索和生成的优势来提升文本生成任务的性能。该模型在保持生成速度的同时,能够提供更准确和相关的信息,这对于需要快速且准确信息检索的应用场景尤为重要。LightRAG的开发背景是基于对现有文本生成模型的改进需求,特别是在需要处理大量数据和复杂查询时。该模型目前是开源的,可以免费使用,对于研究人员和开发者来说,它提供了一个强大的工具来探索和实现基于检索的文本生成任务。
在线AI贴纸生成器,快速创建个性化贴纸
Easy Sticker Maker是一个基于人工智能的在线贴纸生成器,它利用深度学习和生成对抗网络等技术,根据用户的文字描述生成具有视觉吸引力的定制贴纸。该产品支持多语言,易于使用,无需专业技能,适合个人和商业项目使用。它提供了一个免费试用,并有多种定价计划供用户选择。
高性能的7B参数因果语言模型
tiiuae/falcon-mamba-7b是由TII UAE开发的高性能因果语言模型,基于Mamba架构,专为生成任务设计。该模型在多个基准测试中展现出色的表现,并且能够在不同的硬件配置上运行,支持多种精度设置,以适应不同的性能和资源需求。模型的训练使用了先进的3D并行策略和ZeRO优化技术,使其在大规模GPU集群上高效训练成为可能。
利用AI技术生成多语言产品描述
Product Description Generator是一个基于人工智能技术的电商演示项目,它能够让用户上传产品图片,并生成不同语言的详细产品描述。该项目由Together AI和Llama 3.2 Vision提供支持,使用户能够快速生成适合多语言市场的电商产品描述。它的重要性在于帮助电商企业节省编写产品描述的时间和成本,同时提高产品的国际化水平。
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