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大规模MoE语言模型,性能媲美七十亿参数模型

Qwen1.5-MoE-A2.7B是一款大规模的MoE(Mixture of Experts)语言模型,仅有27亿个激活参数,但性能可与70亿参数模型相媲美。相比传统大模型,该模型训练成本降低75%,推理速度提高1.74倍。它采用特别的MoE架构设计,包括细粒度专家、新的初始化方法和路由机制等,大幅提升了模型效率。该模型可用于自然语言处理、代码生成等多种任务。

使用Kolmogorov-Arnold网络实现的预训练生成式变换器（GPTs）的语言模型

kan-gpt是一个基于PyTorch的Generative Pre-trained Transformers (GPTs) 实现，它利用Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 进行语言建模。该模型在文本生成任务中展现出了潜力，特别是在处理长距离依赖关系时。它的重要性在于为自然语言处理领域提供了一种新的模型架构，有助于提升语言模型的性能。

构建定制的大型语言模型（LLM）以增强聊天机器人的能力。

ChatRTX 是 NVIDIA 提供的一个用于构建定制大型语言模型（LLM）的平台，旨在提升聊天机器人的智能水平和交互能力。它利用先进的 AI 技术，通过理解自然语言处理（NLP）来提供更加人性化的对话体验。ChatRTX 的主要优点包括高度的可定制性、强大的语言理解能力和高效的交互设计，适合需要高级对话系统的各种商业应用。

深度学习算法与大模型面试指南，持续更新的面试题目集合。

DeepLearing-Interview-Awesome-2024 是一个开源的面试题目集合项目，专注于深度学习算法和大模型领域的面试准备。该项目由社区成员共同维护，旨在提供最新的面试题目和答案解析，帮助求职者和研究人员深入理解深度学习领域的前沿技术和应用。它包含了丰富的面试题目，覆盖了大语言模型、视觉模型、通用问题等多个方面，是准备深度学习相关职位的宝贵资源。

高质量英文网页数据集

FineWeb数据集包含超过15万亿个经过清洗和去重的英文网页数据，来源于CommonCrawl。该数据集专为大型语言模型预训练设计，旨在推动开源模型的发展。数据集经过精心处理和筛选，以确保高质量，适用于各种自然语言处理任务。

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。

基于大语言模型的问答系统,可回答各种问题

Search4All是一个基于大语言模型的问答系统。它可以回答各种问题,包括事实性问题、解释性问题、分析问题等。该系统使用先进的自然语言处理技术,能够深入理解问题的含义并给出准确的答复。它具有广泛的知识储备,涵盖了历史、地理、科学、艺术、体育等多个领域。同时,它还具备一定的推理和分析能力,可以对复杂问题进行逻辑分析和建议性回答。使用Search4All可以帮助用户快速获取所需信息,提高工作效率。

专注长文本、多语言、垂直化

达观 “曹植” 大模型是专注于长文本、多语言、垂直化发展的国产大语言模型。具有自动化写作、翻译、专业性报告写作能力，支持多语言应用和垂直行业定制。可提供高质量文案撰写服务，广泛适用于各行业，是解决企业实际问题的智能工具。

WhiteRabbitNeo-7B-v1.5a 是一个预训练的大型语言模型，可用于多种自然语言处理任务。

WhiteRabbitNeo-7B-v1.5a 是WhiteRabbitNeo系列的一个版本，这是一系列大规模、面向自然语言处理任务的预训练语言模型。该模型能够支持文本生成、摘要、翻译等多种任务。

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。

谷歌70亿参数的语言模型

Gemma-7B是由谷歌开发的一个具有70亿参数的大型预训练语言模型，旨在提供强大的自然语言处理能力。它能够理解和生成文本，支持多种语言，适用于多种应用场景。

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。

强大的中文语言模型

Beagle14-7B 是一个强大的中文语言模型，可以用于各种自然语言处理任务。它基于多个预训练模型进行了合并，包含丰富的语言知识和表达能力。Beagle14-7B 具有高效的文本生成能力和准确的语义理解能力，可以广泛应用于聊天机器人、文本生成、摘要提取等任务。Beagle14-7B 的定价信息请访问官方网址了解详情。

高效多模态大型语言模型

TinyGPT-V 是一种高效的多模态大型语言模型，通过使用小型骨干网络来实现。它具有强大的语言理解和生成能力，适用于各种自然语言处理任务。TinyGPT-V 采用 Phi-2 作为预训练模型，具备出色的性能和效率。

ChatNBX: 能力强大的聊天应用

ChatNBX 是一款下一代聊天界面，结合了类似 ChatGPT 的用户界面和在后台运行的开源大模型。它基于强大的语言模型，可以实现智能的对话交互。ChatNBX 能够广泛应用于不同场景，从日常娱乐到商业问题解答，都能提供高效准确的帮助。它还支持多种功能和定制选项，为用户提供个性化的聊天体验。

快速构建自然语言处理应用

GradientJ是一个用于测试、部署和管理自然语言处理应用的平台。它基于大型语言模型如GPT-4，提供快速构建NLP应用的能力。用户可以使用GradientJ开发自定义的文本生成、问答系统、聊天机器人等NLP应用。GradientJ提供简单易用的接口和工具，让开发者能够快速上手并实现自己的用例。定价方案灵活，适合个人开发者和企业用户。

面向千行百业,打通AI开发最后一公里

智谱AI开放平台专注语言AI技术的产业化落地,通过开放大模型芯片、语言模型API和各行业应用工具,让AI大模型的能力普惠于千行百业,帮助企业和开发者快速连接AI的力量,实现AI的产业化赋能,将AI技术的好处带给每个人。

腾讯混元大模型，中文创作能力

腾讯混元大模型是由腾讯研发的大语言模型，具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。该模型持续训练终身学习，覆盖五大核心优势能力，包括多轮对话、内容创作、逻辑推理、知识增强和多模态（敬请期待）。丰富的应用场景，提供多样化服务，包括文档场景、会议场景、广告场景和营销场景等。

面向生成场景的可控大语言模型

孟子生成式大模型（孟子 GPT）是一个面向生成场景的可控大语言模型，能够通过多轮的方式帮助用户完成特定场景中的多种工作任务。它支持知识问答、多语言翻译、通用写作和金融场景任务等功能，具有更可控、更灵活、更个性、更专业的优势。具体定价和使用方式请咨询官方网站。

WeLM Playground是一款开源的大型中文语言模型聊天工具

WeLM Playground是基于开源中文语言模型WeLM的在线聊天 Demo,用户可以通过网页与 AI 对话、获取写作帮助。它提供稳定流畅的语言生成,支持自由聊天、话题控制、长篇闲聊、文本续写等功能。作为 Anthropic 公司开源的大模型之一,WeLM Playground 完全免费,代码开源,用户无需注册即可使用。它旨在让普通用户也能安全便捷地体验 LLM 对话带来的便利。

快意大模型

「快意」大模型（KwaiYii）是由快手 AI 团队从零到一独立自主研发的一系列大规模语言模型（Large Language Model，LLM），包括预训练模型和对话模型。KwaiYii-13B-Base 预训练模型具备优异的通用技术底座能力，KwaiYii-13B-Chat 对话模型具备出色的语言理解和生成能力。多个权威 Benchmark 结果表明 KwaiYii-13B 模型在各领域具备领先水平。

开源金融大语言模型

FinGPT 是一个开源的金融大语言模型，用于金融领域的自然语言处理。它可以根据金融数据进行轻量级适应，提供金融语言建模的能力。优势是适应性强、数据民主化和支持多种金融应用。定价信息待定。

开源 13B 大规模语言模型

百川 - 13B 是由百川智能开发的开源可商用的大规模语言模型，参数量达到 130 亿，训练数据量达到 1.4 万亿 tokens。该模型支持中英双语，具有高质量的预测和对话能力。模型支持量化部署和 CPU 推理，并在多个基准测试中取得优秀结果。可以广泛应用于自然语言处理领域的任务，如问答系统、对话系统、文本生成等。

Andes - 大型语言模型（LLM）API市场

Andes是一个大型语言模型（LLM）API市场，连接领先的人工智能技术，提供自然语言处理、自动文本生成、翻译等功能，为您的应用增加智能能力。

开源数据管理与标注平台

Dioptra是一款开源的数据管理与标注平台，为计算机视觉、自然语言处理和语言模型提供数据筛选和标注服务。用户可以注册并上传自己的数据，使用Dioptra的数据诊断工具进行模型故障排查和回归测试，并使用其主动学习算法筛选出最有价值的未标注数据。同时，Dioptra提供API接口，方便用户与标注和重新训练流程集成。通过使用Dioptra，用户可以提高模型在难案例上的准确率，缩短训练周期，并降低标注成本。

知识增强大语言模型

文心一言是百度全新一代知识增强大语言模型，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。基于飞桨深度学习平台和文心知识增强大模型，持续从海量数据和大规模知识中融合学习具备知识增强、检索增强和对话增强的技术特色。期待你的反馈，帮助文心一言持续取得进步。

AI聊天助手，帮助用户生成各种文本内容

ChatGPT是一款AI聊天助手，使用人工智能技术，帮助用户生成各种文本内容。它可以用于写作、创作、提供建议和回答问题等场景。ChatGPT具有强大的语言模型和自然语言处理能力，可以理解用户输入并生成准确、流畅的回答。它还支持多种语言，并且可以自定义模型训练，以适应不同的应用需求。ChatGPT易于使用，无需编程知识，只需输入问题或指令，即可获得相关的文本输出。

AI 插件，内容发现与分析

VoxScript 是由 Allwire 开发的一款先进的 AI 插件，利用自然语言处理技术，革新了探索和分析数字内容的方式。它可以与各种在线平台无缝集成，为用户提供实时信息、视频分析、股市趋势分析等功能。VoxScript 的核心是 OpenAI 最先进的语言模型，经过大规模、多样化的数据集训练，提供无与伦比的准确性和多功能性。无论您是内容创作者、金融分析师，还是对科学技术等领域充满好奇心的学习者，VoxScript 都是您获取有价值见解、扩展知识的理想助手。

开源数据管理和标注平台

Dioptra 数据管理平台是一个开源的数据管理和标注平台，为计算机视觉、自然语言处理和语言模型提供数据筛选、标注和重训练的功能。通过注册你的元数据到 Dioptra 平台，你可以诊断模型失败原因，使用活跃学习算法筛选最有价值的未标注数据，并通过 Dioptra 的 API 与你的标注和重训练流程集成。我们的客户通过使用 Dioptra 平台，提高了模型在难例上的准确性，缩短了训练周期，并减少了标注成本。

AI学习与实践社区,助力每个人实现AI梦想

Datawhale是一个AI学习与实践社区,提供系统的AI学习路线、源码级教程以及竞赛实践等资源。旨在帮助每一个愿意学习和探索的人掌握AI技能,共同塑造数据驱动的世界。网站涵盖数据分析、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等丰富的AI领域知识,并且不断更新前沿的AI技术和大模型应用案例。无论是AI小白还是从业人员,都可以在这里找到切合自身需求的优质学习资源。同时还提供竞赛实践机会,锻炼AI项目落地能力。