需求人群:
"面向软件开发者、编程教育者和研究人员,特别是需要快速生成代码、理解代码逻辑、进行代码库管理和问答的专业人士。"
使用场景示例:
开发者使用CodeGeeX4-ALL-9B快速补全和生成代码,提高开发效率。
教育者利用模型进行编程教学,帮助学生理解复杂代码结构。
研究人员使用模型进行代码生成相关的学术研究和基准测试。
产品特色:
代码补全和生成:支持多种编程语言的代码自动完成和生成。
代码解释器:能够理解和解释代码段,提供代码执行的逻辑和功能解释。
网页搜索:集成搜索功能,帮助用户快速找到相关信息。
函数调用:支持函数级别的代码调用和执行。
代码问答:在代码库级别提供问答功能,帮助解决编程问题。
多轮对话历史维护:通过系统提示指导,维护上下文信息,提升交互质量。
代码检索:在大规模上下文中检索代码,实现高准确度的代码定位。
使用教程:
1. 安装必要的Python库,如transformers。
2. 使用AutoTokenizer从THUDM/codegeex4-all-9b获取分词器。
3. 使用AutoModelForCausalLM加载CodeGeeX4-ALL-9B模型。
4. 准备输入数据,使用tokenizer进行分词处理。
5. 将模型设置为评估模式,并执行代码生成。
6. 利用模型输出结果,进行后续的代码使用或分析。
7. 根据需要,参照用户指南深入了解模型的高级用法。
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开源的多语言代码生成模型
CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX4系列模型的最新开源版本,基于GLM-4-9B持续训练,显著提升了代码生成能力。它支持代码补全、生成、代码解释、网页搜索、函数调用、代码问答等功能,覆盖软件开发的多个场景。在公共基准测试如BigCodeBench和NaturalCodeBench上表现优异,是参数少于10亿的最强代码生成模型,实现了推理速度与模型性能的最佳平衡。
高效编码的开源大型语言模型
Yi-Coder是一系列开源的代码大型语言模型(LLMs),在少于100亿参数的情况下提供最先进的编码性能。它有两种尺寸—1.5B和9B参数—提供基础和聊天版本,旨在高效推理和灵活训练。Yi-Coder-9B在GitHub的代码库级别代码语料库和从CommonCrawl筛选的代码相关数据上,额外训练了2.4万亿高质量token。Yi-Coder在多种编程任务中表现出色,包括基础和竞技编程、代码编辑和仓库级完成、长上下文理解以及数学推理。
下一代开源和双语大型语言模型
Yi-9B是01.AI研发的下一代开源双语大型语言模型系列之一。训练数据量达3T,展现出强大的语言理解、常识推理、阅读理解等能力。在代码、数学、常识推理和阅读理解等方面表现卓越,是同尺寸开源模型中的佼佼者。适用于个人、学术和商业用途。
Qwen2.5-Coder系列的1.5B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专为代码生成、代码推理和代码修复而设计。基于强大的Qwen2.5,通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型是1.5B参数的指令调优版本,采用GGUF格式,具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。
Qwen2.5-Coder系列中的3B参数模型,专注于代码生成与理解。
Qwen2.5-Coder-3B是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、推理和修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,实现了在代码生成、推理和修复方面的显著改进。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,Qwen2.5-Coder-3B还为现实世界的应用提供了更全面的基础,如代码代理,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
Qwen2.5-Coder系列中的7B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-7B是基于Qwen2.5的大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。它在5.5万亿的训练令牌上进行了扩展,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,是目前开源代码语言模型的最新进展。该模型不仅在编程能力上与GPT-4o相匹配,还保持了在数学和一般能力上的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
Qwen2.5-Coder系列中的14B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过扩展训练令牌到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前开源代码LLM的最新技术。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
开源代码生成大型语言模型
Qwen2.5-Coder是一系列专为代码生成设计的Qwen大型语言模型,包含0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸,以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先进的开源代码生成大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
专为软件改进设计的开源大型语言模型。
Lingma SWE-GPT是一个开源的大型语言模型,专注于软件工程领域的任务,旨在提供智能化的开发支持。该模型基于Qwen系列基础模型,经过额外训练以增强其在复杂软件工程任务中的能力。它在软件工程智能代理的权威排行榜上表现出色,适合需要自动化软件改进的开发团队和研究人员。
开源AI开发者助手,提升开发效率。
OpenHands是由All Hands AI开发的开源AI软件工程师,旨在帮助开发者处理积压的工作,让他们能够专注于解决难题、创造性挑战和过度工程化他们的配置文件。该产品在SWE-bench验证问题集中解决了超过一半的问题,是首个得分超过50%的AI工程师。此外,来自十几个学术机构的顶级代码生成研究人员每天都在帮助改进它。OpenHands在GitHub上以MIT许可证开源,拥有35k星标和190+贡献者。它与AI安全专家如Invariant Labs合作,以平衡创新与安全。
口袋里的人工智能语言辅导员
Univerbal是一个提供多语言教学服务的平台,通过人工智能技术,用户可以在线学习并练习多种语言。该平台汇集了来自世界各地的语言讲师,提供个性化的语言学习体验。Univerbal以其便捷性、高效性和互动性为主要优点,适合忙碌的现代生活节奏,让用户随时随地都能学习新语言。目前产品提供免费试用,具体价格和定位信息需进一步了解。
业界领先的开源大型混合专家模型
Tencent-Hunyuan-Large(混元大模型)是由腾讯推出的业界领先的开源大型混合专家(MoE)模型,拥有3890亿总参数和520亿激活参数。该模型在自然语言处理、计算机视觉和科学任务等领域取得了显著进展,特别是在处理长上下文输入和提升长上下文任务处理能力方面表现出色。混元大模型的开源,旨在激发更多研究者的创新灵感,共同推动AI技术的进步和应用。
开源人工智能定义,推动AI领域的开放与合作
Open Source AI Definition(OSAID)是由Open Source Initiative(OSI)发布的行业首个开源人工智能定义。它提供了一个标准,通过社区领导的开放和公共评估来验证一个AI系统是否可以被认为是开源AI。OSAID v1.0的发布是多年研究和合作的结果,经过国际研讨会和为期一年的共同设计过程。这个定义要求开源模型提供足够的训练数据信息,以便熟练的人可以使用相同或类似的数据重建一个大致等效的系统。OSAID的发布对于推动AI领域的开放性、透明度和合作具有重要意义,它强调了开源原则在AI发展中的核心地位,并为独立机器学习研究人员和大型AI开发者之间的透明度提供了支持。
超轻量级数字人模型,移动端实时运行
Ultralight-Digital-Human是一个超轻量级的数字人模型,可以在移动端实时运行。这个模型是开源的,据开发者所知,它是第一个如此轻量级的开源数字人模型。该模型的主要优点包括轻量级设计,适合移动端部署,以及实时运行的能力。它的背后是深度学习技术,特别是在人脸合成和声音模拟方面的应用,这使得数字人模型能够以较低的资源消耗实现高质量的表现。产品目前是免费的,主要面向技术爱好者和开发者。
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。
全栈开源机器人
智元灵犀X1是一款开源人形机器人,具有29个关节和2个夹爪,支持扩展头部3自由度。它提供了详细的开发指南和开源代码,使开发者能够快速搭建并进行二次开发。该产品代表了智能机器人领域的先进技术,具有高度的灵活性和可扩展性,适用于教育、研究和商业开发等多种场景。
开源视频生成模型
genmoai/models 是一个开源的视频生成模型,代表了视频生成技术的最新进展。该模型名为 Mochi 1,是一个基于 Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) 架构的10亿参数扩散模型,从零开始训练,是迄今为止公开发布的最大的视频生成模型。它具有高保真运动和强提示遵循性,显著缩小了封闭和开放视频生成系统之间的差距。该模型在 Apache 2.0 许可下发布,用户可以在 Genmo 的 playground 上免费试用此模型。
行业领先的面部操作平台
FaceFusion Labs 是一个专注于面部操作的领先平台,它利用先进的技术来实现面部特征的融合和操作。该平台主要优点包括高精度的面部识别和融合能力,以及对开发者友好的API接口。FaceFusion Labs 背景信息显示,它在2024年10月15日进行了初始提交,由Henry Ruhs主导开发。产品定位为开源项目,鼓励社区贡献和协作。
将你的想法快速转化为代码
Code2.AI是一个创新的在线平台,它通过人工智能技术帮助开发者将想法快速转化为代码。该平台通过压缩代码库,使AI能够理解并与开发者一同编程。Code2.AI的主要优点包括加速开发进程、无限制的编码能力以及与现有项目的无缝集成。它支持任何编程语言,无论是Web还是移动开发,都能提供完整的函数代码,而不仅仅是代码片段。此外,Code2.AI还提供了详细的使用指南,帮助用户更有效地利用AI进行编程。
与您的PDF文件进行对话
PDFtoChat是一个允许用户与PDF文件进行对话的平台。它通过AI技术分析PDF内容,让用户能够以提问的方式获取信息,极大地提高了处理文档的效率。该产品背景信息显示,它是由Together AI和Mixtral提供支持的,并且是开源的,源代码可在GitHub上找到。PDFtoChat的主要优点包括免费使用、易于上手、能够处理复杂的文档内容,并且支持开源社区的贡献。
将任何PDF转换为播客集!
Open NotebookLM是一个利用开源语言模型和文本到语音模型的工具,它可以处理PDF内容,生成适合音频播客的自然对话,并将其输出为MP3文件。该项目的灵感来自于NotebookLM工具,通过使用开源的大型语言模型(LLMs)和文本到语音模型来实现。它不仅提高了信息的可访问性,还为内容创作者提供了一种新的媒体形式,使他们能够将书面内容转换为音频格式,扩大其受众范围。
多语言大型语言模型
Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型(LLMs),包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化,包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。
前沿级多模态大型语言模型,实现视觉-语言任务的先进性能。
NVLM 1.0是一系列前沿级的多模态大型语言模型(LLMs),在视觉-语言任务上取得了与领先专有模型和开放访问模型相媲美的先进成果。值得注意的是,NVLM 1.0在多模态训练后,其文本性能甚至超过了其LLM主干模型。我们为社区开源了模型权重和代码。
面向所有人的通用人工智能平台
GenAI是一个面向所有人的通用人工智能平台,它通过提供智能对话服务,帮助用户解决各种问题。平台的主要优点是易用性、高效性和广泛的适用性。GenAI背后的技术基于最新的人工智能研究,旨在为用户提供一个安全、可靠且友好的交互体验。目前,GenAI提供免费试用,用户可以根据自己的需求选择是否升级到付费服务。
新型基础语音对语音模型,提供人性化对话体验。
EVI 2是Hume AI推出的新型基础语音对语音模型,能够以接近人类的自然方式与用户进行流畅对话。它具备快速响应、理解用户语调、生成不同语调、以及执行特定请求的能力。EVI 2通过特殊训练增强了情感智能,能够预测并适应用户的偏好,维持有趣且引人入胜的性格和个性。此外,EVI 2还具有多语言能力,能够适应不同应用场景和用户需求。
一个用于与ChatGPT模型交互的提示集合
Awesome ChatGPT Prompts是一个开源仓库,收集了用于与ChatGPT模型交互的提示示例。这个仓库鼓励用户添加自己的提示,并使用ChatGPT生成新的提示。
RWKV v6 Finch 14B,开源大模型,高效处理长文本。
RWKV v6 Finch 14B是RWKV架构的第六个版本,也是该系列中最大的模型。它通过引入数据依赖性到token shift和time-mixing中,提高了处理长文本时的效率。Finch 14B模型在处理提示时,能够更好地管理其长期记忆,从而提供更广泛的应用范围。该模型是开源的,由Linux Foundation认可,并且接受社区的GPU集群时间捐赠以支持训练。
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