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连接大型语言模型与谷歌数据共享平台，减少AI幻觉现象。

DataGemma是世界上首个开放模型，旨在通过谷歌数据共享平台的大量真实世界统计数据，帮助解决AI幻觉问题。这些模型通过两种不同的方法增强了语言模型的事实性和推理能力，从而减少幻觉现象，提升AI的准确性和可靠性。DataGemma模型的推出，是AI技术在提升数据准确性和减少错误信息传播方面的重要进步，对于研究人员、决策者以及普通用户来说，都具有重要的意义。

汇总和比较全球主要AI模型提供商的价格信息

AIGCRank大语言模型API价格对比是一个专门汇总和比较全球主要AI模型提供商的价格信息的工具。它为用户提供最新的大语言模型（LLM）的价格数据，包括一些免费的AI大模型API。通过这个平台，用户可以轻松查找和比较OpenAI、Claude、Mixtral、Kimi、星火大模型、通义千问、文心一语、Llama 3、GPT-4、AWS和Google等国内外主要API提供商的最新价格，确保找到最适合自己项目的模型定价。

先进AI语言模型

Claude 2是由Anthropic AI开发的先进语言模型，提供广泛的数据处理能力，创意写作，编程任务和数据分析。它支持100K token limit，推理能力仅次于ChatGPT4。免费使用Claude 2 AI，享受与先进AI技术的无缝交互。

高性能语言模型基准测试数据集

DCLM-baseline是一个用于语言模型基准测试的预训练数据集，包含4T个token和3B个文档。它通过精心策划的数据清洗、过滤和去重步骤，从Common Crawl数据集中提取，旨在展示数据策划在训练高效语言模型中的重要性。该数据集仅供研究使用，不适用于生产环境或特定领域的模型训练，如代码和数学。

vivo自主研发的智能语言理解模型

蓝心大模型是vivo自主研发的智能语言理解模型,具有70亿模型参数量,可以处理32K上下文长度。它基于260TB的多语言训练语料,拥有强大的语言理解能力,可以广泛应用于内容创作、知识问答、逻辑推理、代码生成等场景,持续为用户提供安全可靠的人机交互体验。该模型已通过严格的安全合规检测,输出结果安全合规。

保护您的身份和数据免受大型语言模型隐私泄露威胁

ZeroTrusted.ai是一家先驱性的公司,专门从事生成式人工智能安全领域。他们的LLM防火墙产品旨在保护您免受由于语言模型训练数据集可能包含您的敏感信息而带来的数据曝光和被不道德的语言模型提供商或恶意行为者利用的风险。该产品提供匿名功能以保护提示语隐私,通过ztPolicyServer和ztDataPrivacy确保数据安全和隐私,优化提示语和验证结果以提高准确性并防止模型编造,并支持与LangChain、Zapier等多种工具集成。该产品分为免费版、标准版、商业版和企业版等多个定价方案,功能和服务级别有所不同。ZeroTrusted.ai致力于简化安全合规,通过云无关的零信任解决方案、动态自适应加密等技术最大程度地保护应用程序和数据。

大型语言模型，支持多语言和代码数据

Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的大型语言模型（LLM），是Mistral-Nemo-Base-2407的指导微调版本。该模型在多语言和代码数据上进行了训练，显著优于大小相似或更小的现有模型。其主要特点包括：支持多语言和代码数据训练、128k上下文窗口、可替代Mistral 7B。模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维、32个头、8个kv头（GQA）、2^17词汇量（约128k）、旋转嵌入（theta=1M）。该模型在多种基准测试中表现出色，如HellaSwag（0-shot）、Winogrande（0-shot）、OpenBookQA（0-shot）等。

AI模型数据集平台

始智AI是一家提供AI模型和数据集的平台，致力于为科研单位、企事业单位和个人提供高质量的AI模型和数据集。始智AI的优势在于提供多种类型的AI模型和数据集，包括图像、视频、自然语言处理等，用户可以根据自己的需求选择合适的模型和数据集。始智AI的定价合理，用户可以根据自己的需求选择不同的套餐，满足不同的需求。始智AI的定位是成为AI模型和数据集领域的领先平台。

高质量开放数据集平台，为大型模型提供数据支持

OpenDataLab是一个开源数据平台，提供高质量的开放数据集，支持大型AI模型的训练和应用。平台容量巨大，包含5500多个数据集，涵盖1500多种任务类型，总数据量达到80TB以上，下载量超过1064500次。平台提供30多种应用场景、20多种标注类型和5种数据类型，支持数据结构、标注格式和在线可视化的统一标准，实现数据的开放共享和智能搜索，提供结构化的数据信息和可视化的注释和数据分布，方便用户阅读和筛选。平台提供快速下载服务，无需VPN即可从国内云端快速下载数据。

动态记忆框架，支持大型语言模型和代理。

RedCache-AI是一个为大型语言模型和代理设计的动态记忆框架，它允许开发者构建从AI驱动的约会应用到医疗诊断平台等广泛的应用。它解决了现有解决方案昂贵、封闭源代码或缺乏对外部依赖的广泛支持的问题。

一款支持多模态功能的全功能大语言模型安卓应用。

MNN 大模型 Android App 是阿里巴巴开发的一款基于大语言模型（LLM）的安卓应用。它支持多种模态输入和输出，包括文本生成、图像识别、音频转录等。该应用通过优化推理性能，确保在移动设备上高效运行，同时保护用户数据隐私，所有处理均在本地完成。它支持多种领先的模型提供商，如 Qwen、Gemma、Llama 等，适用于多种场景。

先进的AI语言模型

Claude 2 AI是Anthropic AI开发的先进语言模型，为Claude AI聊天机器人提供基础。Claude 2 AI的训练数据包括从互联网各个领域收集的大量数据。Claude的目标是在保持安全性的同时，培养流畅、富有想象力的对话。

7亿参数的语言模型，展示数据整理技术的有效性。

DCLM-Baseline-7B是一个7亿参数的语言模型，由DataComp for Language Models (DCLM)团队开发，主要使用英语。该模型旨在通过系统化的数据整理技术来提高语言模型的性能。模型训练使用了PyTorch与OpenLM框架，优化器为AdamW，学习率为2e-3，权重衰减为0.05，批次大小为2048序列，序列长度为2048个token，总训练token数达到了2.5T。模型训练硬件使用了H100 GPU。

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。

创建、共享和管理金融事实表

FactBox AI是一个可轻松创建、共享和管理综合事实表的平台。它提供丰富的模板库和直观的拖放界面，让您可以自定义布局并展示有效的信息。您可以轻松上传CSV数据，利用自定义和高级小部件增强事实表。通过生成公共URL，您可以方便地分享事实表。同时，您可以一键导出事实表为PDF格式，便于离线访问和打印。

编码器自由的视觉-语言模型，高效且数据驱动。

EVE是一个编码器自由的视觉-语言模型，由大连理工大学、北京人工智能研究院和北京大学的研究人员共同开发。它在不同图像宽高比下展现出卓越的能力，性能超越了Fuyu-8B，并且接近模块化编码器基础的LVLMs。EVE在数据效率、训练效率方面表现突出，使用33M公开数据进行预训练，并利用665K LLaVA SFT数据为EVE-7B模型训练，以及额外的1.2M SFT数据为EVE-7B (HD)模型训练。EVE的开发采用了高效、透明、实用的策略，为跨模态的纯解码器架构开辟了新途径。

快速生成问答数据，评估语言模型。

FiddleCube是一个专注于数据科学领域的产品，它能够快速地从用户的数据中生成问答对，帮助用户评估大型语言模型（LLMs）。它提供了准确的黄金数据集，支持多种问题类型，并能够通过度量标准来评估数据的准确性。此外，FiddleCube还提供了诊断工具，帮助用户找出并改进性能不佳的查询。

专为数据标注、清洗和丰富设计的先进语言模型

Refuel LLM-2 是一款为数据标注、清洗和丰富而设计的先进语言模型。它在约30种数据标注任务的基准测试中超越了所有现有的最先进语言模型，包括GPT-4-Turbo、Claude-3-Opus和Gemini-1.5-Pro。Refuel LLM-2 旨在提高数据团队的工作效率，减少在数据清洗、规范化、标注等前期工作上的手动劳动，从而更快地实现数据的商业价值。

实时监控和管理AI模型与数据

WhyLabs AI Observability Platform是一个实时监控和管理AI模型与数据的平台。它可以帮助用户发现数据和机器学习问题，实现持续改进，避免昂贵的故障。该平台支持监控结构化和非结构化数据，以及所有类型的机器学习模型，包括LLMs。用户可以对数据进行全面的分析，检测数据漂移和数据质量问题，并获得有关训练和部署之间的差异的警报。WhyLabs AI Observability Platform可以快速集成到现有的数据管道和多云架构中，支持从海量数据到实时可行动洞察的转变。定价信息请参考官方网站。

开放数学语言模型

Llemma是一个开放的数学语言模型，提供数据和训练代码。它可以用于数学相关的任务，如定理证明、数学文本生成等。Llemma具有高质量的数学训练数据，可以帮助用户进行数学研究和应用开发。Llemma的优势在于其开放性和灵活性，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。Llemma的定价信息请参考官方网站。

基于大规模数据的高质量信息抽取模型

雅意信息抽取大模型（YAYI-UIE）由中科闻歌算法团队研发，是一款在百万级人工构造的高质量信息抽取数据上进行指令微调的模型。它能够统一训练信息抽取任务，包括命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）和事件抽取（EE），覆盖了通用、安全、金融、生物、医疗、商业等多个场景的结构化抽取。该模型的开源旨在促进中文预训练大模型开源社区的发展，并通过开源共建雅意大模型生态。

定制化大型语言模型的训练平台

Entry Point AI是一款训练大型语言模型的平台，可以快速高效地进行训练、管理和评估自定义模型，无需编写代码。它提供了跨平台的训练工具，可以比较模型性能、标注数据集、生成合成数据，并以速度和质量优于基于对话的模型。

智能知识管理与共享平台

GitBook是一款智能知识管理与共享平台，可帮助团队更快、更轻松地分享知识。它提供了强大的AI功能，包括Lens AI，可通过AI搜索和摘要功能，快速定位所需的知识。GitBook还支持公共文档和内部知识库，适用于团队、社区或全球范围内的知识共享。免费试用。

优化的小型语言模型，适用于移动设备

MobileLLM是一种针对移动设备优化的小型语言模型，专注于设计少于十亿参数的高质量LLMs，以适应移动部署的实用性。与传统观念不同，该研究强调了模型架构在小型LLMs中的重要性。通过深度和薄型架构，结合嵌入共享和分组查询注意力机制，MobileLLM在准确性上取得了显著提升，并提出了一种不增加模型大小且延迟开销小的块级权重共享方法。此外，MobileLLM模型家族在聊天基准测试中显示出与之前小型模型相比的显著改进，并在API调用任务中接近LLaMA-v2 7B的正确性，突出了小型模型在普通设备用例中的能力。

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。

连接自定义数据源到大型语言模型的数据框架

LlamaIndex是一个简单、灵活的数据框架，用于连接自定义数据源到大型语言模型。它提供了关键工具，用于增强您的LLM应用程序的数据。包括数据摄取、数据索引和查询接口。可以轻松构建强大的终端用户应用程序，如文档问答、数据增强聊天机器人、知识代理、结构化分析等。支持连接非结构化、结构化或半结构化的数据源。

构建无代码AI模型和数据集

Riku.AI是一款无代码AI构建工具，可用于创建AI模型和数据集。通过与现有工具的集成，API或公共共享链接，轻松使用AI。为每个人提供可访问的AI。

使用大型语言模型（LLMs）进行数据清洗和整理的Python库。

databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。

使用共享主题模型通过1小时数据实现fMRI到图像转换

MindEye2项目展示了如何仅用1小时的fMRI数据，在多个受试者上预训练模型后，在新受试者上进行微调，以实现视觉感知重建。

使用Formshare轻松创建对话式AI表单并即时共享。

Formshare是一个免费的AI表单构建工具，可以轻松创建对话式AI表单，并即时共享。它帮助用户快速创建各种类型的表单，无需编程知识。Formshare提供了丰富的功能和灵活的定制选项，可以满足用户的各种需求。它的主要优点是简单易用、高效快速，可以大大提高表单的填写和收集效率。