需求人群:
"目标受众为开发者、编程教育者和研究人员,他们可以利用DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base进行代码生成、教学辅助和研究工作。"
使用场景示例:
开发者利用模型快速生成排序算法的代码。
编程教育者使用模型辅助教学,展示代码实现过程。
研究人员使用模型进行代码生成任务的实验和评估。
产品特色:
代码补全:能够根据用户输入的代码片段自动补全代码。
代码插入:在现有代码中插入新的代码片段,以实现特定功能。
聊天完成:支持与用户进行对话,根据对话内容生成代码。
支持多种编程语言:从86种扩展到338种,满足不同编程需求。
长上下文处理:上下文长度从16K扩展到128K,能够处理更长的代码。
API平台兼容:提供与OpenAI兼容的API,方便开发者使用。
本地运行支持:提供了在本地使用Huggingface的Transformers进行模型推理的示例。
使用教程:
1. 访问Huggingface模型库页面,下载DeepSeek-Coder-V2-Lite-Base模型。
2. 安装Huggingface的Transformers库,用于模型的加载和推理。
3. 使用提供的代码补全、代码插入或聊天完成的示例代码,进行具体的功能测试。
4. 根据需要,调整输入参数,如max_length和top_p,以获得不同的生成效果。
5. 利用模型生成的代码,进行进一步的开发或教学工作。
6. 通过DeepSeek的API平台,实现模型的远程调用和集成。
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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。
开源代码语言模型,支持多编程语言。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts代码语言模型,性能可与GPT4-Turbo相媲美,在代码特定任务上表现突出。它通过额外的6万亿个token进一步预训练,增强了编码和数学推理能力,同时保持了在一般语言任务上的相似性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,在代码相关任务、推理和一般能力方面都有显著进步。此外,它支持的编程语言从86种扩展到338种,上下文长度从16K扩展到128K。
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。
Qwen1.5系列首个千亿参数开源模型,多语言支持,高效Transformer解码器架构。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
开源代码语言模型,提升编程和数学推理能力。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的专家混合模型(Mixture-of-Experts, MoE),专为代码语言设计,其性能与GPT4-Turbo相当。它在代码特定任务上表现优异,同时在通用语言任务上保持了相当的性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,V2版本在代码相关任务和推理能力上都有显著提升。此外,它支持的编程语言从86种扩展到了338种,上下文长度也从16K扩展到了128K。
52B参数的开源多语言大型语言模型
Tele-FLM(亦称FLM-2)是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型,具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构,已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。
开源代码语言模型,提升编程智能。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts (MoE) 代码语言模型,性能与GPT4-Turbo相当,在代码特定任务上表现卓越。它在DeepSeek-Coder-V2-Base的基础上,通过6万亿token的高质量多源语料库进一步预训练,显著增强了编码和数学推理能力,同时保持了在通用语言任务上的性能。支持的编程语言从86种扩展到338种,上下文长度从16K扩展到128K。
多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),支持8种语言,专为对话使用案例优化,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)来提高安全性和有用性。
新一代开源预训练模型,支持多语言和高级功能
GLM-4-9B是智谱AI推出的新一代预训练模型,属于GLM-4系列中的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中表现优异,具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。此外,还支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言,并有支持1M上下文长度的模型版本。
现代国际化平台,快速实现产品多语言支持。
Quetzal是一个现代国际化平台,旨在帮助用户快速将产品翻译成多种语言,以获得全球新客户。该平台提供工具,支持20多种语言,与Next.js和React兼容,并且拥有快速设置流程,仅需约10分钟。Quetzal利用人工智能技术,结合应用程序的上下文,在几分钟内实现最佳翻译效果。它还提供了一个仪表板,让用户可以在一个地方查看和管理所有的字符串。产品背景信息显示,Quetzal由Quetzal Labs, Inc.在奥克兰精心打造,并且提供了一个慷慨的免费计划,直到用户添加第二种语言。
大型语言模型,支持多语言和编程语言文本生成。
Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型,拥有3400亿参数,支持4096个token的上下文长度,适用于生成合成数据,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练,涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发,不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。
开源大型语言模型,支持多语言和专业领域应用。
Qwen2.5是一系列基于Qwen2语言模型构建的新型语言模型,包括通用语言模型Qwen2.5,以及专门针对编程的Qwen2.5-Coder和数学的Qwen2.5-Math。这些模型在大规模数据集上进行了预训练,具备强大的知识理解能力和多语言支持,适用于各种复杂的自然语言处理任务。它们的主要优点包括更高的知识密度、增强的编程和数学能力、以及对长文本和结构化数据的更好理解。Qwen2.5的发布是开源社区的一大进步,为开发者和研究人员提供了强大的工具,以推动人工智能领域的研究和发展。
1T开源多语言大型语言模型
Tele-FLM-1T是一个开源的1T多语言大型语言模型,基于解码器仅Transformer架构,经过约2T tokens的训练。该模型在规模上展现出卓越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待对学术和工业社区都有所裨益。
多语言高质量文本转语音库
MeloTTS是由MyShell.ai开发的多语言文本转语音库,支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。它能够实现实时CPU推理,适用于多种场景,并且对开源社区开放,欢迎贡献。
快速、多语言支持的OCR工具包
RapidOCR是一个基于ONNXRuntime、OpenVINO和PaddlePaddle的OCR多语言工具包。它将PaddleOCR模型转换为ONNX格式,支持Python/C++/Java/C#等多平台部署,具有快速、轻量级、智能的特点,并解决了PaddleOCR内存泄露的问题。
多语言大型语言模型,优化对话场景。
Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型,包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化,并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整,以符合人类对有用性和安全性的偏好。
多语言AI模型,支持101种语言。
Aya是由Cohere For AI领导的全球性倡议,涉及119个国家的3000多名独立研究人员。Aya是一个尖端模型和数据集,通过开放科学推进101种语言的多语言AI。Aya模型能够理解并按照101种语言的指令执行任务,是迄今为止最大的开放科学机器学习项目之一,重新定义了研究领域,通过与全球独立研究人员合作,实现了完全开源的数据集和模型。
多语言晚交互检索模型,支持嵌入和重排
Jina ColBERT v2是一个先进的晚交互检索模型,基于ColBERT架构构建,支持89种语言,并提供优越的检索性能、用户可控的输出维度和长达8192个token的文本处理能力。它在信息检索领域具有革命性的意义,通过晚交互评分近似于交叉编码器中的联合查询-文档注意力,同时保持了接近传统密集检索模型的推理效率。
最前沿的开源AI模型,支持多语言和高级功能。
Llama 3.1是Meta AI推出的最新一代大型语言模型,具有128K的上下文长度扩展、支持八种语言,并首次开源了405B参数级别的前沿AI模型。该模型在通用知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译方面具有最先进的能力,能够与最好的闭源模型相媲美。Llama 3.1的发布,将为开发者提供解锁新工作流程的工具,例如合成数据生成和模型蒸馏。
个性化AI学习平台,为您定制课程,提供互动跟踪和多语言支持。
Breni是一款AI学习应用,通过根据用户兴趣和目标收集相关内容来创建个性化课程。它提供各种主题的课程,如编码、商业和营销,具有交互式进度跟踪、多语言支持和可定制的导师风格。该平台允许用户设定学习目标,接收通知以保持在正确轨道上,提供适应个人需求的定制教育体验。
一款支持80+编程语言的AI代码生成模型
Codestral-22B-v0.1是由Mistral AI Team开发的大型语言模型,它经过了80多种编程语言的训练,包括Python、Java、C、C++、JavaScript和Bash等。该模型能够根据指令生成代码,或对代码片段进行解释、重构等。它还支持Fill in the Middle (FIM)功能,用于预测代码中的中间部分,特别适合软件开发工具的插件使用,如VS Code。该模型目前没有内容审查机制,但开发团队正在寻求社区合作,以实现在需要内容审查的环境中部署。
多语言文本转语音在线平台
Free Text to Speech Online Converter是一个多语言文本转语音的在线平台。它支持超过20种语言,拥有自然的发音,无需注册即可免费使用,转换速度快。
将UI设计转化为代码的AI工具,支持多种编程语言,快速生成生产级代码。
UI2Code AI是一款基于先进AI技术的在线工具,能够将UI设计图像快速转换为多种编程语言的代码。它极大地提高了开发效率,减少了手动编码的时间和成本。该工具适用于设计师和开发者,帮助他们快速将设计转化为可运行的代码,支持Flutter、Swift、Kotlin、HTML等多种语言,适用于多种开发场景。
AI视频编辑工具,支持多语言和轻松分享
Loomos是一个AI视频编辑平台,可以将原始屏幕录像快速转换成高质量的视频。它通过AI技术编辑字幕,去除多余的“嗯”和“啊”,并提供20多种语言的翻译和专业的AI配音。这个平台特别适合需要快速制作专业视频演示、广告和销售视频的用户。Loomos提供了多种定价计划,满足不同用户的需求,从免费计划到企业定制计划,用户可以根据自己的预算和需求选择合适的服务。
多语言大型语言模型,优化对话和文本生成。
Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),包含8B、70B和405B三种大小的模型,专门针对多语言对话使用案例进行了优化,并在行业基准测试中表现优异。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)进一步与人类偏好对齐,以确保其有用性和安全性。
新一代开源预训练模型,支持多轮对话和多语言。
GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 推出的新一代预训练模型,属于 GLM-4 系列的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中展现出较高的性能。该模型不仅支持多轮对话,还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言,并特别推出了支持1M上下文长度的模型版本,适合需要处理大量数据和多语言环境的开发者和研究人员使用。
新一代多语言预训练模型,支持长文本和代码执行。
GLM-4-9B-Chat是智谱AI推出的新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本,具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言,并且推出了支持1M上下文长度的模型。
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