需求人群:
"目标受众为需要进行复杂语言翻译的研究人员、开发者和企业,特别是那些需要深入理解和推理的翻译任务。DRT-o1-14B能够提供更深层次的翻译结果,帮助用户更好地理解和传达原文的深层含义。"
使用场景示例:
将含有隐喻的英文句子翻译成中文,以探索其深层含义。
在跨文化交流中,使用DRT-o1-14B来理解和翻译复杂的比喻表达。
在学术研究中,利用DRT-o1-14B来翻译专业文献,以获得更准确的学术信息。
产品特色:
支持长链推理的神经机器翻译
挖掘含有比喻或隐喻的英文句子进行翻译
多代理框架设计,包括翻译者、顾问和评估者
基于Qwen2.5-14B-Instruct主干进行训练
支持14.8B参数量的大规模模型
支持BF16张量类型,优化计算效率
适用于需要深度理解和推理的复杂翻译任务
使用教程:
1. 访问Hugging Face网站并找到DRT-o1-14B模型页面。
2. 根据页面提供的代码示例,导入必要的库和模块。
3. 设置模型名称,并从Hugging Face库中加载模型和分词器。
4. 准备翻译的英文文本,并构造系统和用户的角色消息。
5. 使用分词器将消息转换为模型输入格式。
6. 将输入传递给模型,并设置生成参数,如最大新令牌数。
7. 模型生成翻译结果后,使用分词器解码生成的令牌。
8. 输出并查看翻译结果,评估翻译的准确性和深度。
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基于深度推理的神经机器翻译模型
DRT-o1-14B是一个神经机器翻译模型,旨在通过长链推理来提升翻译的深度和准确性。该模型通过挖掘含有比喻或隐喻的英文句子,并采用多代理框架(包括翻译者、顾问和评估者)来合成长思考的机器翻译样本。DRT-o1-14B基于Qwen2.5-14B-Instruct作为主干进行训练,具有14.8B的参数量,支持BF16张量类型。该模型的重要性在于其能够处理复杂的翻译任务,尤其是在需要深入理解和推理的情况下,提供了一种新的解决方案。
基于深度推理的神经机器翻译模型
DRT-o1-7B是一个致力于将长思考推理成功应用于神经机器翻译(MT)的模型。该模型通过挖掘适合长思考翻译的英文句子,并提出了一个包含翻译者、顾问和评估者三个角色的多代理框架来合成MT样本。DRT-o1-7B和DRT-o1-14B使用Qwen2.5-7B-Instruct和Qwen2.5-14B-Instruct作为骨干网络进行训练。该模型的主要优点在于其能够处理复杂的语言结构和深层次的语义理解,这对于提高机器翻译的准确性和自然性至关重要。
深度推理翻译模型,通过长思考链优化神经机器翻译。
DRT-o1是一个神经机器翻译模型,它通过长思考链的方式优化翻译过程。该模型通过挖掘含有比喻或隐喻的英文句子,并采用多代理框架(包括翻译者、顾问和评估者)来合成长思考的机器翻译样本。DRT-o1-7B和DRT-o1-14B是基于Qwen2.5-7B-Instruct和Qwen2.5-14B-Instruct训练的大型语言模型。DRT-o1的主要优点在于其能够处理复杂的语言结构和深层次的语义理解,这对于提高机器翻译的准确性和自然性至关重要。
一款具有671B参数的Mixture-of-Experts语言模型。
DeepSeek-V3是一个强大的Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型,拥有671B的总参数量,每次激活37B参数。它采用了Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE架构,这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分的验证。此外,DeepSeek-V3首次采用了无辅助损失的负载均衡策略,并设置了多令牌预测训练目标,以实现更强大的性能。DeepSeek-V3在14.8万亿高质量令牌上进行了预训练,随后进行了监督式微调和强化学习阶段,以充分利用其能力。综合评估显示,DeepSeek-V3超越了其他开源模型,并达到了与领先的闭源模型相当的性能。尽管性能出色,DeepSeek-V3的完整训练仅需要2.788M H800 GPU小时,并且训练过程非常稳定。
146亿参数的高性能MoE模型
Skywork-MoE是一个具有146亿参数的高性能混合专家(MoE)模型,拥有16个专家和22亿激活参数。该模型从Skywork-13B模型的密集型检查点初始化而来。引入了两种创新技术:门控逻辑归一化,增强专家多样化;自适应辅助损失系数,允许层特定的辅助损失系数调整。Skywork-MoE在各种流行基准测试中,如C-Eval、MMLU、CMMLU、GSM8K、MATH和HumanEval,展现出与参数更多或激活参数更多的模型相当的或更优越的性能。
中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型,一键生成高清视频内容。国内版的Sora
Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT,支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界,还拥有丰富想象力,具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性,面向未来,灵活架构将能够兼容更广泛的模态,进一步拓展多模态通用能力的边界。
基于大规模视觉-语言模型的专家混合模型
MoE-LLaVA是一种基于大规模视觉-语言模型的专家混合模型,展现出在多模态学习中出色的性能。其具有较少的参数,但表现出较高的性能,并且可以在短时间内完成训练。该模型支持Gradio Web UI和CLI推理,并提供模型库、需求和安装、训练和验证、自定义、可视化、API等功能。
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