需求人群:
"Index-1.9B-Chat模型适合需要生成高质量对话内容的开发者和企业,如聊天机器人开发者、内容创作者等。它可以帮助用户快速生成有趣、自然的对话,提高产品交互性和用户体验。"
使用场景示例:
聊天机器人使用Index-1.9B-Chat生成自然对话,提升用户满意度
内容创作者利用该模型生成对话剧本,丰富作品内容
企业客服系统集成该模型,自动生成回答,提高服务效率
产品特色:
支持多种对话场景的生成,具有高趣味性
基于大量中英文语料进行预训练,具有广泛的语言理解能力
通过SFT和DPO技术进行模型对齐,优化对话生成效果
引入RAG技术实现角色扮演定制,提供个性化对话体验
适配llamacpp和Ollama,具有较好的硬件兼容性
提供详细的技术报告和GitHub资源,方便用户学习和使用
使用教程:
1. 安装必要的Python库,如transformers和PyTorch。
2. 导入AutoTokenizer和pipeline模块。
3. 设置模型路径和设备类型。
4. 使用AutoTokenizer.from_pretrained加载模型的tokenizer。
5. 通过pipeline创建text-generation的pipeline。
6. 准备系统消息和用户查询,构建model_input数组。
7. 使用generator生成对话,设置参数如max_new_tokens、top_k等。
8. 打印生成的对话结果。
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基于19亿参数的对话生成模型
Index-1.9B-Chat是一个基于19亿参数的对话生成模型,它通过SFT和DPO对齐技术,结合RAG实现fewshots角色扮演定制,具有较高的对话趣味性和定制性。该模型在2.8T中英文为主的语料上预训练,并且在多个评测基准上表现领先。
通过角色扮演进行对话的大型语言模型
Peach-9B-8k-Roleplay是一个经过微调的大型语言模型,专门用于角色扮演对话。它基于01-ai/Yi-1.5-9B模型,通过数据合成方法在超过100K的对话上进行训练。尽管模型参数较小,但可能在34B以下参数的语言模型中表现最佳。
70亿参数的中英双语对话模型
Llama3.1-70B-Chinese-Chat 是基于 Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 模型的指令调优语言模型,专为中英双语用户设计,具备角色扮演和工具使用等多样化能力。该模型通过 ORPO 算法进行微调,显著减少了中文问题用英文回答以及回答中中英文混合的问题,特别是在角色扮演、功能调用和数学能力方面有显著提升。
多功能中文英文对话模型
Gemma-2-9B-Chinese-Chat是一款基于google/gemma-2-9b-it的指令调整型语言模型,专为中英文用户设计,具备角色扮演和工具使用等多种能力。该模型通过ORPO算法进行微调,显著提升了对中文问题的响应准确性,减少了中英文混合使用的问题,并在角色扮演、工具使用和数学计算方面表现出色。
19亿参数规模的角色扮演模型,支持few shots角色定制。
Index-1.9B-Character是由Index团队自主研发的大型语言模型,专注于角色扮演领域,拥有19亿参数规模。该模型支持用户通过上传角色对话语料实现快速的角色定制,具备较高的角色一致性、对话能力和角色扮演吸引力。在CharacterEval权威benchmark评估中,整体均分排名第九,表现优于同量级模型。
专为角色扮演优化的大型语言模型
Higgs-Llama-3-70B是一个基于Meta-Llama-3-70B的后训练模型,特别针对角色扮演进行了优化,同时在通用领域指令执行和推理方面保持竞争力。该模型通过监督式微调,结合人工标注者和私有大型语言模型构建偏好对,进行迭代偏好优化以对齐模型行为,使其更贴近系统消息。与其它指令型模型相比,Higgs模型更紧密地遵循其角色。
开源多模态预训练模型,具备中英双语对话能力。
GLM-4V-9B是智谱AI推出的新一代预训练模型,支持1120*1120高分辨率下的中英双语多轮对话,以及视觉理解能力。在多模态评测中,GLM-4V-9B展现出超越GPT-4-turbo-2024-04-09、Gemini 1.0 Pro、Qwen-VL-Max和Claude 3 Opus的卓越性能。
一键开启AI,免费解析PPT,与PPT畅所欲言。
ChatPPT是一个利用人工智能技术,帮助用户一键分析PPT并生成对话总结的工具。它通过AI技术简化了PPT内容的理解和交流,使得用户能够更高效地处理演示文稿。该产品的主要优点是能够快速提取PPT中的关键信息,并通过对话形式呈现,使得内容更加通俗易懂。ChatPPT适合需要频繁处理PPT文件的商务人士和教育工作者,它能够显著提高工作效率和学习效率。
探索无限的AI角色扮演游戏。
Saylo AI是一个AI角色扮演游戏,让你与AI角色互动,探索多样化的戏剧性故事。它利用人工智能技术,提供沉浸式的互动体验,让玩家在虚拟世界中与AI朋友交流,体验不同的故事情节。Saylo AI的背景信息展示了其创新性和娱乐性,旨在为玩家提供一种全新的娱乐方式。目前产品处于推广阶段,价格未明确标注。
手写文本识别和字符检测模型
DTLR是一个基于检测的手写文本行识别模型,基于DINO-DETR进行改进,用于文本识别和字符检测。该模型在合成数据上预训练,然后在真实数据集上进行微调。它对于OCR(光学字符识别)领域具有重要意义,特别是在处理手写文本时,能够提高识别的准确性和效率。
与您的粉丝通过角色直接互动,创造沉浸式故事体验。
DreamRP是一个创新的在线平台,专注于通过角色扮演技术,让创作者与粉丝之间的互动更加直接和沉浸。它支持创作者创建并管理自己的角色,让粉丝能够直接与这些角色进行对话和互动,从而增强粉丝的参与感和忠诚度。DreamRP致力于保护创作者的权益,反对技术剥削,并寻求通过新的商业模式帮助创作者变现其作品。此外,DreamRP还注重环保,使用高效的AI模型,减少能源消耗。
用于角色扮演、检索增强生成和功能调用的小型语言模型
Nemotron-Mini-4B-Instruct 是 NVIDIA 开发的一款小型语言模型,通过蒸馏、剪枝和量化优化,以提高速度和便于在设备上部署。它是从 Nemotron-4 15B 通过 NVIDIA 的大型语言模型压缩技术剪枝和蒸馏得到的 nvidia/Minitron-4B-Base 的微调版本。此指令模型针对角色扮演、检索增强问答(RAG QA)和功能调用进行了优化,支持 4096 个令牌的上下文长度,已准备好用于商业用途。
一个提供多种角色体验的互动平台。
Altera PlayLabs是一个在线互动平台,用户可以通过选择不同的角色进行模拟生存体验。该平台通过模拟生存游戏,让用户在虚拟环境中体验生存挑战,增强用户的决策能力和应变能力。产品背景信息显示,该平台拥有多种角色供用户选择,每种角色都有其独特的生存技能和挑战。价格方面,目前平台提供免费体验,但可能包含内购项目。
开源的专家混合语言模型,具有1.3亿活跃参数。
OLMoE是一个完全开放的、最先进的专家混合模型,具有1.3亿活跃参数和6.9亿总参数。该模型的所有数据、代码和日志都已发布。它提供了论文'OLMoE: Open Mixture-of-Experts Language Models'的所有资源概览。该模型在预训练、微调、适应和评估方面都具有重要应用,是自然语言处理领域的一个里程碑。
与文学巨著中的角色对话,让阅读体验生动起来。
Hello Literature 是一款应用程序,它允许用户与文学名著中的角色进行对话。这款应用通过创新的方式,将书籍的世界带入生活,无论是教育工作者、家长、学生还是终身学习者,都能通过这款应用获得前所未有的阅读体验。该应用支持基于项目的沉浸式学习,帮助学生与他们学习的书籍中的角色互动,加深理解和参与度。它使用真实的语音生成技术,使应用更加易于访问和沉浸。
开源时空基础模型,用于交通预测
OpenCity是一个开源的时空基础模型,专注于交通预测领域。该模型通过整合Transformer架构和图神经网络,有效捕捉和标准化交通数据中的复杂时空依赖关系,实现对不同城市环境的零样本泛化。它在大规模、异构的交通数据集上进行预训练,学习到丰富、可泛化的表示,能够无缝应用于多种交通预测场景。
7.8亿参数的双语生成模型
EXAONE-3.0-7.8B-Instruct是LG AI Research开发的一款具有7.8亿参数的双语(英语和韩语)预训练生成模型。模型通过8T的精选token进行预训练,并经过监督式微调和直接偏好优化进行后训练,展现出与同类大小的开放模型相比极具竞争力的基准性能。
一款专为中英文用户定制的指令式语言模型。
Llama3.1-8B-Chinese-Chat是一个基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的指令式调优语言模型,专为中文和英文用户设计,具有角色扮演和工具使用等多种能力。该模型通过ORPO算法进行微调,显著减少了中文问题用英文回答和回答中中英文混合的问题,特别是在角色扮演、功能调用和数学能力方面有显著提升。
70亿参数的大型多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1是Meta公司推出的一种大型语言模型,拥有70亿参数,支持8种语言的文本生成和对话。该模型使用优化的Transformer架构,并通过监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)进行调优,以符合人类对有用性和安全性的偏好。它旨在为商业和研究用途提供支持,特别是在多语言对话场景下表现出色。
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。
大型语言模型,支持多种参数规模
Meta Llama 3 是 Meta 推出的最新大型语言模型,旨在为个人、创作者、研究人员和各类企业解锁大型语言模型的能力。该模型包含从8B到70B参数的不同规模版本,支持预训练和指令调优。模型通过 GitHub 仓库提供,用户可以通过下载模型权重和分词器进行本地推理。Meta Llama 3 的发布标志着大型语言模型技术的进一步普及和应用,具有广泛的研究和商业潜力。
大型多语言预训练语言模型
Meta Llama 3.1-405B 是由 Meta 开发的一系列大型多语言预训练语言模型,包含8B、70B和405B三种规模的模型。这些模型经过优化的变压器架构,使用监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调优,以符合人类对帮助性和安全性的偏好。Llama 3.1 模型支持多种语言,包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。该模型在多种自然语言生成任务中表现出色,并在行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。
基于预训练的纯视觉变换器提升图像抠图
ViTMatte是一个基于预训练纯视觉变换器(Plain Vision Transformers, ViTs)的图像抠图系统。它利用混合注意力机制和卷积颈部来优化性能与计算之间的平衡,并引入了细节捕获模块以补充抠图所需的细节信息。ViTMatte是首个通过简洁的适配释放ViT在图像抠图领域潜力的工作,继承了ViT在预训练策略、简洁的架构设计和灵活的推理策略等方面的优势。在Composition-1k和Distinctions-646这两个最常用的图像抠图基准测试中,ViTMatte达到了最先进的性能,并以较大优势超越了先前的工作。
创新AI技术,轻松改变声音。
免费AI在线变声器是一种利用人工智能技术,允许用户上传语音或输入文本,并将其转换成不同声音的工具。它与传统变声器不同,提供更逼真和准确的效果,支持性别声音转换,适用于角色扮演、游戏、内容创作等多种场景。
首个面向中英文用户的指令调优语言模型
Gemma-2-27B-Chinese-Chat是基于google/gemma-2-27b-it的首个指令调优语言模型,专为中英文用户设计,拥有角色扮演和工具使用等多种能力。该模型通过ORPO算法进行微调,显著提升了在中英文对话、角色扮演和数学计算等方面的性能。
实验性的对话AI,与Moshi畅聊吧!
Moshi是一款实验性的对话AI,旨在提供流畅的对话体验。它能够同时进行思考和对话,支持全时听和说,最大可能地提升与用户的交流效率。Moshi支持多种浏览器,但以Chrome浏览器体验最佳。产品由Kyutai团队开发,目前提供欧盟区域的演示服务,根据用户位置,美国区域的演示服务可能提供更低的延迟。
轻量级大语言模型,专注于文本生成。
Index-1.9B-Pure是Index系列模型中的轻量版本,专为文本生成而设计。它在2.8T的中英文语料上进行了预训练,与同等级模型相比,在多个评测基准上表现领先。该模型特别过滤了所有指令相关数据,以验证指令对benchmark的影响,适用于需要高质量文本生成的领域。
哔哩哔哩自主研发的轻量级大语言模型
Index-1.9B系列是哔哩哔哩公司自主研发的轻量级大语言模型,包含多种版本,如base、pure、chat和character等,适用于中英文为主的语料预训练,并在多个评测基准上表现优异。模型支持SFT和DPO对齐,以及RAG技术实现角色扮演定制,适用于对话生成、角色扮演等场景。
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