需求人群:
"目标受众为研究人员、开发者和教育工作者,他们可以利用这个模型进行自然语言处理任务的研究和开发,或者在教育中作为教学工具。由于模型的高性能和易用性,它特别适合需要处理复杂语言任务和对话系统的场景。"
使用场景示例:
研究人员使用Llama-3.1-Tulu-3-8B模型进行数学问题解答任务的研究。
开发者利用该模型创建一个聊天机器人,用于客户服务。
教育工作者将模型集成到教学平台中,帮助学生理解复杂的语言问题。
产品特色:
• 支持多种自然语言处理任务:模型不仅适用于聊天,还能处理数学问题、GSM8K和IFEval等任务。
• 开源数据和代码:提供完全开源的数据和代码,方便研究和教育使用。
• 高性能:在多个基准测试中表现出色,如MMLU、PopQA、TruthfulQA等。
• 易于部署:可以通过HuggingFace平台轻松加载和部署。
• 聊天模板:内置聊天模板,方便实现对话式的交互。
• 系统提示:默认使用Ai2系统提示,但模型并未针对特定系统提示进行训练。
• 安全性考量:虽然模型有有限的安全训练,但可能产生问题输出,尤其是在被引导时。
使用教程:
1. 访问HuggingFace平台并搜索Llama-3.1-Tulu-3-8B模型。
2. 使用提供的代码片段加载模型:`from transformers import AutoModelForCausalLM; tulu_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B")`。
3. 根据需要的任务选择合适的微调模型版本,如SFT或DPO。
4. 使用模型进行预测或生成文本,例如聊天回复或数学问题的解答。
5. 根据模型输出调整输入参数,以优化性能和结果。
6. 遵循模型的使用指南和最佳实践,确保模型的输出符合预期。
7. 在研究或产品中使用模型时,遵循相关的许可协议和负责任使用指南。
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先进的指令遵循模型,提供开源数据和代码。
Llama-3.1-Tulu-3-8B是Tülu3指令遵循模型家族的一部分,专为多样化任务设计,包括聊天、数学问题解答、GSM8K和IFEval等。这个模型家族以其卓越的性能和完全开源的数据、代码以及现代后训练技术的全面指南而著称。模型主要使用英文,并且是基于allenai/Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO模型微调而来。
一款基于NVIDIA的高性能对话式问答和检索增强型生成模型。
Llama3-ChatQA-1.5-70B 是由 NVIDIA 开发的一款先进的对话式问答和检索增强型生成(RAG)模型。该模型基于 Llama-3 基础模型,并使用改进的训练方法,特别增强了表格和算术计算能力。它有两个变体:Llama3-ChatQA-1.5-8B 和 Llama3-ChatQA-1.5-70B。该模型在多个对话式问答基准测试中取得了优异的成绩,显示出其在处理复杂对话和生成相关回答方面的高效能力。
简化LLM完成和嵌入调用的开源库
LiteLLM是一个开源库,旨在简化LLM完成和嵌入调用。它集成了Azure、Anthropic、OpenAI、Cohere和Replicate等多个平台的API,让你可以使用一个函数轻松调用它们。LiteLLM提供了方便的接口和一致的输出格式,使得使用LLM模型变得更加简单。它可以用于各种场景,如自然语言处理、文本生成、对话系统等。
一款经过优化的大型语言模型,擅长文本生成和对话。
OLMo-2-1124-13B-Instruct是由Allen AI研究所开发的一款大型语言模型,专注于文本生成和对话任务。该模型在多个任务上表现出色,包括数学问题解答、科学问题解答等。它是基于13B参数的版本,经过在特定数据集上的监督微调和强化学习训练,以提高其性能和安全性。作为一个开源模型,它允许研究人员和开发者探索和改进语言模型的科学。
科学文献综合检索增强型语言模型
Ai2 OpenScholar是由艾伦人工智能研究所与华盛顿大学合作开发的检索增强型语言模型,旨在帮助科学家通过检索相关文献并基于这些文献生成回答来有效导航和综合科学文献。该模型在多个科学领域中表现出色,特别是在引用准确性和事实性方面。它代表了人工智能在科学研究中应用的重要进步,能够加速科学发现并提高研究效率。
领先的指令遵循模型家族,提供开源数据、代码和指南。
Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT是Tülu3模型家族的一部分,专为现代后训练技术提供全面指南而设计。该模型不仅在聊天任务上表现出色,还在MATH、GSM8K和IFEval等多种任务上实现了最先进的性能。它是基于公开可用的、合成的和人类创建的数据集训练的,主要使用英语,并遵循Llama 3.1社区许可协议。
先进的文本生成模型,支持多样化任务
Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO是Tülu3模型家族中的一员,专注于指令遵循,提供完全开源的数据、代码和配方,旨在作为现代后训练技术的全面指南。该模型专为聊天以外的多样化任务设计,如MATH、GSM8K和IFEval,以达到最先进的性能。模型主要优点包括开源数据和代码、支持多种任务、以及优秀的性能。产品背景信息显示,该模型由Allen AI研究所开发,遵循Llama 3.1社区许可协议,适用于研究和教育用途。
领先的指令遵循模型家族,提供开源数据、代码和配方。
Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO是Tülu3模型家族的一部分,专为现代后训练技术提供全面指南。该模型家族旨在除了聊天之外的多种任务上实现最先进的性能,如MATH、GSM8K和IFEval。它是基于公开可用的、合成的和人为创建的数据集训练的模型,主要使用英语,并遵循Llama 3.1社区许可协议。
Qwen Turbo 1M Demo是一个由Qwen提供的Hugging Face空间。
Qwen Turbo 1M Demo是一个基于Hugging Face平台的人工智能模型演示。这个模型代表了自然语言处理技术的最新进展,特别是在中文文本理解和生成方面。它的重要性在于能够提供高效、准确的语言模型,以支持各种语言相关的应用,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。Qwen Turbo 1M Demo以其较小的模型尺寸和快速的处理速度而受到青睐,适合需要快速部署和高效运行的场合。目前,该模型是免费试用的,具体价格和定位可能需要进一步的商业洽谈。
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。
一个用于自然语言处理的先进模型
Meta-spirit-lm是由Meta公司开发的一款先进的自然语言处理模型,它在Hugging Face平台上发布。这款模型在处理语言相关的任务时表现出色,如文本生成、翻译、问答等。它的重要性在于能够理解和生成自然语言,极大地推动了人工智能在语言理解领域的进步。该模型在开源社区中受到广泛关注,可以用于研究和商业用途,但需遵守FAIR Noncommercial Research License。
高效开源的大型语言模型
OLMoE-1B-7B 是一个具有1亿活跃参数和7亿总参数的专家混合型大型语言模型(LLM),于2024年9月发布。该模型在成本相似的模型中表现卓越,与更大的模型如Llama2-13B竞争。OLMoE完全开源,支持多种功能,包括文本生成、模型训练和部署等。
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。
交互式生成任意长度文本的模型
RecurrentGPT是一种用于交互式生成任意长度文本的模型。它通过将长短期记忆网络(LSTM)中的向量化元素替换为自然语言(即文本段落),并使用提示工程模拟递归机制。在每个时间步,RecurrentGPT接收一个文本段落和一个简短的下一段计划,这些内容都是在前一个时间步生成的。它还维护一个短期记忆,总结近期时间步中的关键信息,并在每个时间步更新。RecurrentGPT通过将所有输入组合成一个提示,请求基础语言模型生成新的段落、下一段的简短计划,并更新长短期记忆。
轻量级、先进的文本生成模型
Gemma 2是Google开发的一系列轻量级、先进的开放模型,基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型,仅提供英文版本,具有开放的权重,适用于预训练变体和指令调整变体。Gemma模型非常适合各种文本生成任务,包括问答、摘要和推理。其相对较小的体积使其能够部署在资源有限的环境中,如笔记本电脑、桌面或您自己的云基础设施,使先进的AI模型的访问民主化,并帮助为每个人促进创新。
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。
Fugaku-LLM是一个专注于文本生成的人工智能模型。
Fugaku-LLM是一个由Fugaku-LLM团队开发的人工智能语言模型,专注于文本生成领域。它通过先进的机器学习技术,能够生成流畅、连贯的文本,适用于多种语言和场景。Fugaku-LLM的主要优点包括其高效的文本生成能力、对多种语言的支持以及持续的模型更新,以保持技术领先。该模型在社区中拥有广泛的应用,包括但不限于写作辅助、聊天机器人开发和教育工具。
一款具有128k有效上下文长度的70B参数的大型语言模型。
Llama-3-Giraffe-70B-Instruct是Abacus.AI推出的一款大型语言模型,它通过PoSE和动态NTK插值的训练方法,具有更长的有效上下文长度,能够处理大量的文本数据。该模型在训练中使用了约1.5B个token,并且通过适配器转换技术,将Llama-3-70B-Base模型的适配器应用到Llama-3-Giraffe-70B-Instruct上,以提高模型的性能。
一个完全开源的大型语言模型,提供先进的自然语言处理能力。
MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型,它包括预训练数据、数据处理管道(Matrix)、预训练脚本和对齐代码。该模型从零开始训练,使用了4.5T的英文和中文token,展现出与LLaMA2 7B相当的性能。MAP-NEO在推理、数学和编码等具有挑战性的任务中表现出色,超越了同等规模的模型。为了研究目的,我们致力于实现LLM训练过程的完全透明度,因此我们全面发布了MAP-NEO,包括最终和中间检查点、自训练的分词器、预训练语料库以及高效稳定的优化预训练代码库。
一款基于NVIDIA技术构建的高级对话问答和生成模型
Llama3-ChatQA-1.5-8B是一款由NVIDIA开发的高级对话问答和检索增强生成(RAG)模型。该模型在ChatQA (1.0)的基础上进行了改进,通过增加对话问答数据来增强其表格和算术计算能力。它有两个变体:Llama3-ChatQA-1.5-8B和Llama3-ChatQA-1.5-70B,都是使用Megatron-LM进行训练,然后转换为Hugging Face格式。该模型在ChatRAG Bench的基准测试中表现出色,适用于需要复杂对话理解和生成的场景。
结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
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。
高效的企业级人工智能模型,低成本实现高质量定制模型。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型(LLM),它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色,即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理,为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外,Arctic 采用 Apache 2.0 许可,提供无门槛的权重和代码访问,并通过开源数据配方和研究洞察,进一步推动了社区的开放性和成本效益。
星辰语义大模型,智能对话助手
TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发的星辰语义大模型,具备强大的对话生成能力,支持多轮对话,适用于多种场景的智能问答和内容生成。模型经过大量高质量中英文语料训练,具备优秀的通用问答、知识类、代码类、数学类问答能力。
基于7B参数的强大对话智能语言模型
360Zhinao是由奇虎360开源的一系列7B规模的智能语言模型,包括基础模型和三个不同长度上下文的对话模型。这些模型经过大规模中英文语料预训练,在自然语言理解、知识、数学、代码生成等多种任务上表现出色,并具有强大的长文本对话能力。模型可用于各种对话式应用的开发和部署。
先进的自然语言处理模型
MiscNinja是一种先进的自然语言处理模型,具有强大的文本生成和理解能力。其优势在于可以应用于多种领域,如智能对话系统、文本摘要、自动翻译等。定价根据使用情况而定,定位于为开发者和企业提供强大的自然语言处理解决方案。
先进的开源多模态模型
Yi-VL-34B是 Yi Visual Language(Yi-VL)模型的开源版本,是一种多模态模型,能够理解和识别图像,并进行关于图像的多轮对话。Yi-VL 在最新的基准测试中表现出色,在 MMM 和 CMMMU 两个基准测试中均排名第一。
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