需求人群:
["适用于需要处理大量文本数据的开发者和企业","适合构建定制AI模型或代理,以支持关键业务操作","适用于需要长文本理解和生成的应用场景","对于需要优化模型安全性和有用性的开发者而言,是一个理想的选择"]
使用场景示例:
用于开发能够理解长篇文章的自动助理
在商业智能中分析和预测市场趋势
作为聊天机器人的后端,提供更丰富的对话内容
产品特色:
使用LoRA技术扩展上下文长度至524K
基于Gradient AI Team的Llama-3-70B-Instruct-Gradient-524k模型
利用meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct作为基础模型
通过NTK-aware插值和RingAttention库进行高效训练
在Crusoe Energy的高性能L40S集群上进行训练
生成长文本上下文以增强模型性能
在UltraChat数据集上进行微调以提升对话能力
使用教程:
步骤1: 下载并安装适配器所需的Llama-3-70B基础模型
步骤2: 使用mergekit工具将LoRA适配器与基础模型合并
步骤3: 根据需要调整模型参数,如RoPE theta和序列长度
步骤4: 在高性能计算集群上进行模型训练
步骤5: 使用生成的模型进行文本生成或其他相关任务
步骤6: 对模型进行评估和测试,确保其符合应用需求
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Llama-3 70B模型的LoRA适配器,扩展上下文长度至超过524K。
Llama-3 70B Gradient 524K Adapter是一个基于Llama-3 70B模型的适配器,由Gradient AI Team开发,旨在通过LoRA技术扩展模型的上下文长度至524K,从而提升模型在处理长文本数据时的性能。该模型使用了先进的训练技术,包括NTK-aware插值和RingAttention库,以高效地在高性能计算集群上进行训练。
Qwen2.5-Coder系列中参数最多的开源代码生成模型
Qwen2.5-Coder-32B是基于Qwen2.5的代码生成模型,拥有32亿参数,是目前开源代码语言模型中参数最多的模型之一。它在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,能够处理长达128K tokens的长文本,适用于代码代理等实际应用场景。该模型在数学和通用能力上也保持了优势,支持长文本处理,是开发者在进行代码开发时的强大助手。
AI-based decoder for quantum computing error correction
AlphaQubit是由Google DeepMind和Quantum AI团队共同开发的人工智能系统,它能够以最先进的准确性识别量子计算机中的错误。这项技术结合了机器学习和量子纠错的专业知识,旨在推动可靠量子计算机的构建,这对于解决复杂问题、实现科学突破和探索新领域具有重要意义。AlphaQubit的主要优点包括高准确性和对大规模量子计算的适用性。
高效处理长文本的先进语言模型
Qwen2.5-Turbo是阿里巴巴开发团队推出的一款能够处理超长文本的语言模型,它在Qwen2.5的基础上进行了优化,支持长达1M个token的上下文,相当于约100万英文单词或150万中文字符。该模型在1M-token Passkey Retrieval任务中实现了100%的准确率,并在RULER长文本评估基准测试中得分93.1,超越了GPT-4和GLM4-9B-1M。Qwen2.5-Turbo不仅在长文本处理上表现出色,还保持了短文本处理的高性能,且成本效益高,每1M个token的处理成本仅为0.3元。
构建最节能的人工智能硬件
Rain AI专注于开发高能效的人工智能硬件。在当前能源消耗日益增长的背景下,Rain AI的产品通过优化硬件设计,减少能源消耗,同时保持高性能,这对于数据中心和需要大量计算资源的企业来说至关重要。产品的主要优点包括高能效、高性能和环保。Rain AI的产品背景信息显示,公司致力于推动人工智能技术的可持续发展,通过技术创新减少对环境的影响。产品的价格和定位尚未明确,但可以推测其目标市场为需要高性能计算且对能源效率有高要求的企业。
Qwen2.5-Coder系列中的3B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专为代码生成、推理和修复而设计。该模型基于Qwen2.5,扩展了训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前开源代码LLM中的佼佼者,其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型为GPTQ-量化的4位指令调优3B参数Qwen2.5-Coder模型,具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。
开源代码生成语言模型
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen系列中针对代码生成优化的大型语言模型,拥有32亿参数,支持长文本处理,是当前开源代码生成领域最先进的模型之一。该模型基于Qwen2.5进行了进一步的训练和优化,不仅在代码生成、推理和修复方面有显著提升,而且在数学和通用能力上也保持了优势。模型采用GPTQ 8-bit量化技术,以减少模型大小并提高运行效率。
开源的32亿参数代码生成语言模型
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4是基于Qwen2.5的代码生成大型语言模型,具有32.5亿参数量,支持长文本处理,最大支持128K tokens。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,是当前开源代码语言模型中的佼佼者。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
开源代码生成大型语言模型
Qwen2.5-Coder是一系列针对代码生成优化的大型语言模型,覆盖了0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸,以满足不同开发者的需求。Qwen2.5-Coder在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前最先进的开源代码LLM,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,Qwen2.5-Coder还提供了更全面的基础,适用于现实世界中的代码代理等应用场景。
Qwen2.5-Coder系列中的指令调优0.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,通过扩展训练令牌到5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM,其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。
Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-1.5B是Qwen2.5-Coder系列中的一款大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过扩展训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,成为当前开源代码LLM中的佼佼者,编码能力媲美GPT-4o。此外,Qwen2.5-Coder-1.5B还强化了数学和通用能力,为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。
Qwen2.5-Coder系列中的7B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-7B是基于Qwen2.5的大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。它在5.5万亿的训练令牌上进行了扩展,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,是目前开源代码语言模型的最新进展。该模型不仅在编程能力上与GPT-4o相匹配,还保持了在数学和一般能力上的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
7B参数的代码生成语言模型
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一款代码特定大型语言模型,覆盖了0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸,以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,该模型还支持长达128K令牌的长上下文,并为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。
代码生成与理解的大型语言模型
Qwen2.5-Coder-14B是Qwen系列中专注于代码的大型语言模型,覆盖了0.5到32亿参数的不同模型尺寸,以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,它还为现实世界应用如代码代理提供了更全面的基础,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。支持长达128K令牌的长上下文。
Qwen2.5-Coder系列中的14B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过扩展训练令牌到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前开源代码LLM的最新技术。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
开源代码生成大型语言模型
Qwen2.5-Coder是一系列专为代码生成设计的Qwen大型语言模型,包含0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸,以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先进的开源代码生成大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
训练无关的区域提示扩散变换器模型
Regional-Prompting-FLUX是一种训练无关的区域提示扩散变换器模型,它能够在无需训练的情况下,为扩散变换器(如FLUX)提供细粒度的组合文本到图像生成能力。该模型不仅效果显著,而且与LoRA和ControlNet高度兼容,能够在保持高速度的同时减少GPU内存的使用。
一种用于扩散变换器的上下文LoRA微调技术
In-Context LoRA是一种用于扩散变换器(DiTs)的微调技术,它通过结合图像而非仅仅文本,实现了在保持任务无关性的同时,对特定任务进行微调。这种技术的主要优点是能够在小数据集上进行有效的微调,而不需要对原始DiT模型进行任何修改,只需改变训练数据即可。In-Context LoRA通过联合描述多张图像并应用任务特定的LoRA微调,生成高保真度的图像集合,更好地符合提示要求。该技术对于图像生成领域具有重要意义,因为它提供了一种强大的工具,可以在不牺牲任务无关性的前提下,为特定任务生成高质量的图像。
多语言大型语言模型,支持23种语言
Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型,拥有32亿参数,专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术,以支持23种语言,包括阿拉伯语、中文(简体和繁体)、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取,通过发布高性能的多语言模型权重,供全球研究人员使用。
基于文本生成高质量图像的AI模型
SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light是一个基于文本到图像生成的AI模型,通过使用LoRA(Low-Rank Adaptation)技术,该模型能够根据用户提供的文本提示生成高质量的图像。这种技术的重要性在于它能够以较低的计算成本实现模型的微调,同时保持生成图像的多样性和质量。该模型基于Stable Diffusion 3.5 Large模型,并在此基础上进行了优化和调整,以适应特定的图像生成需求。
基于FLUX.1-dev的文本到图像生成模型
FLUX.1-dev-LoRA-Text-Poster是由Shakker-Labs开发的文本到图像生成模型,专门用于艺术文本海报的生成。该模型利用LoRA技术,通过文本提示来生成图像,为用户提供了一种创新的方式来创作艺术作品。模型的训练由版权用户cooooool完成,并在Hugging Face平台上共享,以促进社区的交流和发展。模型遵循非商业用途的flux-1-dev许可协议。
一键式创意图像生成模型
FLUX.1-dev-LoRA-One-Click-Creative-Template 是一个基于 LoRA 训练的图像生成模型,由 Shakker-Labs 提供。该模型专注于创意照片生成,能够将用户的文本提示转化为具有创意性的图像。模型使用了先进的文本到图像的生成技术,特别适合需要快速生成高质量图像的用户。它是基于 Hugging Face 平台,可以方便地进行部署和使用。模型的非商业使用是免费的,但商业使用需要遵守相应的许可协议。
高性能的7B参数因果语言模型
tiiuae/falcon-mamba-7b是由TII UAE开发的高性能因果语言模型,基于Mamba架构,专为生成任务设计。该模型在多个基准测试中展现出色的表现,并且能够在不同的硬件配置上运行,支持多种精度设置,以适应不同的性能和资源需求。模型的训练使用了先进的3D并行策略和ZeRO优化技术,使其在大规模GPU集群上高效训练成为可能。
为AI基础设施提供领导性的AI性能
AMD Instinct MI325X加速器基于AMD CDNA 3架构,专为AI任务设计,包括基础模型训练、微调和推理,提供卓越的性能和效率。这些产品使AMD的客户和合作伙伴能够在系统、机架和数据中心层面创建高性能和优化的AI解决方案。AMD Instinct MI325X加速器提供了行业领先的内存容量和带宽,支持6.0TB/s的256GB HBM3E,比H200多1.8倍的容量和1.3倍的带宽,提供了更高的FP16和FP8计算性能。
动漫风格图像生成模型
Momo XL是一个基于SDXL的动漫风格模型,经过微调,能够生成高质量、细节丰富、色彩鲜艳的动漫风格图像。它特别适合艺术家和动漫爱好者使用,并且支持基于标签的提示,确保输出结果的准确性和相关性。此外,Momo XL还兼容大多数LoRA模型,允许用户进行多样化的定制和风格转换。
提高图片自然度和真实感的AI模型
iPhone Photo [FLUX] 是一个基于LoRA技术的AI模型,旨在增强图像的真实感,特别是在模仿iPhone照片效果方面表现出色。它不仅能够提升iPhone拍摄的照片质量,也能为非iPhone照片增添自然和真实的视觉效果。该模型由Anibaaal开发,并于2024年10月2日发表,属于Civitai平台。模型的使用技巧提示为强度设置为1,并且有超过1000个赞和375个评论,显示出其受欢迎程度。
高性能AI加速器,专为AI工作负载设计。
Intel® Gaudi® 3 AI Accelerator是英特尔推出的一款高性能人工智能加速器,它基于高效的英特尔® Gaudi® 平台构建,具备出色的MLPerf基准性能,旨在处理要求苛刻的训练和推理任务。该加速器支持数据中心或云中的大型语言模型、多模态模型和企业RAG等人工智能应用程序,能够在您可能已经拥有的以太网基础设施上运行。无论您需要单个加速器还是数千个加速器,英特尔Gaudi 3都可以在您的AI成功中发挥关键作用。
引领RISC-V革命,提供高性能计算密度
SiFive是RISC-V架构的领导者,提供高性能、高效率的计算解决方案,适用于汽车、AI、数据中心等应用。其产品以优越的性能和效率,以及全球社区的支持,推动了RISC-V技术的发展和应用。
快速AI推理,为开源模型提供即时智能。
Groq是一家提供高性能AI芯片和云服务的公司,专注于为AI模型提供超低延迟的推理服务。其产品GroqCloud™自2024年2月推出以来,已经有超过467,000名开发者使用。Groq的AI芯片技术由Meta的首席AI科学家Yann LeCun提供技术支持,并且获得了BlackRock领投的6.4亿美元融资,公司估值达到28亿美元。Groq的技术优势在于其能够无缝地从其他提供商迁移到Groq,仅需更改三行代码,并且与OpenAI的端点兼容。Groq的AI芯片旨在挑战Nvidia在AI芯片市场的领导地位,为开发者和企业提供更快、更高效的AI推理解决方案。
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