产品库

开源数据管理与标注平台

Dioptra是一款开源的数据管理与标注平台，为计算机视觉、自然语言处理和语言模型提供数据筛选和标注服务。用户可以注册并上传自己的数据，使用Dioptra的数据诊断工具进行模型故障排查和回归测试，并使用其主动学习算法筛选出最有价值的未标注数据。同时，Dioptra提供API接口，方便用户与标注和重新训练流程集成。通过使用Dioptra，用户可以提高模型在难案例上的准确率，缩短训练周期，并降低标注成本。

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。

高效能小型语言模型

Zamba2-7B是由Zyphra团队开发的一款小型语言模型，它在7B规模上超越了当前领先的模型，如Mistral、Google的Gemma和Meta的Llama3系列，无论是在质量还是性能上。该模型专为在设备上和消费级GPU上运行以及需要强大但紧凑高效模型的众多企业应用而设计。Zamba2-7B的发布，展示了即使在7B规模上，前沿技术仍然可以被小团队和适度预算所触及和超越。

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。

OpenELM是一套高效的语言模型家族，具备开源训练和推理框架。

OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族，旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练，不提供任何安全保证，可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此，用户和开发者需要进行彻底的安全测试，并实施适当的过滤机制。

Ollama能在Windows本地运行大型AI模型

Ollama是一个开源项目,能够在Windows本地运行各类大型AI模型,支持GPU加速,内置OpenAI模型兼容层,提供永久在线的API。用户可以无缝访问Ollama的完整模型库,进行图片和语音交互。Ollama免配置就能获得强大的AI能力,帮助开发者和创作者在Windows上构建AI应用。

1.8B语言模型，开源免费

H2O-Danube-1.8B是一个基于1T标记训练的1.8B语言模型，遵循LLama 2和Mistral的核心原则。尽管我们的模型在训练时使用的总标记数量明显少于类似规模的参考模型，但在多个基准测试中表现出极具竞争力的指标。此外，我们还发布了一个经过监督微调和直接偏好优化训练的聊天模型。我们将H2O-Danube-1.8B以Apache 2.0许可证开放源代码，进一步将大型语言模型民主化，让更广泛的受众经济地受益。

Lepton是一个开源的语言模型搜索平台

Lepton是一个开源的自然语言处理平台,提供语言理解、生成和推理能力。它采用Transformer模型架构,能够进行多轮对话、问答、文本生成等任务。Lepton具有高效、可扩展的特点,可以在多个领域部署使用。

数据标注外包服务，为计算机视觉或自然语言处理模型提供数据标注和标签

为什么选择 Innovatiana 进行数据标注外包？Innovatiana 是一家致力于为您的人工智能需求提供有意义和有影响力的外包服务的公司。我们在马达加斯加招聘并培训我们自己的数据标注团队，为他们提供公平的薪水、良好的工作条件和职业发展机会。我们拒绝使用众包实践，为您提供有意义和有影响力的外包服务，并透明地提供用于人工智能的数据来源。我们的任务由一位英语或法语经理负责，以实现紧密的管理和沟通。我们提供灵活的价格，根据您的需求和预算定价。我们重视数据的安全性和机密性，并采取最佳的信息安全实践来保护数据。我们的数据标注专家经过专业培训，为您提供高质量的标注数据，用于培训您的人工智能模型。

Falcon LLM - 开创下一代语言模型的先河。

Falcon 180B LLM是一款生成式大型语言模型，可帮助推进应用和用例，未来保护我们的世界。目前，Falcon 180B、40B、7.5B和1.3B参数的AI模型以及高质量的REFINEDWEB数据集构成了一套产品。Falcon 180B是一款拥有1800亿参数、训练了3.5万亿个标记的超级强大的语言模型，目前位于Hugging Face Leaderboard的预训练开放大型语言模型的顶部，可用于研究和商业用途。

构建计算机视觉应用的全方位AI视觉平台

Datature是一个全方位的AI视觉平台，帮助团队和企业快速构建计算机视觉应用，无需编码。它提供了管理数据集、标注、训练和部署的功能。Datature的主要功能包括数据集管理、数据标注工具、模型训练、模型部署等。其优势在于提供了一站式解决方案，让团队和企业能够高效地开发和部署计算机视觉应用。定价方面，请访问官方网站获取详细信息。

开源数据标注工具

Label Studio是一款灵活的开源数据标注平台，适用于各种数据类型。它可以帮助用户准备计算机视觉、自然语言处理、语音、声音和视频模型的训练数据。Label Studio提供了多种标注类型，包括图像分类、对象检测、语义分割、音频分类、说话人分割、情感识别、文本分类和命名实体识别等。它支持快速启动和使用，适用于个人和团队使用。

开源数据管理和标注平台

Dioptra 数据管理平台是一个开源的数据管理和标注平台，为计算机视觉、自然语言处理和语言模型提供数据筛选、标注和重训练的功能。通过注册你的元数据到 Dioptra 平台，你可以诊断模型失败原因，使用活跃学习算法筛选最有价值的未标注数据，并通过 Dioptra 的 API 与你的标注和重训练流程集成。我们的客户通过使用 Dioptra 平台，提高了模型在难例上的准确性，缩短了训练周期，并减少了标注成本。

3D网格生成与语言模型的统一

LLaMA-Mesh是一项将大型语言模型（LLMs）预训练在文本上扩展到生成3D网格的能力的技术。这项技术利用了LLMs中已经嵌入的空间知识，并实现了对话式3D生成和网格理解。LLaMA-Mesh的主要优势在于它能够将3D网格的顶点坐标和面定义表示为纯文本，允许与LLMs直接集成而无需扩展词汇表。该技术的主要优点包括能够从文本提示生成3D网格、按需产生交错的文本和3D网格输出，以及理解和解释3D网格。LLaMA-Mesh在保持强大的文本生成性能的同时，实现了与从头开始训练的模型相当的网格生成质量。

专为软件改进设计的开源大型语言模型。

Lingma SWE-GPT是一个开源的大型语言模型，专注于软件工程领域的任务，旨在提供智能化的开发支持。该模型基于Qwen系列基础模型，经过额外训练以增强其在复杂软件工程任务中的能力。它在软件工程智能代理的权威排行榜上表现出色，适合需要自动化软件改进的开发团队和研究人员。

人类中心语言模型和模拟器的领导者

Nous Research专注于开发以人为中心的语言模型和模拟器，致力于将AI系统与现实世界用户体验对齐。我们的主要研究领域包括模型架构、数据合成、微调和推理。我们优先开发开源、人类兼容的模型，挑战传统的封闭模型方法。

开源的网页自动化库，支持任何大型语言模型（LLM）

browser-use是一个开源的网页自动化库，允许大型语言模型（LLM）与网站进行交互，通过简单的接口实现复杂的网页操作。该技术的主要优点包括对多种语言模型的通用支持、交互元素自动检测、多标签页管理、XPath提取、视觉模型支持等。它解决了传统网页自动化中的一些痛点，如动态内容处理、长任务解决等。browser-use以其灵活性和易用性，为开发者提供了一个强大的工具，以构建更加智能和自动化的网页交互体验。

Meta 开发的子十亿参数语言模型，适用于设备端应用。

Meta 开发的自回归语言模型，采用优化架构，适合资源受限设备。优点多，如集成多种技术，支持零样本推理等，价格免费，面向自然语言处理研究人员和开发者。

高效优化的子十亿参数语言模型，专为设备端应用设计

MobileLLM-350M是由Meta开发的自回归语言模型，采用优化的Transformer架构，专为设备端应用设计，以满足资源受限的环境。该模型整合了SwiGLU激活函数、深层薄架构、嵌入共享和分组查询注意力等关键技术，实现了在零样本常识推理任务上的显著准确率提升。MobileLLM-350M在保持较小模型尺寸的同时，提供了与更大模型相媲美的性能，是设备端自然语言处理应用的理想选择。

将自然语言描述转化为可执行的shell命令的本地推理命令行工具。

llmc是一个基于llama.cpp的本地推理命令行工具，能够将自然语言描述转化为可执行的shell命令。它支持多种预配置的模型，并允许用户自定义模型以适应特定的工作流程。该工具的主要优点包括自然语言命令生成、可定制化模型、多种操作模式、命令解释以及追踪功能。llmc的背景信息显示，它是由guoriyue开发的一个开源项目，拥有活跃的社区和持续的更新。产品定位为免费开源工具，旨在提高开发者和技术人员的工作效率。

开源工具，简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据。

Knowledge Table 是一个开源工具包，旨在简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据的过程。它通过自然语言查询界面，使用户能够创建结构化的知识表示，如表格和图表。该工具包具有可定制的提取规则、精细调整的格式化选项，并通过UI显示的数据溯源，适应多种用例。它的目标是为业务用户提供熟悉的电子表格界面，同时为开发者提供灵活且高度可配置的后端，确保与现有RAG工作流程的无缝集成。

一个由Together.ai驱动的开源AI搜索引擎。

TurboSeek是一个创新的AI搜索引擎，它通过结合Bing搜索API和先进的大型语言模型（LLMs）如Mixtral 8x7B和Llama-3，为用户提供快速、准确的搜索结果。该搜索引擎的特点是能够理解和处理自然语言查询，返回更加相关和深入的信息。它的重要性在于能够提高用户获取信息的效率，尤其是在需要处理大量数据和复杂查询时。TurboSeek的开发背景是受到Perplexity等先进搜索引擎的启发，旨在为用户提供一个更智能、更高效的搜索工具。目前，该产品是免费使用的，主要面向技术爱好者和需要处理大量信息的用户。

与数据库对话，用自然语言查询数据。

Chat with your Database 是一个创新的数据库交互工具，它允许用户通过自然语言与Postgres数据库进行交互。利用AI技术，用户可以轻松地查询、分析和操作数据库，而无需编写复杂的SQL代码。该产品支持开源，鼓励社区参与开发和贡献，代码在GitHub上公开，用户可以自由探索、贡献或定制以满足特定需求。

小型语言模型调研、测量与洞察

SLM_Survey是一个专注于小型语言模型（SLMs）的研究项目，旨在通过调研和测量，提供对这些模型的深入了解和技术评估。该项目涵盖了基于Transformer的、仅解码器的语言模型，参数范围在100M至5B之间。通过对59个最先进的开源SLMs进行调研，分析了它们的技术创新，并在多个领域评估了它们的能力，包括常识推理、上下文学习、数学和编程。此外，还对它们的运行时成本进行了基准测试，包括推理延迟和内存占用。这些研究对于推动SLMs领域的研究具有重要价值。

基于熵的采样技术，优化模型输出的多样性和准确性

Entropy-based sampling 是一种基于熵理论的采样技术，用于提升语言模型在生成文本时的多样性和准确性。该技术通过计算概率分布的熵和方差熵来评估模型的不确定性，从而在模型可能陷入局部最优或过度自信时调整采样策略。这种方法有助于避免模型输出的单调重复，同时在模型不确定性较高时增加输出的多样性。

可视化和透明的开源ChatGPT替代品

Show-Me是一个开源应用程序，旨在提供传统大型语言模型(如ChatGPT)交互的可视化和透明替代方案。它通过将复杂问题分解成一系列推理子任务，使用户能够理解语言模型的逐步思考过程。该应用程序使用LangChain与语言模型交互，并通过动态图形界面可视化推理过程。

与文档进行自然语言对话的Python应用

Chat With Your Docs 是一个Python应用程序，允许用户与多种文档格式（如PDF、网页和YouTube视频）进行对话。用户可以使用自然语言提问，应用程序将基于文档内容提供相关回答。该应用利用语言模型生成准确答案。请注意，应用仅回应与加载的文档相关的问题。

通过自博弈相互推理，提升小型语言模型的解决问题能力。

rStar是一个自我博弈相互推理方法，它通过将推理过程分解为解决方案生成和相互验证，显著提升了小型语言模型（SLMs）的推理能力，无需微调或使用更高级的模型。rStar通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）和人类推理动作的结合，构建更高质量的推理轨迹，并通过另一个类似能力的SLM作为鉴别器来验证这些轨迹的正确性。这种方法在多个SLMs上进行了广泛的实验，证明了其在解决多样化推理问题方面的有效性。

世界顶尖的开源大型语言模型

Reflection Llama-3.1 70B 是目前世界上顶尖的开源大型语言模型（LLM），采用名为 Reflection-Tuning 的新技术进行训练，使模型能够检测其推理中的错误并进行修正。该模型在合成数据上进行了训练，这些数据由 Glaive 生成。对于正在训练模型的用户来说，Glaive 是一个非常出色的工具。该模型使用标准的 Llama 3.1 聊天格式，通过特殊的标签来区分模型的内部思考和最终答案，从而提升用户体验。

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。