需求人群:
"适用于双语互动,如即时翻译、商务谈判和智能客户服务,以及数据驱动任务如分析、财务报表和复杂排班。"
使用场景示例:
双语实时翻译
智能客户服务
数据分析
产品特色:
处理中英文
提供更快速,更准确的响应
精通上下文把握
解析并生成表格内容
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一款开源大型语言模型,适用于中英文
MediaTek Research发布了名为MR Breeze-7B的新开源大型语言模型,拥有70亿参数,擅长处理中英文。相比先前的BLOOM-3B,MR Breeze-7B吸收了20倍的知识,使其能够精准处理传统中文语言的文化和语言细微差别。优化后,MR Breeze-7B在处理速度上胜过其他模型,为用户带来更流畅的体验。定价免费。
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。
开源的手机端 GUI 智能代理,支持中英文应用操作。
AgentCPM-GUI 是一款开源的手机端大型语言模型(LLM)代理,专为操作中英文应用程序而设计,能够根据用户的屏幕截图自动执行任务。其主要优点在于高效的 GUI 元素理解、增强的推理能力以及对中文应用的精准支持。此技术的开发背景是为了提升移动设备上智能代理的用户体验,特别是在复杂任务处理方面。该产品定位于提高移动端的生产力,适用于各类用户。
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。
多分辨率扩散变换器,支持中英文理解
HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型,它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码,结合从头开始构建的完整数据管道,实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话,根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估,HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比,达到了新的最先进水平。
Llasa-1B 是一个基于 LLaMA 的文本转语音 (TTS) 模型,支持中英文语音合成。
Llasa-1B 是一个由香港科技大学音频实验室开发的文本转语音模型。它基于 LLaMA 架构,通过结合 XCodec2 代码本中的语音标记,能够将文本转换为自然流畅的语音。该模型在 25 万小时的中英文语音数据上进行了训练,支持从纯文本生成语音,也可以利用给定的语音提示进行合成。其主要优点是能够生成高质量的多语言语音,适用于多种语音合成场景,如有声读物、语音助手等。该模型采用 CC BY-NC-ND 4.0 许可证,禁止商业用途。
Llasa-3B 是一个基于 LLaMA 的文本到语音合成模型,支持中英文语音生成。
Llasa-3B 是一个强大的文本到语音(TTS)模型,基于 LLaMA 架构开发,专注于中英文语音合成。该模型通过结合 XCodec2 的语音编码技术,能够将文本高效地转换为自然流畅的语音。其主要优点包括高质量的语音输出、支持多语言合成以及灵活的语音提示功能。该模型适用于需要语音合成的多种场景,如有声读物制作、语音助手开发等。其开源性质也使得开发者可以自由探索和扩展其功能。
医疗领域大型语言模型,用于高级医疗推理
HuatuoGPT-o1-7B是由FreedomIntelligence开发的医疗领域大型语言模型(LLM),专为高级医疗推理设计。该模型在提供最终回答之前,会生成复杂的思考过程,反映并完善其推理。HuatuoGPT-o1-7B支持中英文,能够处理复杂的医疗问题,并以'思考-回答'的格式输出结果,这对于提高医疗决策的透明度和可靠性至关重要。该模型基于Qwen2.5-7B,经过特殊训练以适应医疗领域的需求。
免费的AI写作插件,智能纠错、润色、改写,让你的中英文写作更准确地道!
火山写作是一款免费的、专为中英文写作而设计的工具,它可以为你提供实时建议和辅助,让你的文本更为准确、流畅和地道。在你输入文本时,Writingo Pluggin将实时简化你的文本,并提供写作建议。让你在写作过程中不再担心用于错误和表达恰当性,从而更加专注于内容的创作。Writingo Pluggin还拥有智能纠错、润色、改写等功能,让你的中英文写作更加准确地道。
双语开源数学推理大型语言模型。
InternLM-Math-Plus 是一个最新的双语(英文和中文)开源大型语言模型(LLM),专注于数学推理,具有解决、证明、验证和增强数学问题的能力。它在非正式数学推理(如思维链和代码解释)和正式数学推理(如LEAN 4翻译和证明)方面都有显著的性能提升。
开源双语文生图生成模型
Taiyi-Diffusion-XL是一个开源的基于Stable Diffusion训练的双语文生图生成模型,支持英文和中文的文本到图像生成,相比之前的中文文生图模型有了显著提升。它可以根据文本描述生成照片般逼真的图像,支持多种图像风格,具有较高的生成质量和多样性。该模型采用创新的训练方式,扩展了词表、位置编码以支持长文本和中文,并在大规模双语数据集上进行训练,确保了其强大的中英文生成能力。
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。
端到端中英语音对话模型
GLM-4-Voice是由清华大学团队开发的端到端语音模型,能够直接理解和生成中英文语音,进行实时语音对话。它通过先进的语音识别和合成技术,实现了语音到文本再到语音的无缝转换,具备低延迟和高智商的对话能力。该模型在语音模态下的智商和合成表现力上进行了优化,适用于需要实时语音交互的场景。
开源大型语言模型工具集合
Open Source LLM Tools是一个专注于收集和展示开源大型语言模型(LLM)工具的平台。它提供了一个更新频繁的资源库,帮助开发者和研究者发现和利用最新的开源AI工具。该平台的主要优点在于其高更新频率和对活跃开源AI开发者的聚焦,使得用户能够及时获取到行业的最新动态和技术进展。
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。
医疗领域先进的大型语言模型
HuatuoGPT-o1-70B是由FreedomIntelligence开发的医疗领域大型语言模型(LLM),专为复杂的医疗推理设计。该模型在提供最终响应之前,会生成一个复杂的思考过程,反映并完善其推理。HuatuoGPT-o1-70B能够处理复杂的医疗问题,提供深思熟虑的答案,这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。该模型基于LLaMA-3.1-70B架构,支持英文,并且可以部署在多种工具上,如vllm或Sglang,或者直接进行推理。
开源多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是基于InternVL 2.0的高级多模态大型语言模型系列,它在保持核心模型架构的同时,在训练和测试策略以及数据质量方面引入了显著的增强。该模型深入探讨了模型扩展与性能之间的关系,系统地探索了视觉编码器、语言模型、数据集大小和测试时配置的性能趋势。通过在包括多学科推理、文档理解、多图像/视频理解、现实世界理解、多模态幻觉检测、视觉定位、多语言能力和纯语言处理在内的广泛基准测试中进行的广泛评估,InternVL 2.5展现出了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先商业模型相媲美的竞争力。特别是,该模型是第一个在MMMU基准测试中超过70%的开源MLLM,通过链式思考(CoT)推理实现了3.7个百分点的提升,并展示了测试时扩展的强大潜力。
基于Linux环境快速部署开源大模型的教程
该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。
52B参数的开源多语言大型语言模型
Tele-FLM(亦称FLM-2)是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型,具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构,已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。
基于潜在扩散模型的大规模文本到图像生成模型
Kolors是由快手Kolors团队开发的大规模文本到图像生成模型,基于潜在扩散模型,训练于数十亿文本-图像对。它在视觉质量、复杂语义准确性以及中英文文本渲染方面,均优于开源和闭源模型。Kolors支持中英文输入,尤其在理解及生成中文特定内容方面表现突出。
一个新的高效开源大型语言模型标准
DBRX是一个由Databricks的Mosaic研究团队构建的通用大型语言模型(LLM),在标准基准测试中表现优于所有现有开源模型。它采用Mixture-of-Experts (MoE)架构,使用362亿个参数,拥有出色的语言理解、编程、数学和逻辑推理能力。DBRX旨在推动高质量开源LLM的发展,并且便于企业根据自身数据对模型进行定制。Databricks为企业用户提供了交互式使用DBRX、利用其长上下文能力构建检索增强系统,并基于自身数据构建定制DBRX模型的能力。
前沿级多模态大型语言模型
NVLM 1.0是NVIDIA ADLR推出的前沿级多模态大型语言模型系列,它在视觉-语言任务上达到了业界领先水平,与顶级专有模型和开放访问模型相媲美。该模型在多模态训练后,甚至在纯文本任务上的准确性上也有所提高。NVLM 1.0的开源模型权重和Megatron-Core训练代码为社区提供了宝贵的资源。
先进的医疗领域大型语言模型
HuatuoGPT-o1-8B 是一个专为高级医疗推理设计的医疗领域大型语言模型(LLM)。它在提供最终响应之前会生成一个复杂的思考过程,反映并完善其推理过程。该模型基于LLaMA-3.1-8B构建,支持英文,并且采用'thinks-before-it-answers'的方法,输出格式包括推理过程和最终响应。此模型在医疗领域具有重要意义,因为它能够处理复杂的医疗问题并提供深思熟虑的答案,这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。
一款专为生物医学领域设计的开源大型语言模型
OpenBioLLM-8B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型,专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调,能够理解并生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中的表现超越了其他类似规模的开源生物医学语言模型,并与更大的专有和开源模型如GPT-3.5和Meditron-70B相比也展现出更好的结果。
Seed-Coder 是一个开源的 8B 代码大型语言模型系列。
Seed-Coder 是字节跳动 Seed 团队推出的开源代码大型语言模型系列,包含基础、指令和推理模型,旨在通过最小的人力投入,自主管理代码训练数据,从而显著提升编程能力。该模型在同类开源模型中表现优越,适合于各种编码任务,定位于推动开源 LLM 生态的发展,适用于研究和工业界。
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。
基于大型语言模型的高性能MacOS聊天应用
ChatMLX是一款现代、开源、高性能的MacOS聊天应用程序,基于大型语言模型构建。它利用MLX的强大性能和苹果硅芯片,支持多种模型,为用户提供丰富的对话选择。ChatMLX在本地运行大型语言模型,以确保用户隐私和安全。
医疗领域复杂推理的大型语言模型
HuatuoGPT-o1是一个专为医疗复杂推理设计的大语言模型,能够识别错误、探索替代策略并完善答案。该模型通过利用可验证的医疗问题和专门的医疗验证器,推进了复杂推理的发展。HuatuoGPT-o1的主要优点包括:使用验证器指导复杂推理轨迹的搜索,以微调大型语言模型;应用基于验证器奖励的强化学习(PPO)进一步提升复杂推理能力。HuatuoGPT-o1的开源模型、数据和代码,使其在医疗教育和研究领域具有重要价值。
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