需求人群:
["创意作家和内容创作者:可以利用该模型生成高质量的文本内容","研究人员和开发者:用于研究和开发大型语言模型在创意写作上的应用","教育机构:作为教学工具,帮助学生理解语言模型在写作上的潜力"]
使用场景示例:
用于生成小说或故事的初稿
作为写作辅助工具,帮助用户克服写作障碍
在教育环境中,作为教学案例展示语言模型的写作能力
产品特色:
用于创意写作,提供高质量的写作风格
默认上下文窗口为 8K,可扩展
支持生成文本时的上下文理解
有时生成错别字,但不影响整体写作质量
倾向于使用大写字母,可能增加文本的表现力
提供了量化模型,方便不同需求的用户选择
在特定用例中可能超越 GPT-4 的性能
使用教程:
步骤1:导入必要的库,如 transformers 和 torch
步骤2:使用 AutoTokenizer 从预训练模型中加载分词器
步骤3:准备输入消息,并应用聊天模板生成提示
步骤4:创建 text-generation 管道,指定模型和设备映射
步骤5:使用管道生成文本,设置最大新令牌数、采样选项、温度等参数
步骤6:打印生成的文本
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一款由Gradient AI团队开发的高性能文本生成模型。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型,它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K,展示了SOTA(State of the Art)大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数,并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术,实现了在长文本上的高效学习。此外,它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建,以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
探索不同的文本生成模型,通过草拟消息和微调响应来提升体验。
Workers AI LLM Playground是一个在线平台,允许用户通过草拟消息和微调响应来探索不同的文本生成模型。该平台由先进的人工智能技术驱动,旨在为开发者和研究人员提供一个实验和学习的环境,以更好地理解和利用大型语言模型(LLM)的能力。
快速构建自然语言处理应用
GradientJ是一个用于测试、部署和管理自然语言处理应用的平台。它基于大型语言模型如GPT-4,提供快速构建NLP应用的能力。用户可以使用GradientJ开发自定义的文本生成、问答系统、聊天机器人等NLP应用。GradientJ提供简单易用的接口和工具,让开发者能够快速上手并实现自己的用例。定价方案灵活,适合个人开发者和企业用户。
基于大型语言模型的文本生成工具
TextSynth是一个基于大型语言模型的文本生成工具。它使用Falcon 7B和Llama2 7B等先进的语言模型,可以帮助用户完成文本的自动补全和生成。无论是写作、聊天还是翻译,TextSynth都能提供准确、流畅的文本输出。它支持多种语言和领域,具有强大的功能和灵活的参数设置。TextSynth是提高生产力和创造力的理想工具。
ChatGPT提示词优化
PromptPort 是一个提供创意写作灵感的平台,通过提供丰富的写作提示和创作工具,激发用户的创作热情和想象力,创建、优化和分享 ChatGPT 的提示词。用户可以浏览各种主题的写作提示,从中获取灵感并展开创作。PromptPort 还提供文本生成工具和可视化生成工具,帮助用户优化写作效果。该平台适用于作家、诗人、学生、教师和任何对创作感兴趣的人。
一个由LLMs驱动的智能Siri,无需专用硬件即可使用。
Siri-Ultra是一个基于云的智能助手,可以在Cloudflare Workers上运行,并且可以与任何大型语言模型(LLM)配合使用。它利用了LLaMA 3模型,并且通过自定义函数调用来获取天气数据和在线搜索。这个项目允许用户通过Apple Shortcuts来使用Siri,从而消除了对专用硬件设备的需求。
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。
构建高级语音AI,由LLM提供支持,实现人类般的交互体验。
Retell AI是一个强大的AI代理构建平台,允许用户快速构建和测试复杂的工作流程,并通过电话呼叫、网络呼叫或任何其他地方部署它们。该平台支持使用任何大型语言模型(LLM),并提供了实时的交互体验,包括人类般的声音和语音克隆支持。Retell AI的主要优点包括低延迟、高稳定性和符合HIPAA标准的安全性。
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。
开源的、专为大型语言模型优化的网页爬虫与抓取工具。
Crawl4AI是一个强大的、免费的网页爬取服务,旨在从网页中提取有用信息,并使其对大型语言模型(LLMs)和AI应用可用。它支持高效的网页爬取,提供对LLM友好的输出格式,如JSON、清理过的HTML和Markdown,支持同时爬取多个URL,并完全免费且开源。
为企业提供开源、灵活的AI模型开发、测试和运行平台。
Red Hat Enterprise Linux AI 是一个基于开源的模型平台,旨在无缝地开发、测试和运行企业级应用的大型语言模型(LLMs)。它结合了开源许可的IBM Granite LLMs、InstructLab模型对齐工具、Red Hat Enterprise Linux的可启动镜像以及Red Hat提供的技术支持和模型知识产权保障。该平台支持跨混合云环境的可移植性,并能与Red Hat OpenShift® AI集成,进一步推进企业AI开发、数据管理和模型治理。
提升大型语言模型解决数学问题的能力
ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型,旨在提高大型语言模型(LLMs)在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号,并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验,显示出在保持语言能力的同时,显著提升了数学问题解决能力。
Prompto是一个开源的网络应用程序,旨在使与LLM的交互简单高效。
Prompto是一个开源的网页应用程序,旨在使与大型语言模型(LLMs)的交互简单高效。它可以轻松切换不同的LLMs,通过调整温度设置来调整LLM的创造力和风险水平,提供聊天机器人界面和笔记本界面,可以创建常用提示的模板,并且在浏览器中运行,确保流畅响应的体验。所有设置和聊天记录仅存储在浏览器的本地存储中,保护用户隐私。
低代码生成AI应用程序的生成性AI RAG工具包。
create-tsi是一个生成性AI RAG(Retrieval-Augmented Generation)工具包,用于低代码生成AI应用程序。它利用LlamaIndex和T-Systems在Open Telekom Cloud上托管的大型语言模型(LLMs),简化了AI应用程序的创建过程,使其变得快捷、灵活。用户可以使用create-tsi生成聊天机器人、编写代理并针对特定用例进行定制。
用于评估其他语言模型的开源工具集
Prometheus-Eval 是一个用于评估大型语言模型(LLM)在生成任务中表现的开源工具集。它提供了一个简单的接口,使用 Prometheus 模型来评估指令和响应对。Prometheus 2 模型支持直接评估(绝对评分)和成对排名(相对评分),能够模拟人类判断和专有的基于语言模型的评估,解决了公平性、可控性和可负担性的问题。
一款私人且离线的AI个人知识管理桌面应用
Reor是一个AI驱动的桌面笔记应用,它通过自动链接相关笔记、回答笔记上的问题、提供语义搜索以及生成AI闪卡来增强个人的知识管理。所有数据本地存储,支持类似Obsidian的Markdown编辑器。Reor项目的核心假设是,思考工具的AI模型应默认在本地运行。它利用了Ollama、Transformers.js和LanceDB等技术,使得大型语言模型(LLM)和嵌入模型能够在本地运行。同时,也支持连接到OpenAI或兼容的API,如Oobabooga。
使用ollama Python客户端与ComfyUI工作流集成的大型语言模型(LLM)
ComfyUI Ollama是为ComfyUI工作流设计的自定义节点,它使用ollama Python客户端,允许用户轻松地将大型语言模型(LLM)集成到他们的工作流程中,或者仅仅是进行GPT实验。这个插件的主要优点在于它提供了与Ollama服务器交互的能力,使得用户可以执行图像查询、通过给定的提示查询LLM,以及使用精细调整参数进行LLM查询,同时保持生成链的上下文。
一种通过大型语言模型引导的模拟到现实世界转移策略,用于获取机器人技能。
DrEureka是一个利用大型语言模型(LLMs)自动化和加速模拟到现实(sim-to-real)设计的方法。它通过物理模拟自动构建合适的奖励函数和领域随机化分布,以支持现实世界中的转移。DrEureka在四足机器人运动和灵巧操作任务上展示了与人工设计相媲美的sim-to-real配置,并能够解决如四足机器人在瑜伽球上平衡和行走等新颖任务,无需人工迭代设计。
AI代码查找器,快速找到AI论文的代码实现
AI Code Finder是一个免费的浏览器插件,可以快速找到任何AI研究论文的代码实现。它能够自动在Google、ArXiv、学术搜索引擎、论坛等网站上找到与论文相关的代码链接,并提供CODE按钮供用户点击跳转到开源代码实现。用户还可以创建提醒以获取最新的代码实现、作者的最新工作和最新进展。此插件适用于从事人工智能、数据科学、计算机视觉、语音识别、深度学习和大型语言模型等领域的工程师、研究人员、开发人员和技术领导者。
构建定制的大型语言模型(LLM)以增强聊天机器人的能力。
ChatRTX 是 NVIDIA 提供的一个用于构建定制大型语言模型(LLM)的平台,旨在提升聊天机器人的智能水平和交互能力。它利用先进的 AI 技术,通过理解自然语言处理(NLP)来提供更加人性化的对话体验。ChatRTX 的主要优点包括高度的可定制性、强大的语言理解能力和高效的交互设计,适合需要高级对话系统的各种商业应用。
基于AI的Python网络爬虫库,自动化提取网页信息。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM(大型语言模型)和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息,库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程,提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的,但不应被滥用。
使用大型语言模型(LLMs)进行数据清洗和整理的Python库。
databonsai是一个Python库,利用大型语言模型(LLMs)执行数据清洗任务。它提供了一系列工具,包括数据分类、转换和提取,以及对LLM输出的验证,支持批量处理以节省令牌,并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
一款基于生物医学数据的8亿参数大型语言模型
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型(LLM),在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型,并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力,是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
基于GPT-4架构的先进聊天模型,提供高质量的对话体验。
gpt2-chatbot是一个基于GPT-4架构的大型语言模型,由OpenAI训练。它在对话中表现出色,能够提供结构化、有深度的回答,并且在知识存储方面表现出色。该模型在LMSYS的Direct Chat和Arena (Battle)模式中可供使用,允许用户无需登录即可进行交流和评估。
下一代本地优先的大型语言模型(LLMs)
anime.gf 是由 moecorp 发起的下一代本地优先的大型语言模型(LLMs),目前正处于积极开发阶段。它代表了一种新兴的本地化和开源的人工智能技术,旨在提供更高效、更个性化的用户体验。
在线聊天机器人竞技场,比较不同语言模型的表现。
LMSYS Chatbot Arena 是一个在线平台,旨在通过用户与匿名聊天机器人模型的互动,对大型语言模型(Large Language Models, LLMs)进行基准测试。该平台收集了超过70万次人类投票,计算出LLM的Elo排行榜,以确定谁是聊天机器人领域的冠军。平台提供了一个研究预览,具有有限的安全措施,可能生成不当内容,因此需要用户遵守特定的使用条款。
与多个AI聊天机器人同时对话,发现最佳答案
ChatALL是一款桌面客户端软件,它允许用户同时与多个大型语言模型(LLMs)基础的AI聊天机器人进行对话,帮助用户发现最佳的对话结果。这款软件的主要优点在于其能够并发发送提示给不同的AI机器人,从而快速比较它们在不同任务上的表现,并找到最适合的机器人。产品背景信息显示,ChatALL适合于希望从LLMs中找到最佳答案或创作的专家、研究人员以及LLM应用的开发者。目前,ChatALL是免费提供给用户的。
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