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大型语言模型，支持多语言和代码数据

Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的大型语言模型（LLM），是Mistral-Nemo-Base-2407的指导微调版本。该模型在多语言和代码数据上进行了训练，显著优于大小相似或更小的现有模型。其主要特点包括：支持多语言和代码数据训练、128k上下文窗口、可替代Mistral 7B。模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维、32个头、8个kv头（GQA）、2^17词汇量（约128k）、旋转嵌入（theta=1M）。该模型在多种基准测试中表现出色，如HellaSwag（0-shot）、Winogrande（0-shot）、OpenBookQA（0-shot）等。

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。

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。

35亿参数的高性能生成模型

C4AI Command R 08-2024是由Cohere和Cohere For AI开发的35亿参数大型语言模型，专为推理、总结和问答等多种用例优化。该模型支持23种语言的训练，并在10种语言中进行了评估，具有高性能的RAG（检索增强生成）能力。它通过监督式微调和偏好训练，以符合人类对有用性和安全性的偏好。此外，该模型还具备对话工具使用能力，能够通过特定的提示模板生成基于工具的响应。

104B参数的多语种高级对话生成模型

C4AI Command R+ 08-2024是一个拥有104B参数的大规模研究发布模型，具备高度先进的能力，包括检索增强生成（RAG）和工具使用，以自动化复杂任务。该模型支持23种语言的训练，并在10种语言中进行评估。它优化了多种用例，包括推理、总结和问答。

基于大型语言模型的语音识别技术。

Seed-ASR是由字节跳动公司开发的基于大型语言模型(Large Language Model, LLM)的语音识别模型。它通过将连续的语音表示和上下文信息输入到LLM中，利用LLM的能力，在大规模训练和上下文感知能力的引导下，显著提高了在包括多个领域、口音/方言和语言的综合评估集上的表现。与最近发布的大型ASR模型相比，Seed-ASR在中英文公共测试集上实现了10%-40%的词错误率降低，进一步证明了其强大的性能。

多语言大型语言模型，优化对话场景。

Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型，包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化，并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构，并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整，以符合人类对有用性和安全性的偏好。

70亿参数的大型多语言对话生成模型

Meta Llama 3.1是Meta公司推出的一种大型语言模型，拥有70亿参数，支持8种语言的文本生成和对话。该模型使用优化的Transformer架构，并通过监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)进行调优，以符合人类对有用性和安全性的偏好。它旨在为商业和研究用途提供支持，特别是在多语言对话场景下表现出色。

大型语言模型，支持多种参数规模

Meta Llama 3 是 Meta 推出的最新大型语言模型，旨在为个人、创作者、研究人员和各类企业解锁大型语言模型的能力。该模型包含从8B到70B参数的不同规模版本，支持预训练和指令调优。模型通过 GitHub 仓库提供，用户可以通过下载模型权重和分词器进行本地推理。Meta Llama 3 的发布标志着大型语言模型技术的进一步普及和应用，具有广泛的研究和商业潜力。

12B参数的大型语言模型

Mistral-Nemo-Base-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的12B参数大型预训练生成文本模型。该模型在多语言和代码数据上进行了训练，显著优于相同或更小规模的现有模型。其主要特点包括：Apache 2.0许可证发布，支持预训练和指令版本，128k上下文窗口训练，支持多种语言和代码数据，是Mistral 7B的替代品。模型架构包括40层、5120维、128头维、14364隐藏维、32头数、8个kv头（GQA）、词汇量约128k、旋转嵌入（theta=1M）。该模型在多个基准测试中表现出色，如HellaSwag、Winogrande、OpenBookQA等。

最先进的12B模型，支持多语言应用

Mistral NeMo 是由 Mistral AI 与 NVIDIA 合作构建的 12B 模型，具有 128k 个令牌的大型上下文窗口。它在推理、世界知识和编码准确性方面处于领先地位。该模型专为全球多语言应用程序设计，支持英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、中文、日语、韩语、阿拉伯语和印地语等多种语言。Mistral NeMo 还使用了新的分词器 Tekken，提高了文本和源代码的压缩效率。此外，该模型经过指令微调，提升了遵循精确指令、推理、处理多轮对话和生成代码的能力。

AI生成内容的完美伪装者

HIX Bypass是一个利用先进的自然语言处理技术，分析数百万人类写作数据集，识别语言模式和风格，并将AI生成的文本转换为类似人类的写作。它内置AI检测功能，可以帮助用户避免AI生成的文本被主流AI检测器标记，同时防止AI生成的电子邮件进入垃圾邮件文件夹，避免谷歌处罚，并提供专家级的释义能力。

大型语言模型，支持多语言和编程语言文本生成。

Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型，拥有3400亿参数，支持4096个token的上下文长度，适用于生成合成数据，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练，涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发，不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。

大型语言模型的详细列表和信息

Models Table 提供了一个包含300多个大型语言模型的列表，这些模型被所有主要的AI实验室使用，包括Amazon Olympus, OpenAI GPT-5, OpenAI GPT-6等。该列表展示了大型语言模型的发展趋势和多样性，对于AI研究者和开发者来说是一个宝贵的资源。

易用的大规模语言模型知识编辑框架

EasyEdit 是一个面向大型语言模型（LLMs）的易用知识编辑框架，旨在帮助用户高效、准确地调整预训练模型的特定行为。它提供了统一的编辑器、方法和评估框架，支持多种知识编辑技术，如ROME、MEND等，并提供了丰富的数据集和评估指标，以衡量编辑的可靠性、泛化性、局部性和可移植性。

大型语言模型，支持指令式对话和功能调用。

Mistral-7B-Instruct-v0.3是由Mistral AI Team开发的大型语言模型，它是Mistral-7B-v0.3的指令式微调版本。该模型具有扩展的词汇量、支持v3 Tokenizer和功能调用。它能够通过指令式对话和功能调用来生成文本，适合于需要交互式对话和自动化任务的场景。

一种大型语言模型，具有扩展词汇量。

Mistral-7B-v0.3是由Mistral AI团队开发的大型语言模型(Large Language Model, LLM)，它是Mistral-7B-v0.2的升级版，具有扩展到32768的词汇量。该模型支持文本生成，适合于需要文本生成能力的应用场景。目前，该模型没有内容审核机制，团队正在寻求社区合作，以实现更精细的内容审核，满足需要内容审核的部署环境。

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。

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。

Phi-3 Mini-128K-Instruct ONNX优化模型促进推理加速

Phi-3 Mini是一个轻量级的顶尖开源模型,建立在Phi-2使用的合成数据和过滤网站之上,专注于高质量的推理密集型数据。这个模型属于Phi-3系列,mini版本有两个变体支持4K和128K上下文长度。该模型经过了严格的增强过程,包括监督式微调和直接偏好优化,以确保精准遵循指令和强大的安全措施。这些经过ONNX优化的Phi-3 Mini模型可在CPU、GPU和移动设备上高效运行。微软还推出了ONNX Runtime Generate() API,简化了Phi-3的使用。

新模型，多种型号，AI驱动合成数据训练

WizardLM-2是WizardLM推出的新一代大型语言模型，包含三种型号：8x22B、70B和7B。该产品采用AI驱动的合成数据训练系统，通过数据分析、加权抽样、渐进式学习和AI互校AI等方法，优化模型性能。它能够自动生成高品质的指令和响应，提供多样化的对话能力，适用于多种编程和开发场景。

简化 LLM 提示管理和促进团队协作

Langtail 是一个旨在简化大型语言模型（LLM）提示管理的平台。通过Langtail，您可以增强团队协作、提高效率，并更深入地了解您的AI工作原理。尝试Langtail，以更具协作和洞察力的方式构建LLM应用。

构建为您工作的AI团队

使用BrainSoup，您可以创建自定义AI代理来处理任务并通过自然语言自动化流程。提高AI的能力与您的数据，同时保持最佳的隐私和安全性。BrainSoup支持多个大型语言模型和语义核心技术，使AI代理更加强大和个性化。

大型语言模型角色扮演框架

RoleLLM是一个角色扮演框架，用于构建和评估大型语言模型的角色扮演能力。它包括四个阶段：角色概要构建、基于上下文的指令生成、使用GPT进行角色提示和基于角色的指令调整。通过Context-Instruct和RoleGPT，我们创建了RoleBench，这是一个系统化和细粒度的角色级别基准数据集，包含168,093个样本。此外，RoCIT在RoleBench上产生了RoleLLaMA（英语）和RoleGLM（中文），显著提高了角色扮演能力，甚至与使用GPT-4的RoleGPT取得了可比较的结果。

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。

Andes - 大型语言模型（LLM）API市场

Andes是一个大型语言模型（LLM）API市场，连接领先的人工智能技术，提供自然语言处理、自动文本生成、翻译等功能，为您的应用增加智能能力。

将AI生成文本转化为自然流畅的人类语言。

Humanizar Texto IA 是一款基于人工智能的文本优化工具，旨在将由AI生成的文本转化为更自然、更符合人类语言习惯的文本。该工具使用先进的算法，如基于GPT-3和自然语言处理技术，来改善文本的语法、风格、语调和连贯性。它不仅提高了文本的质量，还有助于用户避免被AI检测工具如ChatGPT Zero识别。Humanizar Texto IA 工具的主要优点包括提升文本质量、降低成本、全天候可用性和保障隐私。

智能AI聊天助手，提供多语言对话和个性化服务。

Ai Chat机器人Plus是一款基于人工智能技术的聊天机器人，它能够理解并流畅地与用户进行交流，提供信息查询、日常咨询、技术支持等服务。这款产品通过模仿人类的对话方式，为用户提供了一个直观、便捷的交互体验。它主要的优点包括快速响应、高准确率的语义理解以及个性化的服务体验。Ai Chat机器人Plus适用于需要快速、智能对话解决方案的个人和企业用户。