产品库

强大的中文语言模型

Beagle14-7B 是一个强大的中文语言模型，可以用于各种自然语言处理任务。它基于多个预训练模型进行了合并，包含丰富的语言知识和表达能力。Beagle14-7B 具有高效的文本生成能力和准确的语义理解能力，可以广泛应用于聊天机器人、文本生成、摘要提取等任务。Beagle14-7B 的定价信息请访问官方网址了解详情。

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。

谷歌开源的大型语言模型,能够生成高质量的文本内容

RecurrentGemma是谷歌开发的一系列开放语言模型,采用创新的循环架构设计,在文本生成任务上性能优异,包括问答、摘要和推理等。与Gemma模型相比,RecurrentGemma所需的内存更少,生成长序列的推理速度更快。该模型提供了预训练和针对指令的微调版本,可广泛应用于内容创作、对话AI等场景。

WhiteRabbitNeo-7B-v1.5a 是一个预训练的大型语言模型，可用于多种自然语言处理任务。

WhiteRabbitNeo-7B-v1.5a 是WhiteRabbitNeo系列的一个版本，这是一系列大规模、面向自然语言处理任务的预训练语言模型。该模型能够支持文本生成、摘要、翻译等多种任务。

开源自然语言生成模型

OLMo是一个开源的自然语言生成模型,由Allen AI研究所开发,基于Transformer架构,可用于生成高质量的英文文本。它具有生成长度可达4096个token的长文本的能力。OLMo-7B是目前公开的参数量最大的开源英文语言模型之一,拥有69亿参数,在多个英文NLP任务上的表现优于同类模型。它可用于文本生成、任务导向的微调等多种自然语言处理任务。

利用视觉令牌与语言令牌的等距离关系，实现可靠的视频叙述。

Vista-LLaMA是一种先进的视频语言模型，旨在改善视频理解。它通过保持视觉令牌与语言令牌之间的一致距离，无论生成文本的长度如何，都能减少与视频内容无关的文本产生。这种方法在计算视觉与文本令牌之间的注意力权重时省略了相对位置编码，使视觉令牌在文本生成过程中的影响更为显著。Vista-LLaMA还引入了一个顺序视觉投影器，能够将当前视频帧投影到语言空间的令牌中，捕捉视频内的时间关系，同时减少了对视觉令牌的需求。在多个开放式视频问答基准测试中，该模型的表现显著优于其他方法。

基于TensorRT框架的大规模语言模型推理加速库

SwiftInfer是一个基于Nvidia TensorRT框架的大规模语言模型(LLM)推理加速库,通过GPU加速,极大提升LLM在生产环境中的推理性能。该项目针对流式语言模型提出的Attention Sink机制进行了实现,支持无限长度的文本生成。代码简洁,运行方便,支持主流的大规模语言模型。

开源的中英双语预训练语言模型

LingoWhale-8B是一个开源的大规模中英双语预训练语言模型,具有强大的自然语言理解和生成能力。它通过在海量高质量中英文数据上进行预训练,可以完成长文本的理解和多轮交互。该模型采用Transformer架构,参数量达80亿。它在多个中文和英文公开基准测试上都取得了领先的效果。LingoWhale-8B完全开放给学术研究使用,个人开发者可以免费用于商业用途。该模型可以广泛应用于聊天机器人、知识问答、文本生成等领域。

桌面本地语言处理工具

Ava PLS是一个桌面应用程序,允许您在本地计算机上运行语言模型,进行各种语言任务,如文本生成、语法纠正、改写、摘要、数据提取等。具有强大的功能,注重隐私,一体化设计,易于上手使用。

PaLI-3 视觉语言模型：更小、更快、更强

Pali3是一种视觉语言模型，通过对图像进行编码并与查询一起传递给编码器-解码器Transformer来生成所需的答案。该模型经过多个阶段的训练，包括单模态预训练、多模态训练、分辨率增加和任务专业化。Pali3的主要功能包括图像编码、文本编码、文本生成等。该模型适用于图像分类、图像字幕、视觉问答等任务。Pali3的优势在于模型结构简单、训练效果好、速度快。该产品定价为免费开源。

开放数学语言模型

Llemma是一个开放的数学语言模型，提供数据和训练代码。它可以用于数学相关的任务，如定理证明、数学文本生成等。Llemma具有高质量的数学训练数据，可以帮助用户进行数学研究和应用开发。Llemma的优势在于其开放性和灵活性，用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。Llemma的定价信息请参考官方网站。

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。

开源 13B 大规模语言模型

百川 - 13B 是由百川智能开发的开源可商用的大规模语言模型，参数量达到 130 亿，训练数据量达到 1.4 万亿 tokens。该模型支持中英双语，具有高质量的预测和对话能力。模型支持量化部署和 CPU 推理，并在多个基准测试中取得优秀结果。可以广泛应用于自然语言处理领域的任务，如问答系统、对话系统、文本生成等。

🧙‍♂️ 魔法师GPT-3语言模型，支持多种语言任务

The GPT Who Lived 是一个基于GPT-3语言模型的应用。它能够理解并生成多种语言任务，包括文本生成、情感分析、文本摘要等。GPT Who Lived具有快速、准确和高效的特点。它可以帮助用户提高生产力和创造力，适用于各种场景，如写作、翻译、聊天机器人等。我们提供灵活的定价方案，以满足不同用户的需求。

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。

高效多模态大型语言模型

TinyGPT-V 是一种高效的多模态大型语言模型，通过使用小型骨干网络来实现。它具有强大的语言理解和生成能力，适用于各种自然语言处理任务。TinyGPT-V 采用 Phi-2 作为预训练模型，具备出色的性能和效率。

VCoder是一款视觉感知模型,可提高多模态大型语言模型在对象级视觉任务上的性能。

VCoder是一个适配器,可通过辅助感知模式作为控制输入来提高多模态大型语言模型在对象级视觉任务上的性能。VCoder LLaVA是基于LLaVA-1.5构建的。VCoder不微调LLaVA-1.5的参数,因此在通用的问答基准测试中的性能与LLaVA-1.5相同。VCoder在COST数据集上进行了基准测试,在语义、实例和全景分割任务上都取得了不错的性能。作者还发布了模型的检测结果和预训练模型。

语义增强数据成就是AI定制解决方案

Semiring是一个端到端的平台,能够通过少量样本数据生成高质量合成数据集,从而使开发者可以轻松创建高性能的机器学习模型。它提供了完整的ML模型构建流程,包括数据合成、模型训练、评估和部署。关键功能及优势包括:基于先进自然语言模型的高效数据合成;支持自定义域特定数据;无缝自动标注;多样化的预训练模型库;自动模型调优;一体化的云端训练服务;简易的API集成和高速推理等。相比于直接提示大型语言模型和自建方案,Semiring以其卓越的速度、成本效益和质量优势脱颖而出。

快意大模型

「快意」大模型（KwaiYii）是由快手 AI 团队从零到一独立自主研发的一系列大规模语言模型（Large Language Model，LLM），包括预训练模型和对话模型。KwaiYii-13B-Base 预训练模型具备优异的通用技术底座能力，KwaiYii-13B-Chat 对话模型具备出色的语言理解和生成能力。多个权威 Benchmark 结果表明 KwaiYii-13B 模型在各领域具备领先水平。

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。

在浏览器中尝试Cleanlab的可信任语言模型（TLM）

TLM Playground是Cleanlab的一个工具，用于在浏览器中使用可信任语言模型（TLM）。它提供了一个交互式界面，用户可以输入文本并获得模型生成的响应。TLM是一种基于深度学习的语言模型，它可以用于生成自然语言文本，例如回答问题、翻译、文本摘要等。

一个用于创意写作的大型语言模型，具有出色的写作风格。

Meta-Llama-3-120B-Instruct 是一个基于 Meta-Llama-3-70B-Instruct 通过 MergeKit 自我合并的大型语言模型。它在创意写作方面表现出色，但在其他任务上可能存在挑战。该模型使用 Llama 3 聊天模板，默认上下文窗口为 8K，可以通过绳索theta扩展。模型在生成文本时有时会出现错别字，并且喜欢使用大写字母。

一款高效经济的语言模型，具有强大的专家混合特性。

DeepSeek-V2是一个由236B参数构成的混合专家（MoE）语言模型，它在保持经济训练和高效推理的同时，激活每个token的21B参数。与前代DeepSeek 67B相比，DeepSeek-V2在性能上更强，同时节省了42.5%的训练成本，减少了93.3%的KV缓存，并提升了最大生成吞吐量至5.76倍。该模型在8.1万亿token的高质量语料库上进行了预训练，并通过监督式微调（SFT）和强化学习（RL）进一步优化，使其在标准基准测试和开放式生成评估中表现出色。

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。