需求人群:
"适用于自然语言处理研究者、中文机器学习开发者以及需要大量中文语料的AI项目。"
使用场景示例:
用于训练中文聊天机器人
支持中文文本挖掘和情感分析
作为中文自然语言理解模型的训练基础
产品特色:
提供大规模的中文语料数据
支持自然语言处理和机器学习研究
促进中文AI技术的发展
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MNBVC是一个超大规模的中文语料集,对标chatGPT训练的40T数据
MNBVC(Massive Never-ending BT Vast Chinese corpus)是一个旨在为AI提供丰富中文语料的项目。它不仅包括主流文化内容,还涵盖了小众文化和网络用语。数据集包括新闻、作文、小说、书籍、杂志、论文、台词、帖子、wiki、古诗、歌词、商品介绍、笑话、糗事、聊天记录等多种形式的纯文本中文数据。
构建数学基础模型的数学中心语料库
MathPile是一个包含约95亿个标记的数学中心语料库,从教科书(包括讲座笔记)、arXiv、维基百科、ProofWiki、StackExchange和网页中汲取数学内容,适用于K-12、大学、研究生水平和数学竞赛。MathPile的数据质量高,并且有着丰富的数据文档,以增强透明度和给用户灵活的使用数据的能力。在授权方面,MathPile遵循BY-NC-SA 4.0许可协议,同时计划很快发布一个商业可用版本。
Python自然语言处理工具包
NLTK是一个领先的Python平台,用于处理人类语言数据。它提供了易于使用的接口,用于访问50多个语料库和词汇资源,如WordNet,并提供了一套文本处理库,用于分类、标记、解析和语义推理。它还提供了工业级NLP库的封装,并有一个活跃的讨论论坛。NLTK适用于语言学家、工程师、学生、教育者、研究人员和行业用户。NLTK可以免费使用,并且是一个开源的社区驱动项目。
提供高质量中文语料资源,助力人工智能大模型预训练。
中文互联网语料资源平台是由中国网络空间安全协会主办的专业网站,旨在为人工智能大模型的预训练提供高质量、安全合规的中文语料资源。该平台汇聚了来自企业、高校和科研单位的协同优势,依托‘共建-共享’机制,形成了包括中文互联网基础语料2.0、人民网主流价值数据集、国家版本馆明清文献语料等多个高质量语料库。这些语料库经过严格的信源筛选、格式清洗、语言过滤、数据去重、内容过滤、隐私过滤等处理步骤,确保了数据的合法性、真实性、准确性和客观性。平台的资源对于推动国家人工智能技术创新和产业发展具有重要意义,可帮助大模型更好地理解和生成中文内容,提升其知识能力与价值观对齐。
自然语言处理模型
LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。通过使用 Transformer 模块的扩展,该模型可以在不遗忘旧知识的情况下,高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能,在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型(LLaMA Pro-Instruct)在各种基准测试中均取得了先进的性能,展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解,为在各种环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。
数据库查询的自然语言处理基准测试
TAG-Bench是一个用于评估和研究自然语言处理模型在回答数据库查询方面性能的基准测试。它基于BIRD Text2SQL基准测试构建,并通过增加对世界知识或超越数据库中明确信息的语义推理要求,提高了查询的复杂性。TAG-Bench旨在推动AI和数据库技术的融合,通过模拟真实的数据库查询场景,为研究者提供了一个挑战现有模型的平台。
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。
让自然语言处理和机器学习解决方案更易于访问和经济实惠,以实现更好、更智能的决策。
UBIAI 文本标注工具是一个强大的数据标注平台,可以轻松进行数据标注、训练和模型部署。通过我们的光学字符识别(OCR)技术,您可以准确地从图像中提取文本。UBIAI 的自动化标注使得标注变得简单,通过学习您的输入,逐渐减少您的工作量,同时保持高质量的标注。您可以在一个文档中以多种语言进行标注,包括希伯来语、日语、阿拉伯语、印地语等。无论您需要分析医疗记录还是金融文件,UBIAI 都可以帮助简化您的数据标注和训练流程。
先进的自然语言处理模型
MiscNinja是一种先进的自然语言处理模型,具有强大的文本生成和理解能力。其优势在于可以应用于多种领域,如智能对话系统、文本摘要、自动翻译等。定价根据使用情况而定,定位于为开发者和企业提供强大的自然语言处理解决方案。
AI自然语言处理模型
Powerups AI是一款基于人工智能技术的自然语言处理模型,具有极高的语言理解和生成能力。该模型可以用于文本生成、语言翻译、对话生成等多个领域,可以帮助用户快速生成高质量的文本内容,提高工作效率。
强大的语言模型,支持多种自然语言处理任务。
GLM-4-32B 是一个高性能的生成语言模型,旨在处理多种自然语言任务。它通过深度学习技术训练而成,能够生成连贯的文本和回答复杂问题。该模型适用于学术研究、商业应用和开发者,价格合理,定位精准,是自然语言处理领域的领先产品。
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。
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。
一个由真实世界用户与ChatGPT交互构成的语料库。
WildChat数据集是一个由100万真实世界用户与ChatGPT交互组成的语料库,特点是语言多样和用户提示的多样性。该数据集用于微调Meta的Llama-2,创建了WildLlama-7b-user-assistant聊天机器人,能够预测用户提示和助手回应。
找到人工智能、机器学习、自然语言处理和数据科学等领域的最佳AI工作和职业机会。
Next AI Jobs是一个提供人工智能、机器学习、自然语言处理和数据科学等领域的工作和职业机会的网站。它连接了人工智能行业的雇主和求职者,为人才提供了广阔的发展空间和机会。Next AI Jobs的主要优点是它集中了人工智能领域的工作和职业机会,为求职者提供了更便捷的职业发展途径。
一款使用自然语言查询数据库的网站
Dataneko是一个通过自然语言查询数据库的网站。它允许用户用简单的英语语句查询和操作数据库,而不需要编写任何SQL代码。Dataneko适用于各种关系数据库,包括MySQL、PostgreSQL、SQLite等。它使用了自然语言处理技术,可以解析用户的英语查询,自动生成对应的SQL语句,从而实现无代码数据库访问。Dataneko让开发者和ANALYST们更高效地利用数据库资源。
通过自然语言生成SQL查询,简化数据库交互。
Vanna是一个使用Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术的开源Python框架,用于SQL生成和相关功能。它通过训练RAG模型,将自然语言问题转换为SQL查询,从而允许用户以提问的形式与数据库进行交互。Vanna的主要优点包括高准确度、安全性、私有性、自学习能力,并且支持任何SQL数据库。
无需SQL可用自然语言与数据库聊天
AskYourDatabase是一个ChatGPT插件,支持使用自然语言与数据库交谈,无需编写SQL语句。用户可以简单连接自己的SQL或NoSQL数据库,通过聊天的方式获取数据洞察、可视化数据、插入测试数据、设计表结构等,提升工作效率。
通过自然语言查询数据库,快速获取数据洞察。
Sequel是一个自然语言数据库接口,它允许用户使用自然语言查询数据库,无需编写SQL查询。它通过自然语言处理技术将问题转换为SQL查询,并执行这些查询以返回结果。Sequel支持多种数据库,如PostgreSQL、MySQL和SQLite,并确保与现有数据库的安全连接。它旨在帮助开发者、数据分析师和商业用户更快速、更高效地查询数据库。
Mistral是一个开源自然语言处理模型
Mistral是一个小型但强大的开源自然语言处理模型,可适用于多种使用场景。Mistral 7B模型性能优于Llama 2 13B模型,拥有自然的编程能力和8000个序列长度。Mistral采用Apache 2.0许可证发布,易于在任何云端和个人电脑GPU上部署使用。
7B参数的大型语言模型,提升自然语言处理能力
OLMo 2 7B是由Allen Institute for AI (Ai2)开发的一款7B参数的大型语言模型,它在多个自然语言处理任务上展现出色的表现。该模型通过在大规模数据集上的训练,能够理解和生成自然语言,支持多种语言模型相关的科研和应用。OLMo 2 7B的主要优点包括其大规模的参数量,使得模型能够捕捉到更加细微的语言特征,以及其开源的特性,促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。
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。
人工智能驱动的自然语言处理工具,实现与机器的人类对话
TopAi Chat是一款人工智能驱动的自然语言处理工具,可以实现与机器的人类对话。它可以帮助用户更快速、更高效地生成相关、引人入胜的内容。TopAi Chat使用先进的AI技术,能够模拟人类的对话方式,让用户能够与机器进行自然流畅的交流。无论是聊天、问答、还是获取信息,TopAi Chat都能提供准确、快速、有趣的回答和服务。通过TopAi Chat,用户可以提升内容生成的效率,节省时间和精力。
使用自然语言与数据互动
Raw Query是一款使用先进的人工智能技术让您像与团队成员交谈一样与数据库交谈的工具。无论您是需要了解最新加入Pro计划的客户,还是需要添加新的销售或更新客户的电子邮件,Raw Query都能为您完成。它可以帮助您查询数据、添加数据、更新数据,让您的工作更加高效。
AI智能知识库和自然语言搜索
Telescope是一款AI智能知识库和自然语言搜索工具,它能够将视频转录、文档摘要和网页提取,并通过自然语言搜索功能实现快速的知识发现。通过Telescope,您可以以比传统搜索快10倍的速度解锁知识。
通过自然语言控制机器人的模拟平台。
LuckyRobots是一个致力于使机器人技术对普通软件工程师可用的模拟平台,通过自然语言控制机器人执行任务,无需依赖ROS和物理硬件。平台提供了虚拟环境、物理模拟和多摄像头输入,支持用户部署和测试端到端的AI模型。
使用自然语言编辑代码库,提高编程效率。
Manicode是一个基于人工智能的编程辅助工具,它能够理解整个代码库,并提供上下文感知的建议和编辑。用户可以使用简单的英语指令来编写代码,Manicode将其翻译成高效、清晰的代码。此外,它还支持AI驱动的重构,自动提升代码质量、修复错误和优化性能。Manicode的出现代表了编程领域的一次革命,它通过自然语言处理和人工智能技术,极大地提高了开发者的工作效率,降低了编程的门槛。
自然语言文本转表格工具
Textraction是一款自然语言文本转表格工具,能够将文本快速转换为表格,支持多语言,提供无限可能的实体提取,具有快速易用、自然语言描述等优势。定价根据使用量计费,适用于房地产、简历、客户支持、金融、产品列表、采购订单、教程等场景。
自然语言界面执行任务
Layerbrain是一款人类语言界面软件,可通过自然语言与任何软件、数据或API交互,执行任务。它可以帮助用户省去繁琐的命令行或编程操作,提高工作效率。Layerbrain还提供了强大的数据处理和分析功能,用户可以使用自然语言查询和分析数据。Layerbrain的定价灵活,用户可以根据自己的需求选择不同的套餐。
通用世界模型,支持自然语言动作和视频状态
Pandora是一个向通用世界模型迈进的模型,它能够通过生成视频来模拟世界状态,并允许使用自然语言在任何时间控制视频内容。Pandora与以往的文本到视频模型不同,它允许在视频生成过程中随时接受自由文本动作输入,从而实现视频的即时控制。这种即时控制能力实现了世界模型支持交互式内容生成和增强的健壮推理和规划的承诺。Pandora能够跨多个领域生成视频,如室内/室外、自然/城市、人类/机器人、2D/3D等场景。此外,Pandora还允许通过高质量的数据进行指令调整,使得模型能够在一个领域学习动作并在另一个未见过的领域中使用。Pandora模型还通过自回归模型生成更长的视频,其生成的视频长度可以超过训练视频的长度。尽管Pandora作为通用世界模型的初步步骤仍有限制,例如在生成一致性视频、模拟复杂场景、理解常识和物理法则以及遵循指令/动作方面可能会失败,但它在视频生成和自然语言控制方面展示了巨大的潜力。
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