需求人群:
"OpenAI Embedding Models可用于自然语言处理、知识检索、生成式对话系统等多个领域。"
使用场景示例:
ChatGPT中的知识检索
生成式对话系统
自然语言处理任务
产品特色:
提供两个全新的嵌入模型:text-embedding-3-small和text-embedding-3-large
更新的GPT-4 Turbo预览模型、GPT-3.5 Turbo模型和文本内容审核模型
嵌入模型支持缩短嵌入,允许开发者在性能和成本之间进行灵活权衡
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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。
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。
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。
Gemini Embedding 是一种先进的文本嵌入模型,通过 Gemini API 提供强大的语言理解能力。
Gemini Embedding 是 Google 推出的一种实验性文本嵌入模型,通过 Gemini API 提供服务。该模型在多语言文本嵌入基准测试(MTEB)中表现卓越,超越了之前的顶尖模型。它能够将文本转换为高维数值向量,捕捉语义和上下文信息,广泛应用于检索、分类、相似性检测等场景。Gemini Embedding 支持超过 100 种语言,具备 8K 输入标记长度和 3K 输出维度,同时引入了嵌套表示学习(MRL)技术,可灵活调整维度以满足存储需求。该模型目前处于实验阶段,未来将推出稳定版本。
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。
新型嵌入模型,性能更强,价格更低。
OpenAI Embedding Models是一系列新型嵌入模型,包括两个全新的嵌入模型和更新的GPT-4 Turbo预览模型、GPT-3.5 Turbo模型以及文本内容审核模型。默认情况下,发送到OpenAI API的数据不会用于训练或改进OpenAI模型。新的嵌入模型具有更低的定价,包括更小、高效的text-embedding-3-small模型和更大、更强大的text-embedding-3-large模型。嵌入是表示自然语言或代码等内容中概念的一系列数字。嵌入使得机器学习模型和其他算法更容易理解内容之间的关系,并执行聚类或检索等任务。它们为ChatGPT和Assistants API中的知识检索以及许多检索增强生成(RAG)开发工具提供支持。text-embedding-3-small是新的高效嵌入模型,相比其前身text-embedding-ada-002模型,性能更强,MIRACL的平均分数从31.4%提升至44.0%,而在英语任务(MTEB)的平均分数从61.0%提升至62.3%。text-embedding-3-small的定价也比之前的text-embedding-ada-002模型降低了5倍,从每千个标记的价格$0.0001降至$0.00002。text-embedding-3-large是新一代更大的嵌入模型,能够创建高达3072维的嵌入。性能更强,MIRACL的平均分数从31.4%提升至54.9%,而在MTEB的平均分数从61.0%提升至64.6%。text-embedding-3-large的定价为$0.00013/千个标记。此外,我们还支持缩短嵌入的原生功能,使得开发者可以在性能和成本之间进行权衡。
使用大型语言模型改进文本嵌入
E5-mistral-7b-instruct 是一个具有 32 层和 4096 个嵌入大小的文本嵌入模型。它可以用于编码查询和文档,以生成语义向量表示。该模型使用自然语言任务描述指导文本嵌入过程,可以根据不同的任务进行定制。该模型在 MS-MARCO passage ranking 数据集上进行了训练,可用于信息检索、问答等自然语言处理任务。
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。
vivo自主研发的智能语言理解模型
蓝心大模型是vivo自主研发的智能语言理解模型,具有70亿模型参数量,可以处理32K上下文长度。它基于260TB的多语言训练语料,拥有强大的语言理解能力,可以广泛应用于内容创作、知识问答、逻辑推理、代码生成等场景,持续为用户提供安全可靠的人机交互体验。该模型已通过严格的安全合规检测,输出结果安全合规。
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。
Genie是一个使用自然语言处理完成数据查询和分析的人工智能助手
Genie是一个人工智能数据分析助手,它使用自然语言处理技术帮助企业用户查询和可视化数据,无需复杂的SQL语句。Genie可以分析、概括并可视化数据,极大地提高了企业的工作效率。
生成式商业智能产品,支持自然语言数据分析
百度智能云有解(GBI)是一款生成式商业智能产品。它将文心大模型融入BI场景,支持通过自然语言对话式交互执行数据查询与分析,实现"任意表,随便问",为企业客户建立"对话即洞察"的数据分析新范式。主要功能包括任意表格即传即问、自然语言数据查询、专业知识注入和复杂计算逻辑等。产品优势在于打破传统预置模版限制,支持跨领域迁移应用场景。定价暂未公开,根据不同接入方案会有差异。
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。
基于特定模型的量化大型语言模型,适用于自然语言处理等任务。
该模型是量化版大型语言模型,采用4位量化技术,降低存储与计算需求,适用于自然语言处理,参数量8.03B,免费且可用于非商业用途,适合资源受限环境下高性能语言应用需求者。
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。
构建自然人类交流的实时人工智能
Fixie.ai致力于开发能够像人类一样自然交流的人工智能模型。我们认为,有用的、高效的、易获取的通用人工智能(AGI)将需要能够在快节奏、模糊不清的自然人类交流世界中运作的模型。我们正在解决的问题是构建Ultravox,一个开源的、最先进的语音到语音模型;构建处理WebRTC上LLMs实时通信的最佳堆栈;在Town上构建新体验;在TheFastest.ai上跟踪模型和提供商的延迟;以及在AI领域探索可能性的边界。
英文文本嵌入模型
Jina Embeddings V2 Base是一种英文文本嵌入模型,支持8192个序列长度。它基于Bert架构(JinaBert),支持ALiBi的对称双向变体,以允许更长的序列长度。该模型在C4数据集上进行了预训练,并在Jina AI的超过4亿个句子对和负样本的集合上进行了进一步训练。该模型适用于处理长文档的多种用例,包括长文档检索、语义文本相似度、文本重排序、推荐、RAG和LLM基于生成式搜索等。模型具有137百万个参数,推荐在单个GPU上进行推理。
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。
绘图,问答,图片处理一站式 AI 服务
小门道 AI 是一个提供 AI 服务的网站,包括 Midjourney 和 Stable Diffusion 绘图,chatgpt 对话,抠图,去除水印,魔法抹除,图片变清,无损放大等功能。我们提供智能问答功能,可联网搜索,任务式 (基于 AutoGPT),学术助理,上传文件,数学解题等。同时,我们还提供抠图、放大变清、转矢量图、人脸融合等图片处理功能。产品定价根据具体功能和使用情况而定,定位于提供高质量的 AI 服务。
自然语言与任何GraphQL API对话
ChatGQL是一个能够让用户使用自然语言与任何GraphQL API进行对话的工具。它使用人工智能技术,让用户能够以自然的方式与API进行交互。ChatGQL提供了简单易用的界面,用户可以直接在聊天窗口中输入问题或指令,然后ChatGQL会将其转化为GraphQL API可以理解的语言,并返回相应的结果。ChatGQL的优势在于它能够大大简化与GraphQL API的交互过程,使得开发者能够更加高效地使用API。
人工智能领域的多轮对话处理专家
汉王天地大模型是汉王科技推出的一款专注于人工智能领域的大语言模型,拥有30年的行业积累。它能够实现多轮对话,高效处理任务,并深耕办公、教育、人文等多个垂直细分领域。该模型通过从人类反馈中进行强化学习,不断优化自身智能,提供包括智能校对、自动翻译、法律咨询、绘画生成、文案生成等在内的多样化服务,以赋能法律、人文、办公、教育、医养等行业,提升效率和创意。
在本地使用 LLMs 根据自然语言提示生成音乐。
MusicGPT 是一款允许在任何平台上以高性能方式在本地运行最新音乐生成 AI 模型的应用程序。它支持文本条件音乐生成、旋律条件音乐生成以及不确定长度 / 无限音乐流。产品优势在于无需安装重型依赖如 Python 或机器学习框架,能够本地运行 AI 模型,提供自然语言提示生成音乐的功能。
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。
人工智能入门教程网站,提供全面的机器学习与深度学习知识。
该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。
推动人工智能安全治理,促进技术健康发展
《人工智能安全治理框架》1.0版是由全国网络安全标准化技术委员会发布的技术指南,旨在鼓励人工智能创新发展的同时,有效防范和化解人工智能安全风险。该框架提出了包容审慎、确保安全,风险导向、敏捷治理,技管结合、协同应对,开放合作、共治共享等原则。它结合人工智能技术特性,分析风险来源和表现形式,针对模型算法安全、数据安全和系统安全等内生安全风险,以及网络域、现实域、认知域、伦理域等应用安全风险,提出了相应的技术应对和综合防治措施。
一个用于自然语言处理的先进模型
Meta-spirit-lm是由Meta公司开发的一款先进的自然语言处理模型,它在Hugging Face平台上发布。这款模型在处理语言相关的任务时表现出色,如文本生成、翻译、问答等。它的重要性在于能够理解和生成自然语言,极大地推动了人工智能在语言理解领域的进步。该模型在开源社区中受到广泛关注,可以用于研究和商业用途,但需遵守FAIR Noncommercial Research License。
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。
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