需求人群:
Prompto适用于需要与大型语言模型进行交互的用户,例如研究人员、学生、写作人员和开发人员。它提供了简单、直观的界面,使用户可以轻松地与LLMs进行对话、提问和创作。
使用场景示例:
研究人员可以使用Prompto与语言模型进行交互,探索不同的研究方向。
学生可以使用Prompto进行写作辅助,获取灵感和帮助。
开发人员可以使用Prompto测试不同的语言模型,并集成到自己的应用中。
产品特色:
轻松切换不同的LLMs
通过调整温度设置来控制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
创建常用提示的模板,并且在使用过程中添加上下文
在浏览器中运行,确保流畅响应的体验
使用教程:
打开Prompto网站
选择所需的语言参数
调整温度设置来控制LLM的创造力和风险水平
选择聊天机器人界面或笔记本界面
创建常用提示的模板
开始与LLM进行交互
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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。
Nous Research推出的首款无限制AI聊天机器人
Nous Chat是AI研究组织Nous Research推出的首款面向用户的聊天机器人,它提供了对大型语言模型Hermes 3-70B的访问权限。Hermes 3-70B是Meta的Llama 3.1的一个变体,经过微调后,以ChatGPT等流行AI聊天工具的形式提供服务。该聊天机器人以其复古的设计语言和早期PC终端的字体和字符为特色,提供暗色和亮色模式供用户选择。尽管Nous Chat旨在允许用户部署和控制自己的AI模型,但它实际上设置了一些防护措施,包括禁止制造非法药物。此外,该模型的知识截止日期为2023年4月,因此在获取最新事件方面可能不如其他竞争对手有用。尽管如此,Nous Chat是一个有趣的实验,随着新功能的添加,它可能成为企业聊天机器人和AI模型的一个有吸引力的替代品。
大型语言模型,高效文本生成。
InternLM2.5-7B-Chat GGUF是一个大型语言模型,专为文本生成而设计。它基于开源框架llama.cpp,支持多种硬件平台的本地和云推理。该模型具有7.74亿参数,采用先进的架构设计,能够提供高质量的文本生成服务。
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。
LLM的评估和单元测试框架
DeepEval提供了不同方面的度量来评估LLM对问题的回答,以确保答案是相关的、一致的、无偏见的、非有毒的。这些可以很好地与CI/CD管道集成在一起,允许机器学习工程师快速评估并检查他们改进LLM应用程序时,LLM应用程序的性能是否良好。DeepEval提供了一种Python友好的离线评估方法,确保您的管道准备好投入生产。它就像是“针对您的管道的Pytest”,使生产和评估管道的过程与通过所有测试一样简单直接。
知识共享的对话式AI平台
Dokko是一个革命性的知识管理平台,它通过先进的AI和自然语言理解技术,提供直观的聊天机器人界面,无缝连接团队和客户,促进轻松沟通和知识交流。Dokko通过集中化、直观的系统整合分散的数据源,使用自然、会话式的文本,解决了组织中信息孤岛的问题。产品的主要优点包括易于集成、自动化数据组织和集成、实时性能监控和优化等。Dokko支持多种大型语言模型(LLMs),允许用户根据特定需求选择最佳的AI引擎,并定制响应以反映组织的独特特性。
123B参数的大型语言模型,具备先进推理和编码能力。
Mistral-Large-Instruct-2411是由Mistral AI提供的一款具有123B参数的大型语言模型,它在推理、知识、编码等方面具有最先进的能力。该模型支持多种语言,并在80多种编程语言上进行了训练,包括但不限于Python、Java、C、C++等。它以代理为中心,具备原生函数调用和JSON输出能力,是进行科研和开发的理想选择。
Qwen2.5-Coder系列的1.5B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专为代码生成、代码推理和代码修复而设计。基于强大的Qwen2.5,通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型是1.5B参数的指令调优版本,采用GGUF格式,具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。
数据驱动的框架,增强大型语言模型的工作流编排能力
WorkflowLLM是一个以数据为中心的框架,旨在增强大型语言模型(LLMs)在工作流编排方面的能力。核心是WorkflowBench,这是一个大规模的监督式微调数据集,包含来自83个应用、28个类别的1503个API的106763个样本。WorkflowLLM通过微调Llama-3.1-8B模型,创建了专门针对工作流编排任务优化的WorkflowLlama模型。实验结果表明,WorkflowLlama在编排复杂工作流方面表现出色,并且能够很好地泛化到未见过的API。
124B参数的多模态大型语言模型
Pixtral-Large-Instruct-2411是由Mistral AI研发的124B参数的大型多模态模型,基于Mistral Large 2构建,展现出前沿级别的图像理解能力。该模型不仅能够理解文档、图表和自然图像,同时保持了Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。它在MathVista、DocVQA、VQAv2等数据集上达到了最先进的性能,是科研和商业应用的强大工具。
多模态语音大型语言模型
fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-70b是一个基于预训练的Llama3.1-70B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型,能够处理语音和文本输入,生成文本输出。该模型通过特殊伪标记<|audio|>将输入音频转换为嵌入,并与文本提示合并后生成输出文本。Ultravox的开发旨在扩展语音识别和文本生成的应用场景,如语音代理、语音到语音翻译和口语音频分析等。该模型遵循MIT许可,由Fixie.ai开发。
多模态语音大型语言模型
fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b是一个基于预训练的Llama3.1-8B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型,能够处理语音和文本输入,生成文本输出。该模型通过特殊的<|audio|>伪标记将输入音频转换为嵌入,并生成输出文本。未来版本计划扩展标记词汇以支持生成语义和声学音频标记,进而可以用于声码器产生语音输出。该模型在翻译评估中表现出色,且没有偏好调整,适用于语音代理、语音到语音翻译、语音分析等场景。
AI技术驱动的PPT快速生成工具
字狐AI PPT是一款利用人工智能技术,通过简单的步骤帮助用户快速生成PPT的工具。它通过输入主题或导入文档,自动生成PPT大纲,并提供多种模板选择,以提高工作效率。产品背景信息显示,它深耕行业场景特色,倾听用户声音,持续优化产品功能和体验。字狐AI PPT定位于提升用户在工作、教育、培训等多个领域的PPT制作效率,目前提供免费服务。
Hermes系列的最新版大型语言模型
Hermes 3是Nous Research公司推出的Hermes系列最新版大型语言模型(LLM),相较于Hermes 2,它在代理能力、角色扮演、推理、多轮对话、长文本连贯性等方面都有显著提升。Hermes系列模型的核心理念是将LLM与用户对齐,赋予终端用户强大的引导能力和控制权。Hermes 3在Hermes 2的基础上,进一步增强了功能调用和结构化输出能力,提升了通用助手能力和代码生成技能。
跨平台通信协议,使不同的大型语言模型(LLMs)能够高效沟通。
Agora是一个简单的跨平台协议,允许异构的大型语言模型(LLMs)通过谈判高效地相互通信。该协议通过自然语言进行罕见通信,并为频繁通信协商出一种通信协议,通常涉及结构化数据(例如JSON)。一旦协议确定,它们将使用LLMs实现例程,即简单的脚本(例如Python),用于发送或接收数据。未来通信将使用这些例程处理,这意味着不再需要LLMs,从而实现了效率、多功能性和可移植性。
视频序列理解的GPU实现模型
PPLLaVA是一个高效的视频大型语言模型,它结合了细粒度视觉提示对齐、用户指令的卷积风格池化的视觉令牌压缩以及CLIP上下文扩展。该模型在VideoMME、MVBench、VideoChatGPT Bench和VideoQA Bench等数据集上建立了新的最先进结果,仅使用1024个视觉令牌,吞吐量提高了8倍。
简单易用,释放AI的强大力量
5ire是一个以简洁和用户友好为核心的AI产品,旨在让即使是初学者也能轻松利用大型语言模型。它支持多种文档格式的解析和向量化,具备本地知识库、使用分析、提示库、书签和快速关键词搜索等功能。作为一个开源项目,5ire提供免费下载,并且提供了按需付费的大型语言模型API服务。
全新的站点搜索体验,提升客户服务效率。
Crisp 4是一个以异步通信为核心的客户服务平台,提供了全新的Inbox、设计、分析、AI功能和覆盖搜索小部件。它通过集成AI技术,优化了客户互动的每一个环节,帮助团队更清晰、高效地提供客户服务。Crisp 4的背景是随着在线业务的增长,企业需要更智能、更自动化的方式来处理客户咨询和支持请求,Crisp 4正是为了满足这一需求而设计的。产品定位于中大型企业,提供14天免费试用,之后为付费服务。
O1复制之旅:战略进展报告第一部分
O1-Journey是由上海交通大学GAIR研究组发起的一个项目,旨在复制和重新想象OpenAI的O1模型的能力。该项目提出了“旅程学习”的新训练范式,并构建了首个成功整合搜索和学习在数学推理中的模型。这个模型通过试错、纠正、回溯和反思等过程,成为处理复杂推理任务的有效方法。
先进的编程、工具使用和推理能力的模型
Claude 3.5 Haiku是Anthropic公司推出的最新最快的模型,它在编程、工具使用和推理任务上表现出色,并且价格亲民。该模型在速度上与Claude 3 Haiku相似,但在各项技能上都有提升,甚至在许多智能基准测试上超越了上一代最大的模型Claude 3 Opus。Anthropic公司致力于AI的安全性,Claude 3.5 Haiku在开发过程中经过了多语言和政策领域的广泛安全评估,增强了处理敏感内容的能力。
基于Llama-3-8B的多模态大型语言模型,专注于UI任务。
Ferret-UI是首个以用户界面为中心的多模态大型语言模型(MLLM),专为指代表达、定位和推理任务设计。它基于Gemma-2B和Llama-3-8B构建,能够执行复杂的用户界面任务。这个版本遵循了Apple的研究论文,是一个强大的工具,可以用于图像文本到文本的任务,并且在对话和文本生成方面具有优势。
在线URL解析器,将URL转换为适合大型语言模型的输入格式。
URL Parser Online是一个在线工具,它能够将复杂的URL转换为适合大型语言模型(LLMs)使用的输入格式。这项技术的重要性在于它能够帮助开发者和研究人员更有效地处理和解析URL数据,尤其是在进行网页内容分析和数据抽取时。产品背景信息显示,随着互联网数据量的爆炸式增长,对URL的解析和处理需求日益增加。URL Parser Online以其简洁的用户界面和高效的解析能力,为用户提供了一个便捷的解决方案。该产品目前提供免费服务,定位于开发者和数据分析师。
SELA通过结合蒙特卡洛树搜索和基于LLM的代理来增强自动化机器学习。
SELA是一个创新系统,它通过将蒙特卡洛树搜索(MCTS)与基于大型语言模型(LLM)的代理结合起来,增强了自动化机器学习(AutoML)。传统的AutoML方法经常产生低多样性和次优的代码,限制了它们在模型选择和集成方面的有效性。SELA通过将管道配置表示为树,使代理能够智能地探索解决方案空间,并根据实验反馈迭代改进其策略。
长视频语言理解的时空自适应压缩模型
LongVU是一种创新的长视频语言理解模型,通过时空自适应压缩机制减少视频标记的数量,同时保留长视频中的视觉细节。这一技术的重要性在于它能够处理大量视频帧,且在有限的上下文长度内仅损失少量视觉信息,显著提升了长视频内容理解和分析的能力。LongVU在多种视频理解基准测试中均超越了现有方法,尤其是在理解长达一小时的视频任务上。此外,LongVU还能够有效地扩展到更小的模型尺寸,同时保持最先进的视频理解性能。
1位大型语言模型推理框架
BitNet是由微软开发的官方推理框架,专为1位大型语言模型(LLMs)设计。它提供了一套优化的核心,支持在CPU上进行快速且无损的1.58位模型推理(NPU和GPU支持即将推出)。BitNet在ARM CPU上实现了1.37倍到5.07倍的速度提升,能效比提高了55.4%到70.0%。在x86 CPU上,速度提升范围从2.37倍到6.17倍,能效比提高了71.9%到82.2%。此外,BitNet能够在单个CPU上运行100B参数的BitNet b1.58模型,实现接近人类阅读速度的推理速度,拓宽了在本地设备上运行大型语言模型的可能性。
ChatGPT的早期版本,专为Plus、团队、企业和教育用户设计。
ChatGPT是由OpenAI开发的人工智能聊天机器人,它通过使用最新的模型改进,包括访问OpenAI o1-preview,即最新和最智能的模型,为用户提供即时答案、文件和照片的聊天、多文档的总结和分析、专业建议以及创意灵感等功能。这个早期版本目前只对ChatGPT Plus、团队、企业和教育用户开放,预计今年晚些时候将向所有用户推出完整体验。
由NVIDIA定制的大型语言模型,提升查询回答的帮助性。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct是NVIDIA定制的大型语言模型,专注于提升大型语言模型(LLM)生成回答的帮助性。该模型在多个自动对齐基准测试中表现优异,例如Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench。它通过使用RLHF(特别是REINFORCE算法)、Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward和HelpSteer2-Preference提示在Llama-3.1-70B-Instruct模型上进行训练。此模型不仅展示了NVIDIA在提升通用领域指令遵循帮助性方面的技术,还提供了与HuggingFace Transformers代码库兼容的模型转换格式,并可通过NVIDIA的build平台进行免费托管推理。
文本到图像生成的自适应工作流
ComfyGen 是一个专注于文本到图像生成的自适应工作流系统,它通过学习用户提示来自动化并定制有效的工作流。这项技术的出现,标志着从使用单一模型到结合多个专业组件的复杂工作流的转变,旨在提高图像生成的质量。ComfyGen 背后的主要优点是能够根据用户的文本提示自动调整工作流,以生成更高质量的图像,这对于需要生成特定风格或主题图像的用户来说非常重要。
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