需求人群:
"Qwen2模型适合需要处理多语言和长文本数据的开发者和研究人员,尤其是在编程、数据分析和机器学习领域。"
使用场景示例:
开发者使用Qwen2-72B-Instruct模型进行代码生成和调试。
数据分析师利用Qwen2模型处理和分析大规模多语言数据集。
机器学习研究人员使用Qwen2模型进行多语言自然语言处理任务的研究。
产品特色:
支持5种不同大小的模型,包括0.5B、1.5B、7B、57B-A14B和72B。
在27种语言上进行了训练,增强了多语言能力。
在编码和数学方面有显著的性能提升。
扩展的上下文长度支持,最高可达128K tokens。
通过YARN技术优化,提高了长文本处理能力。
在安全性测试中表现出色,减少了有害响应。
使用教程:
访问Hugging Face或ModelScope平台,搜索Qwen2模型。
根据需求选择合适的模型大小和版本。
阅读模型文档,了解如何加载和使用模型。
根据具体任务编写指令或问题,提交给模型。
分析模型输出结果,根据需要进行调整和优化。
在实际应用中集成Qwen2模型,以提升产品或服务的性能。
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新一代多语言预训练模型,性能卓越。
Qwen2是一系列经过预训练和指令调整的模型,支持多达27种语言,包括英语和中文。这些模型在多个基准测试中表现出色,特别是在编码和数学方面有显著提升。Qwen2模型的上下文长度支持高达128K个token,适用于处理长文本任务。此外,Qwen2-72B-Instruct模型在安全性方面与GPT-4相当,显著优于Mistral-8x22B模型。
将网页HTML内容转换为清晰的Markdown格式。
Reader-LM是Jina AI开发的小型语言模型,旨在将网络中的原始、杂乱的HTML内容转换为清洁的Markdown格式。这些模型特别针对长文本处理进行了优化,支持多语言,并能够处理高达256K令牌的上下文长度。Reader-LM模型通过直接从HTML到Markdown的转换,减少了对正则表达式和启发式规则的依赖,提高了转换的准确性和效率。
高效能混合专家注意力路由语言模型
Yuan2.0-M32是一个具有32个专家的混合专家(MoE)语言模型,其中2个是活跃的。提出了一种新的路由网络——注意力路由,用于更高效的专家选择,提高了3.8%的准确性。该模型从零开始训练,使用了2000B个token,其训练计算量仅为同等参数规模的密集模型所需计算量的9.25%。在编码、数学和各种专业领域表现出竞争力,仅使用3.7B个活跃参数,每个token的前向计算量仅为7.4 GFLOPS,仅为Llama3-70B需求的1/19。在MATH和ARC-Challenge基准测试中超越了Llama3-70B,准确率分别达到了55.9%和95.8%。
AI驱动的数学解题助手
Math AI是一款利用人工智能技术提供数学问题解答的应用程序。它通过截图功能,可以快速识别数学问题并提供详细的解题步骤,支持多种学科,包括数学、物理、化学和生物学等。它还提供教育模式,根据用户需求提供不同级别的帮助,并且支持21种语言,满足全球用户的需求。
大型多语言预训练语言模型
Meta Llama 3.1-405B 是由 Meta 开发的一系列大型多语言预训练语言模型,包含8B、70B和405B三种规模的模型。这些模型经过优化的变压器架构,使用监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调优,以符合人类对帮助性和安全性的偏好。Llama 3.1 模型支持多种语言,包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。该模型在多种自然语言生成任务中表现出色,并在行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。
新一代开源预训练模型,支持多轮对话和多语言。
GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 推出的新一代预训练模型,属于 GLM-4 系列的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中展现出较高的性能。该模型不仅支持多轮对话,还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言,并特别推出了支持1M上下文长度的模型版本,适合需要处理大量数据和多语言环境的开发者和研究人员使用。
新一代多语言预训练模型,支持长文本和代码执行。
GLM-4-9B-Chat是智谱AI推出的新一代预训练模型GLM-4系列中的开源版本,具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言,并且推出了支持1M上下文长度的模型。
开源多语言多模态对话模型
GLM-4系列是智谱AI推出的新一代预训练模型,包括GLM-4-9B、GLM-4-9B-Chat、GLM-4-9B-Chat-1M和GLM-4V-9B。这些模型在语义理解、数学推理、代码执行等方面表现出色,支持多达26种语言,并具备网页浏览、代码执行等高级功能。GLM-4V-9B模型还具备高分辨率的视觉理解能力,适合多模态应用场景。
下一代开源和双语大型语言模型
Yi-9B是01.AI研发的下一代开源双语大型语言模型系列之一。训练数据量达3T,展现出强大的语言理解、常识推理、阅读理解等能力。在代码、数学、常识推理和阅读理解等方面表现卓越,是同尺寸开源模型中的佼佼者。适用于个人、学术和商业用途。
多语言大型语言模型
Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型(LLMs),包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化,包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。
多语言大型语言模型
Llama-3.2-1B是由Meta公司发布的多语言大型语言模型,专注于文本生成任务。该模型使用优化的Transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)进行调优,以符合人类对有用性和安全性的偏好。该模型支持8种语言,包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语,并在多种对话使用案例中表现优异。
免费的AI双语页面翻译浏览器插件
DeepTranslate是一个免费的AI双语页面翻译浏览器插件,支持多达140多种语言的即时在线翻译。它集成了几乎所有常用的翻译API,包括谷歌翻译、DeepL、Chat-GPT(OpenAI)、微软翻译、OpenL等,为用户提供了多合一的网页翻译工具。该插件特别适合需要在不同语言环境中工作、学习和研究的用户,能够帮助他们快速、准确地翻译网页内容,提高工作效率和学习效率。
面向所有人的通用人工智能平台
GenAI是一个面向所有人的通用人工智能平台,它通过提供智能对话服务,帮助用户解决各种问题。平台的主要优点是易用性、高效性和广泛的适用性。GenAI背后的技术基于最新的人工智能研究,旨在为用户提供一个安全、可靠且友好的交互体验。目前,GenAI提供免费试用,用户可以根据自己的需求选择是否升级到付费服务。
一键生成论文、邮件等,提升写作效率。
有道翻译·AI写作是一款旨在提高写作效率和内容质量的在线工具。它支持一键生成论文、邮件、公文通知、营销文案等,同时提供润色、扩写、总结、去重等高级功能。该产品支持100多种语言,通过多端同步技术,用户可以在不同设备上继续之前的工作,保证了数据的安全性和创作的连续性。
通过扫描问题提供数学解题步骤和解释。
Photomath是一款教育类APP,它通过扫描数学问题,提供详细的解题步骤和解释,帮助用户理解数学概念。该应用支持从小学至大学各个阶段的数学学习,包括代数、几何、三角学、统计学和微积分等。Photomath不仅帮助用户解决作业问题,还通过提供学习资源和文章,帮助用户克服数学焦虑,提高学习效率。
高效能的指令式微调AI模型
Mistral-Small-Instruct-2409是由Mistral AI Team开发的一个具有22B参数的指令式微调AI模型,支持多种语言,并能够支持高达128k的序列长度。该模型特别适用于需要长文本处理和复杂指令理解的场景,如自然语言处理、机器学习等领域。
多语言大型语言模型,支持多领域文本生成。
XVERSE-MoE-A36B是由深圳元象科技自主研发的多语言大型语言模型,采用混合专家模型(MoE)架构,具有2554亿的总参数规模和360亿的激活参数量。该模型支持包括中、英、俄、西等40多种语言,特别在中英双语上表现优异。模型使用8K长度的训练样本,并通过精细化的数据采样比例和动态数据切换策略,保证了模型的高质量和多样性。此外,模型还针对MoE架构进行了定制优化,提升了计算效率和整体吞吐量。
新型基础语音对语音模型,提供人性化对话体验。
EVI 2是Hume AI推出的新型基础语音对语音模型,能够以接近人类的自然方式与用户进行流畅对话。它具备快速响应、理解用户语调、生成不同语调、以及执行特定请求的能力。EVI 2通过特殊训练增强了情感智能,能够预测并适应用户的偏好,维持有趣且引人入胜的性格和个性。此外,EVI 2还具有多语言能力,能够适应不同应用场景和用户需求。
通过日常电话与AI教师学习语言
Lucas是一个AI语言教师应用程序,它通过电话对话的形式帮助用户学习英语、西班牙语、德语、意大利语、葡萄牙语或法语。该应用程序提供个性化的学习计划,适合所有水平的用户,从初学者到专业人士。Lucas强调口语实践,每天仅需5分钟,就能显著提高语言能力。它通过模拟真实对话环境,增强学习者的语言运用自信,同时提供个性化反馈和指导。
开源的专家混合语言模型,具有1.3亿活跃参数。
OLMoE是一个完全开放的、最先进的专家混合模型,具有1.3亿活跃参数和6.9亿总参数。该模型的所有数据、代码和日志都已发布。它提供了论文'OLMoE: Open Mixture-of-Experts Language Models'的所有资源概览。该模型在预训练、微调、适应和评估方面都具有重要应用,是自然语言处理领域的一个里程碑。
开源时空基础模型,用于交通预测
OpenCity是一个开源的时空基础模型,专注于交通预测领域。该模型通过整合Transformer架构和图神经网络,有效捕捉和标准化交通数据中的复杂时空依赖关系,实现对不同城市环境的零样本泛化。它在大规模、异构的交通数据集上进行预训练,学习到丰富、可泛化的表示,能够无缝应用于多种交通预测场景。
AI驱动的视频客户见证工具
Vibeo.ai是一个利用人工智能技术简化收集和编辑客户视频见证的平台。它帮助企业通过展示真实的客户体验来建立信任和信誉,从而提高转化率,减少广告预算浪费,并抓住增长机会。
高效能混合专家语言模型
Yuan2.0-M32-hf-int8是一个具有32个专家的混合专家(MoE)语言模型,其中2个是活跃的。该模型通过采用新的路由网络——注意力路由器,提高了专家选择的效率,使得准确率比使用传统路由网络的模型提高了3.8%。Yuan2.0-M32从头开始训练,使用了2000亿个token,其训练计算量仅为同等参数规模的密集模型所需计算量的9.25%。该模型在编程、数学和各种专业领域展现出竞争力,并且只使用37亿个活跃参数,占总参数40亿的一小部分,每个token的前向计算仅为7.4 GFLOPS,仅为Llama3-70B需求的1/19。Yuan2.0-M32在MATH和ARC-Challenge基准测试中超越了Llama3-70B,分别达到了55.9%和95.8%的准确率。
高效能的混合专家语言模型
Yuan2.0-M32是一个具有32个专家的混合专家(MoE)语言模型,其中2个处于活跃状态。引入了新的路由网络——注意力路由器,以提高专家选择的效率,使模型在准确性上比使用传统路由器网络的模型提高了3.8%。Yuan2.0-M32从头开始训练,使用了2000亿个token,其训练计算量仅为同等参数规模密集型模型所需计算量的9.25%。在编码、数学和各种专业领域表现出竞争力,Yuan2.0-M32在总参数40亿中只有3.7亿活跃参数,每个token的前向计算量为7.4 GFLOPS,仅为Llama3-70B需求的1/19。Yuan2.0-M32在MATH和ARC-Challenge基准测试中超越了Llama3-70B,准确率分别达到了55.9%和95.8%。
免费在线AI聊天机器人服务
AIChatru.ru是一个免费在线平台,提供先进的AI聊天服务,支持多语言交流,采用自然语言处理技术,提供个性化的聊天体验。平台无需依赖OpenAI即可使用GPT4o Mini和GPT-4o等模型,确保了数据安全,同时提供全天候服务。
高效能的长文本处理AI模型
AI21-Jamba-1.5-Mini是AI21实验室开发的最新一代混合SSM-Transformer指令跟随基础模型。这款模型以其卓越的长文本处理能力、速度和质量在市场上脱颖而出,相较于同类大小的领先模型,推理速度提升高达2.5倍。Jamba 1.5 Mini和Jamba 1.5 Large专为商业用例和功能进行了优化,如函数调用、结构化输出(JSON)和基础生成。
高效能长文本处理AI模型
Jamba 1.5 Open Model Family是AI21公司推出的最新AI模型系列,基于SSM-Transformer架构,具有超长文本处理能力、高速度和高质量,是市场上同类产品中表现最优的。这些模型专为企业级应用设计,考虑了资源效率、质量、速度和解决关键任务的能力。
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