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AI驱动的文本改写与润色服务
Wordvice AI 改写润色工具是一个利用自然语言处理(NLP)技术,结合大数据进行文本改写的在线服务。它通过AI技术帮助用户改善文本的可读性、流畅度和避免抄袭问题,支持多种语言,包括中文和英文。产品背景信息显示,该工具适用于学术论文、商业文档、创意写作等多种文本类型,旨在提高用户写作的质量和效率。
免费多语言文本转语音工具
ttsMP3是一个免费的多语言文本转语音工具,支持28种以上的语言和口音。用户可以将文本转换为自然流利的语音,并可在线收听或下载为MP3文件。适用于电子学习、演示、YouTube视频以及提高网站的可访问性等场景。
专注长文本、多语言、垂直化
达观 “曹植” 大模型是专注于长文本、多语言、垂直化发展的国产大语言模型。具有自动化写作、翻译、专业性报告写作能力,支持多语言应用和垂直行业定制。可提供高质量文案撰写服务,广泛适用于各行业,是解决企业实际问题的智能工具。
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。
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。
多语言高质量文本转语音库
MeloTTS是由MyShell.ai开发的多语言文本转语音库,支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。它能够实现实时CPU推理,适用于多种场景,并且对开源社区开放,欢迎贡献。
大规模多语言文本数据集
allenai/tulu-3-sft-olmo-2-mixture是一个大规模的多语言数据集,包含了用于训练和微调语言模型的多样化文本样本。该数据集的重要性在于它为研究人员和开发者提供了丰富的语言资源,以改进和优化多语言AI模型的性能。产品背景信息包括其由多个来源的数据混合而成,适用于教育和研究领域,且遵循特定的许可协议。
多语言文本到语音转换模型
Fish Speech V1.4是一个领先的文本到语音(TTS)模型,它在多种语言的700,000小时音频数据上进行了训练。该模型支持包括英语、中文、德语、日语、法语、西班牙语、韩语和阿拉伯语在内的8种语言,是进行多语言文本到语音转换的强大工具。
多语言生成语言模型
Aya模型是一个大规模的多语言生成性语言模型,能够在101种语言中遵循指令。该模型在多种自动和人类评估中优于mT0和BLOOMZ,尽管它覆盖的语言数量是后者的两倍。Aya模型使用包括xP3x、Aya数据集、Aya集合、DataProvenance集合的一个子集和ShareGPT-Command等多个数据集进行训练,并在Apache-2.0许可下发布,以推动多语言技术的发展。
轻量级、多语言的先进文本生成模型
Phi-3.5-mini-instruct 是微软基于高质量数据构建的轻量级、多语言的先进文本生成模型。它专注于提供高质量的推理密集型数据,支持128K的token上下文长度,经过严格的增强过程,包括监督式微调、近端策略优化和直接偏好优化,确保精确的指令遵循和强大的安全措施。
多语言视觉文本渲染的强有力美学基线
Glyph-ByT5-v2 是微软亚洲研究院推出的一个用于准确多语言视觉文本渲染的模型。它不仅支持10种不同语言的准确视觉文本渲染,而且在美学质量上也有显著提升。该模型通过创建高质量的多语言字形文本和平面设计数据集,构建多语言视觉段落基准,并利用最新的步态感知偏好学习方法来提高视觉美学质量。
多语言文本转语音在线平台
Free Text to Speech Online Converter是一个多语言文本转语音的在线平台。它支持超过20种语言,拥有自然的发音,无需注册即可免费使用,转换速度快。
多语言可控文本到语音合成工具包
ToucanTTS是由德国斯图加特大学自然语言处理研究所开发的多语言且可控的文本到语音合成工具包。它使用纯Python和PyTorch构建,以保持简单、易于上手,同时尽可能强大。该工具包支持教学、训练和使用最前沿的语音合成模型,具有高度的灵活性和可定制性,适用于教育和研究领域。
轻松实现多语言翻译
Plane是一款基于人工智能技术的多语言翻译工具。它可以快速准确地将文本翻译成多种语言,帮助用户在跨语言交流中解决语言障碍。该助手具有高度的准确性和实时性,同时支持多种语言的互译功能。用户可以通过输入文本或上传文件进行翻译,还可以保存翻译记录和设置常用语言,提高翻译效率。
高度逼真的多语言文本到音频生成模型
Bark是由Suno开发的基于Transformer的文本到音频模型,能够生成逼真的多语言语音以及其他类型的音频,如音乐、背景噪声和简单音效。它还支持生成非语言交流,例如笑声、叹息和哭泣声。Bark支持研究社区,提供预训练模型检查点,适用于推理并可用于商业用途。
多语言大型语言模型,优化对话和文本生成。
Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),包含8B、70B和405B三种大小的模型,专门针对多语言对话使用案例进行了优化,并在行业基准测试中表现优异。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)进一步与人类偏好对齐,以确保其有用性和安全性。
70亿参数的多语言大型语言模型
Llama-3.3-70B-Instruct是由Meta开发的一个70亿参数的大型语言模型,专门针对多语言对话场景进行了优化。该模型使用优化的Transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)来提高其有用性和安全性。它支持多种语言,并能够处理文本生成任务,是自然语言处理领域的一项重要技术。
70亿参数的大型多语言文本生成模型
Meta Llama 3.1是Meta公司推出的大型语言模型,拥有70亿个参数,支持8种语言的文本生成。该模型采用优化的Transformer架构,并通过监督式微调和人类反馈强化学习进一步优化,以符合人类对帮助性和安全性的偏好。模型在多语言对话使用案例中表现优异,超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。
多语言模型问答助手
Snack AI是一款多语言模型问答助手,可以同时向多个语言模型提问并获取答案。它能够帮助用户快速获取准确的信息,并提供丰富的功能和使用场景。Snack AI的定价灵活多样,适合个人用户和企业用户的不同需求。
免费的AI写作插件,智能纠错、润色、改写,让你的中英文写作更准确地道!
火山写作是一款免费的、专为中英文写作而设计的工具,它可以为你提供实时建议和辅助,让你的文本更为准确、流畅和地道。在你输入文本时,Writingo Pluggin将实时简化你的文本,并提供写作建议。让你在写作过程中不再担心用于错误和表达恰当性,从而更加专注于内容的创作。Writingo Pluggin还拥有智能纠错、润色、改写等功能,让你的中英文写作更加准确地道。
多语言阅读的AI助手
EasyTranslator是一个基于OpenAI API的命令行工具,支持多种文件格式(包括.txt、.pdf、.docx、.md、.mobi和.epub)的翻译。它可以轻松地翻译文本文件,消除语言障碍。
大型语言模型,支持多语言和编程语言文本生成。
Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型,拥有3400亿参数,支持4096个token的上下文长度,适用于生成合成数据,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练,涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发,不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。
多语言大型语言模型,支持23种语言
Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型,拥有32亿参数,专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术,以支持23种语言,包括阿拉伯语、中文(简体和繁体)、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取,通过发布高性能的多语言模型权重,供全球研究人员使用。
1T开源多语言大型语言模型
Tele-FLM-1T是一个开源的1T多语言大型语言模型,基于解码器仅Transformer架构,经过约2T tokens的训练。该模型在规模上展现出卓越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待对学术和工业社区都有所裨益。
多语言多模态嵌入模型,用于文本和图像检索。
jina-clip-v2是由Jina AI开发的多语言多模态嵌入模型,支持89种语言的图像检索,能够处理512x512分辨率的图像,提供从64到1024不同维度的输出,以适应不同的存储和处理需求。该模型结合了强大的文本编码器Jina-XLM-RoBERTa和视觉编码器EVA02-L14,通过联合训练创建了对齐的图像和文本表示。jina-clip-v2在多模态搜索和检索方面提供了更准确、更易用的能力,特别是在打破语言障碍、提供跨模态理解和检索方面表现出色。
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。
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