产品库

生物医学领域的专业通用模型

UltraMedical项目旨在开发生物医学领域的专业通用模型，这些模型旨在回答与考试、临床场景和研究问题相关的问题，同时保持广泛的通用知识基础，以有效处理跨领域问题。通过使用先进的对齐技术，包括监督微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和赔率比偏好优化(ORPO)，训练大型语言模型在UltraMedical数据集上，以创建强大且多功能的模型，有效服务于生物医学社区的需求。

基于GPT风格的生物医学语言模型

BioMedLM是由斯坦福大学和DataBricks团队合作开发的基于GPT风格的生物医学语言模型，具有2.7亿参数，通过在生物医学领域的专业知识上训练，可以有效地回答有关医学和生物学的复杂问题。可以在单个A100 GPU上方便地进行微调，并在笔记本电脑上运行推理。在MedMCQA上达到57.3%的得分，在MMLU医学遗传学考试上达到69.0%的得分。产品功能包括生物医学问答系统、患者咨询回答、文献检索与总结、数据隐私与内部部署、模型训练数据的完全记录。BioMedLM已在Hugging Face Hub上公开发布，允许任何人下载并微调模型。

一款基于生物医学数据的8亿参数大型语言模型

Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。

一款专为生物医学领域设计的开源大型语言模型

OpenBioLLM-8B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型，专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调，能够理解并生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中的表现超越了其他类似规模的开源生物医学语言模型，并与更大的专有和开源模型如GPT-3.5和Meditron-70B相比也展现出更好的结果。

先进的开源生物医学大型语言模型，专为医疗领域设计。

OpenBioLLM-70B是由Saama AI Labs开发的先进开源语言模型，专为生物医学领域设计。该模型在大量高质量的生物医学数据上进行了微调，能够理解和生成具有领域特定准确性和流畅性的文字。它在生物医学基准测试中展示了超越其他类似规模开源生物医学语言模型的优越性能，并且在与更大的专有和开源模型如GPT-4、Gemini、Medtron-70B、Med-PaLM-1和Med-PaLM-2的比较中也展现了更好的结果。

大规模多模态医学数据集

MedTrinity-25M是一个大规模多模态数据集，包含多粒度的医学注释。它由多位作者共同开发，旨在推动医学图像和文本处理领域的研究。数据集的构建包括数据提取、多粒度文本描述生成等步骤，支持多种医学图像分析任务，如视觉问答（VQA）、病理学图像分析等。

Apollo是一个多语言医学领域的模型、数据集、基准和代码库

Apollo项目由FreedomIntelligence组织维护，旨在通过提供多语言医学领域的大型语言模型（LLMs）来民主化医疗AI，覆盖6亿人。该项目包括模型、数据集、基准测试和相关代码。

AI模型数据集平台

始智AI是一家提供AI模型和数据集的平台，致力于为科研单位、企事业单位和个人提供高质量的AI模型和数据集。始智AI的优势在于提供多种类型的AI模型和数据集，包括图像、视频、自然语言处理等，用户可以根据自己的需求选择合适的模型和数据集。始智AI的定价合理，用户可以根据自己的需求选择不同的套餐，满足不同的需求。始智AI的定位是成为AI模型和数据集领域的领先平台。

用于训练通用目标分割模型的视频数据集

SA-V Dataset是一个专为训练通用目标分割模型设计的开放世界视频数据集，包含51K个多样化视频和643K个时空分割掩模（masklets）。该数据集用于计算机视觉研究，允许在CC BY 4.0许可下使用。视频内容多样，包括地点、对象和场景等主题，掩模从建筑物等大规模对象到室内装饰等细节不等。

模型和数据集的集合

Distil-Whisper是一个提供模型和数据集的平台，用户可以在该平台上访问各种预训练模型和数据集，并进行相关的应用和研究。该平台提供了丰富的模型和数据集资源，帮助用户快速开展自然语言处理和机器学习相关工作。

国内领先的通用大模型

元象大模型 XChat 是一款国内领先的通用大模型产品。它自研高性能，从零训练，可以大幅降低开发门槛与推理成本，满足不同复杂度的多任务需求。该产品融合了意图理解、信息检索以及强化学习技术，结合有监督微调与人类意图对齐，在知识问答、文本创作领域表现突出。欲了解更多详情，请访问官网：[元象大模型 XChat](https://www.xverse.ai/)

基于组件扩展，打通实时信息与服务

华藏是小i机器人长期积累自主研发倾力打造的具备多种通用能力的基础模型，融合最新人工智能算法，基于海量数据、跨语种多任务训练、强化专业领域知识，形成了可控、可定制、可交付的通用大模型。

AI系统设计新型蛋白质，助力生物和健康研究。

AlphaProteo是DeepMind推出的首个AI系统，用于设计新型、高强度的蛋白质结合体，作为生物和健康研究的构建模块。这项技术有潜力加速我们对生物过程的理解，并助力新药的发现、生物传感器的开发等。AlphaProteo能够为多种目标蛋白质生成新的蛋白质结合体，包括与癌症和糖尿病并发症相关的VEGF-A。它在实验成功率和结合亲和力方面均优于现有方法，能够显著减少涉及蛋白质结合体的初步实验所需的时间。

高性能语言模型基准测试数据集

DCLM-baseline是一个用于语言模型基准测试的预训练数据集，包含4T个token和3B个文档。它通过精心策划的数据清洗、过滤和去重步骤，从Common Crawl数据集中提取，旨在展示数据策划在训练高效语言模型中的重要性。该数据集仅供研究使用，不适用于生产环境或特定领域的模型训练，如代码和数学。

构建无代码AI模型和数据集

Riku.AI是一款无代码AI构建工具，可用于创建AI模型和数据集。通过与现有工具的集成，API或公共共享链接，轻松使用AI。为每个人提供可访问的AI。

AI模型库与数据集平台

I2VGen-XL是一款AI模型库与数据集平台，提供丰富的AI模型和数据集，帮助用户快速构建AI应用。平台支持多种AI任务，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。用户可以通过平台上传、下载和分享模型和数据集，也可以使用平台提供的API接口进行调用。平台提供免费和付费两种服务，用户可以根据需求选择适合自己的服务。

一个用于训练高性能奖励模型的开源数据集。

HelpSteer2是由NVIDIA发布的一个开源数据集，旨在支持训练能够对齐模型以使其更加有帮助、事实正确和连贯，同时在响应的复杂性和冗余度方面具有可调节性。该数据集与Scale AI合作创建，当与Llama 3 70B基础模型一起使用时，在RewardBench上达到了88.8%的表现，是截至2024年6月12日最佳的奖励模型之一。

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BenAI Research Assistant是一款基于人工智能的文献分析插件，用于增强生物医学研究。它可以帮助科学家更高效地阅读文献、快速发现证据，并提供工具来加快阅读速度。它支持决定是否阅读一篇文章、理解和发现文章的关键见解、回答科学问题、保持研究流程无需额外工具等主要功能。适用于学术界、制药和生物技术公司的科学家。

高质量开放数据集平台，为大型模型提供数据支持

OpenDataLab是一个开源数据平台，提供高质量的开放数据集，支持大型AI模型的训练和应用。平台容量巨大，包含5500多个数据集，涵盖1500多种任务类型，总数据量达到80TB以上，下载量超过1064500次。平台提供30多种应用场景、20多种标注类型和5种数据类型，支持数据结构、标注格式和在线可视化的统一标准，实现数据的开放共享和智能搜索，提供结构化的数据信息和可视化的注释和数据分布，方便用户阅读和筛选。平台提供快速下载服务，无需VPN即可从国内云端快速下载数据。

收集和梳理垂直领域的开源模型、数据集及评测基准

Awesome-Domain-LLM是一个收集和梳理垂直领域的开源模型、数据集及评测基准的项目。该项目收录了包括医疗、法律、金融、教育等多个领域的开源模型、数据集和评测基准，旨在推动大模型赋能各行各业。用户可以在该项目中找到适合自己领域的模型和数据集，以提高工作效率和质量。

智能语音生成与数据集

ClearCypherAI是一家总部位于美国的AI初创公司，致力于构建前沿的解决方案。我们的产品包括文本转语音（T2A）、语音转文本（A2T）和语音转语音（A2A），支持多语言、多模态、实时语音智能。我们还提供自然语言数据集、威胁评估、AI定制平台等服务。我们的产品具有高度定制性、先进的技术和优质的客户支持。

动漫文本数据集

Refined-Anime-Text是一个针对动漫文本的精炼数据集，由CausalLM提供。该数据集包含了大量的动漫相关文本，适用于训练和优化文本生成模型，特别是在动漫领域的应用。

TOFU数据集为大型语言模型的虚构遗忘任务提供基准。

TOFU数据集包含根据不存在的200位作者虚构生成的问答对,用于评估大型语言模型在真实任务上的遗忘性能。该任务的目标是遗忘在各种遗忘集比例上经过微调的模型。该数据集采用问答格式,非常适合用于流行的聊天模型,如Llama2、Mistral或Qwen。但是,它也适用于任何其他大型语言模型。对应的代码库是针对Llama2聊天和Phi-1.5模型编写的,但可以轻松地适配到其他模型。

AI co-scientist 是一个基于 Gemini 2.0 的多智能体 AI 系统，旨在帮助科学家生成新的研究假设和实验方案，加速科学发现。

AI co-scientist 是谷歌研究团队开发的一款多智能体 AI 系统，旨在通过人工智能技术辅助科学研究。该系统基于 Gemini 2.0 构建，能够模拟科学方法的推理过程，生成新的研究假设和实验方案。它通过多智能体协作，利用生成、反思、排名、进化等多种机制，不断优化输出结果。AI co-scientist 的主要优点包括高效生成新颖的科学假设、强大的跨学科知识整合能力以及与科学家的协作能力。该系统目前处于研究阶段，通过与全球顶尖科研机构合作，验证其在生物医学等领域的应用潜力。

人工智能通用推理测试集

ARC-AGI是一个旨在测试人工智能系统是否具备类似人类一般流体智力的抽象和推理能力的数据集。它由400个训练任务和400个评估任务组成，每个任务都以JSON格式存储，包括输入输出对。该数据集可以作为人工智能基准测试、程序合成基准测试或心理测量智力测试。

医学大型语言模型套件

Meditron 是一套开源的医学大型语言模型（LLM）套件。它通过对一份经过综合筛选的医学语料库进行持续预训练，包括选定的 PubMed 论文和摘要、一份新的国际认可的医学指南数据集以及一个通用领域语料库，将 Llama-2 适应到医学领域。Meditron-70B 在相关数据上进行了微调，性能优于 Llama-2-70B、GPT-3.5 和 Flan-PaLM。

数据标注专家 - 为您的训练数据集进行标注

数据标注专家是一个为您提供优质训练数据集的数据标注服务平台。我们拥有专业的团队、先进的标注工具和有效的方法论，致力于帮助您获得更好的训练数据集。我们的服务包括数据标注、算法调优、数据清洗等。无论您是需要图像标注、文本标注还是其他类型的标注，我们都可以满足您的需求。

256M参数的医学领域语言模型，用于医学文本处理等任务

SmolDocling-256M-preview是由ds4sd推出的一个具有256M参数的语言模型，专注于医学领域。其重要性在于为医学文本处理、医学知识提取等任务提供了有效的工具。在医学研究和临床实践中，大量的文本数据需要进行分析和处理，该模型能够理解和处理医学专业语言。主要优点包括在医学领域有较好的性能表现，能够处理多种医学相关的文本任务，如疾病诊断辅助、医学文献摘要等。该模型的背景是随着医学数据的增长，对处理医学文本的技术需求日益增加。其定位是为医学领域的研究人员、医生、开发者等提供语言处理能力支持，目前未提及价格相关信息。

大规模图像描述数据集，提供超过16M的合成图像描述。

PixelProse是一个由tomg-group-umd创建的大规模数据集，它利用先进的视觉-语言模型Gemini 1.0 Pro Vision生成了超过1600万个详细的图像描述。这个数据集对于开发和改进图像到文本的转换技术具有重要意义，可以用于图像描述生成、视觉问答等任务。

生成合成数据，管理数据，提高数据质量，构建最佳AI项目数据集。

YData是一个数据中心AI平台，提供生成合成数据、管理数据、提高数据质量和构建最佳AI项目数据集的功能。通过YData，您可以生成高质量的合成数据集，对数据进行管理和改进，构建出适用于您的AI项目的最佳数据集。YData还提供数据目录、数据配置和数据测量等功能。YData的定价信息，请联系官方获取。YData定位为数据科学领域的数据质量工具。