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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。
开源的多语言代码生成模型
CodeGeeX4-ALL-9B是CodeGeeX4系列模型的最新开源版本,基于GLM-4-9B持续训练,显著提升了代码生成能力。它支持代码补全、生成、代码解释、网页搜索、函数调用、代码问答等功能,覆盖软件开发的多个场景。在公共基准测试如BigCodeBench和NaturalCodeBench上表现优异,是参数少于10亿的最强代码生成模型,实现了推理速度与模型性能的最佳平衡。
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。
Qwen2.5-Coder系列中的3B参数模型,专注于代码生成与理解。
Qwen2.5-Coder-3B是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、推理和修复。基于强大的Qwen2.5,该模型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,实现了在代码生成、推理和修复方面的显著改进。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。此外,Qwen2.5-Coder-3B还为现实世界的应用提供了更全面的基础,如代码代理,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
Qwen2.5-Coder系列中的7B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-7B是基于Qwen2.5的大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。它在5.5万亿的训练令牌上进行了扩展,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,是目前开源代码语言模型的最新进展。该模型不仅在编程能力上与GPT-4o相匹配,还保持了在数学和一般能力上的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
Qwen2.5-Coder系列中的14B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过扩展训练令牌到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前开源代码LLM的最新技术。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
开源代码生成大型语言模型
Qwen2.5-Coder是一系列专为代码生成设计的Qwen大型语言模型,包含0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸,以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先进的开源代码生成大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
开源AI开发者助手,提升开发效率。
OpenHands是由All Hands AI开发的开源AI软件工程师,旨在帮助开发者处理积压的工作,让他们能够专注于解决难题、创造性挑战和过度工程化他们的配置文件。该产品在SWE-bench验证问题集中解决了超过一半的问题,是首个得分超过50%的AI工程师。此外,来自十几个学术机构的顶级代码生成研究人员每天都在帮助改进它。OpenHands在GitHub上以MIT许可证开源,拥有35k星标和190+贡献者。它与AI安全专家如Invariant Labs合作,以平衡创新与安全。
全面对标GPT-4 Turbo的AI大语言模型
讯飞星火是科大讯飞推出的一款全面对标GPT-4 Turbo的AI大语言模型,它通过集成多种AI技术,如语音识别、自然语言处理、机器学习等,为用户提供高效、智能的办公效率工具。该产品不仅能够处理文本信息,还能进行语音识别和生成,支持多语种,适用于企业服务、智能硬件、智慧政务、智慧金融、智慧医疗等多个领域。
高效编码的开源大型语言模型
Yi-Coder是一系列开源的代码大型语言模型(LLMs),在少于100亿参数的情况下提供最先进的编码性能。它有两种尺寸—1.5B和9B参数—提供基础和聊天版本,旨在高效推理和灵活训练。Yi-Coder-9B在GitHub的代码库级别代码语料库和从CommonCrawl筛选的代码相关数据上,额外训练了2.4万亿高质量token。Yi-Coder在多种编程任务中表现出色,包括基础和竞技编程、代码编辑和仓库级完成、长上下文理解以及数学推理。
RWKV v6 Finch 14B,开源大模型,高效处理长文本。
RWKV v6 Finch 14B是RWKV架构的第六个版本,也是该系列中最大的模型。它通过引入数据依赖性到token shift和time-mixing中,提高了处理长文本时的效率。Finch 14B模型在处理提示时,能够更好地管理其长期记忆,从而提供更广泛的应用范围。该模型是开源的,由Linux Foundation认可,并且接受社区的GPU集群时间捐赠以支持训练。
为Cursor.sh IDE提供AI辅助编码的开源仪表板。
CursorLens是一个开源的仪表板,专为Cursor.sh IDE设计,用于记录AI代码生成、跟踪使用情况并控制AI模型(包括本地模型)。它允许用户在本地运行或使用即将推出的托管版本。该产品代表了编程领域中AI技术的应用,提供了代码生成、使用跟踪和模型控制等功能,极大地提高了开发效率和代码质量。
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。
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。
最前沿的开源AI模型,支持多语言和高级功能。
Llama 3.1是Meta AI推出的最新一代大型语言模型,具有128K的上下文长度扩展、支持八种语言,并首次开源了405B参数级别的前沿AI模型。该模型在通用知识、可控性、数学、工具使用和多语言翻译方面具有最先进的能力,能够与最好的闭源模型相媲美。Llama 3.1的发布,将为开发者提供解锁新工作流程的工具,例如合成数据生成和模型蒸馏。
数学领域的开源AI模型,助力数学竞赛。
Numina Math 7B是由Numina组织开发的AI数学模型,专注于解决高难度的数学问题,特别是在数学竞赛领域。该模型在AI数学奥林匹克竞赛中获得了第一名,显示出其在解决复杂数学问题上的强大能力。Numina是一个非盈利组织,致力于推动数学领域人类和人工智能的发展。
高性能的开源代码模型
Mamba-Codestral-7B-v0.1 是 Mistral AI Team 开发的基于 Mamba2 架构的开源代码模型,性能与最先进的基于 Transformer 的代码模型相当。它在多个行业标准基准测试中表现出色,提供高效的代码生成和理解能力,适用于编程和软件开发领域。
开源代码语言模型,提升编程和数学推理能力。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的专家混合模型(Mixture-of-Experts, MoE),专为代码语言设计,其性能与GPT4-Turbo相当。它在代码特定任务上表现优异,同时在通用语言任务上保持了相当的性能。与DeepSeek-Coder-33B相比,V2版本在代码相关任务和推理能力上都有显著提升。此外,它支持的编程语言从86种扩展到了338种,上下文长度也从16K扩展到了128K。
一个交互式绘图应用,用于数学方程的绘制和计算。
AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序,允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型(LLM)计算并显示结果。该应用程序使用Python开发,利用Tkinter库创建图形用户界面,使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会(WWDC)上展示的'Math Notes'。
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。
自然对话场景下的文字转语音模型
ChatTTS是一个为对话场景设计的声音生成模型,特别适用于大型语言模型助手的对话任务,以及对话式音频和视频介绍等应用。它支持中英文,通过使用约10万小时的中英文数据训练,展现出高质量和自然度的语音合成能力。
多语言AI模型,支持101种语言。
Aya是由Cohere For AI领导的全球性倡议,涉及119个国家的3000多名独立研究人员。Aya是一个尖端模型和数据集,通过开放科学推进101种语言的多语言AI。Aya模型能够理解并按照101种语言的指令执行任务,是迄今为止最大的开放科学机器学习项目之一,重新定义了研究领域,通过与全球独立研究人员合作,实现了完全开源的数据集和模型。
Falcon 2 是一款开源、多语言、多模态的模型,具备图像到文本转换能力。
Falcon 2 是一款具有创新功能的生成式 AI 模型,为我们创造了一种充满可能性的未来路径,只有想象力才是限制。Falcon 2 采用开源许可证,具备多语言和多模态的能力,其中独特的图像到文本转换功能标志着 AI 创新的重大进展。
构建最好的中文Llama大模型,完全开源可商用。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型,并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持,丰富的社区活动,以及开放共享的合作环境,旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Meta 新一代开源大型语言模型,性能卓越
Meta Llama 3是Meta公司推出的新一代开源大型语言模型,性能卓越,在多项行业基准测试中表现出色。它可支持广泛的使用场景,包括改善推理能力等新功能。该模型将在未来支持多语种、多模态,提供更长的上下文窗口和整体性能提升。Llama 3秉承开放理念,将被部署在主要云服务、托管和硬件平台上,供开发者和社区使用。
基于Linux环境快速部署开源大模型的教程
该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。
大规模MoE语言模型,性能媲美七十亿参数模型
Qwen1.5-MoE-A2.7B是一款大规模的MoE(Mixture of Experts)语言模型,仅有27亿个激活参数,但性能可与70亿参数模型相媲美。相比传统大模型,该模型训练成本降低75%,推理速度提高1.74倍。它采用特别的MoE架构设计,包括细粒度专家、新的初始化方法和路由机制等,大幅提升了模型效率。该模型可用于自然语言处理、代码生成等多种任务。
利用大模型,一键生成高清短视频
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