需求人群:
"Yuan2.0-M32模型适用于需要处理大量数据和复杂计算任务的开发者和研究人员,特别是在编程、数学计算和专业领域知识的应用中。它的高效能和较低的计算需求使其成为大规模语言模型应用的理想选择。"
使用场景示例:
在编程领域,Yuan2.0-M32可以用于代码生成和代码质量评估。
在数学领域,模型可以进行复杂的数学问题求解和逻辑推理。
在专业领域,如医疗或法律,Yuan2.0-M32可以辅助专业人士进行知识检索和文档分析。
产品特色:
混合专家(MoE)模型,具有32个专家,其中2个活跃。
使用注意力路由器进行更高效的专家选择。
从头开始训练,使用2000亿个token。
训练计算量仅占同等参数规模模型的9.25%。
在编码、数学和专业领域表现出竞争力。
具有较低的前向计算需求,每个token仅需7.4 GFLOPS。
在MATH和ARC-Challenge基准测试中表现优异。
使用教程:
1. 配置环境,使用推荐的docker镜像启动Yuan2.0容器。
2. 根据文档说明,进行数据预处理。
3. 使用提供的脚本进行模型预训练。
4. 参考vllm的详细部署计划,进行推理服务的部署。
5. 访问GitHub仓库获取更多信息和文档。
6. 遵守Apache 2.0开源许可协议,了解并遵守'Yuan2.0模型许可协议'。
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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%。
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%。
强大的数学和编程模型,具备高度连贯性和多轮对话能力。
Mistral-22b-v.02 是一个强大的模型,展现出出色的数学才能和编程能力。相较于V1,V2模型在连贯性和多轮对话能力方面有显著提升。该模型经过重新调整取消了审查,能够回答任何问题。训练数据主要包括多轮对话,特别强调编程内容。此外,模型具备智能体能力,可执行真实世界任务。训练采用了32k的上下文长度。在使用时需遵循GUANACO提示格式。
Grok-1.5带有改进的推理能力和128,000个标记的上下文长度。
Grok-1.5是一种先进的大型语言模型,具有出色的长文本理解和推理能力。它可以处理高达128,000个标记的长上下文,远超以前模型的能力。在数学和编码等任务中,Grok-1.5表现出色,在多个公认的基准测试中获得了极高的分数。该模型建立在强大的分布式训练框架之上,确保高效和可靠的训练过程。Grok-1.5旨在为用户提供强大的语言理解和生成能力,助力各种复杂的语言任务。
自然语言处理模型
LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。通过使用 Transformer 模块的扩展,该模型可以在不遗忘旧知识的情况下,高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能,在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型(LLaMA Pro-Instruct)在各种基准测试中均取得了先进的性能,展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解,为在各种环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。
ChatGPT技术面试实时答疑助手
Chadview是一个基于ChatGPT的实时会议助手,用于技术面试。它能够在Zoom、Google Meet和Teams等视频会议中实时回答问题,帮助面试者节省时间和提高效率。Chadview使用Chrome插件捕捉浏览器中的音频,并通过ChatGPT API提供准确的编程、分析和数学问题的答案。用户只需在视频通话期间点击“Ask”按钮,Chadview将在3-4秒内生成适当的回答。Chadview的定价为每月15美元,用户可以随时取消订阅。
为软件工程挑战打造的先进基础AI模型
poolside是一个为软件工程挑战而构建的先进基础AI模型,它通过在用户代码上进行微调,学习项目的独特之处,以理解通用模型无法理解的复杂性。它建立在poolside基础之上,每天都能变得更好。除了先进的代码编写模型,poolside还构建了一个直观的编辑器助手,并提供了一个开发者可以构建的API。poolside由Jason Warner和Eiso Kant于2023年4月创立,他们之前在AI和软件工程领域有着丰富的经验。
AI推理模型,解决复杂问题的新系列。
OpenAI o1是一系列新开发的AI模型,旨在通过更长时间的思考来解决科学、编码和数学等领域的复杂问题。这些模型通过训练学习,能够细化思考过程、尝试不同策略并识别错误。在国际数学奥林匹克竞赛的资格赛中,o1模型的得分远高于之前的GPT-4o模型,展现了其在数学和编码方面的优势。此外,o1系列还引入了新的安全训练方法,使其能够更好地遵循安全和对齐准则。
由知识图谱引擎驱动的创新Agent框架
muAgent是一个创新的Agent框架,由知识图谱引擎驱动,支持多Agent编排和协同技术。它利用LLM+EKG(Eventic Knowledge Graph 行业知识承载)技术,结合FunctionCall、CodeInterpreter等,通过画布式拖拽和轻文字编写,实现复杂SOP流程的自动化。muAgent兼容市面上各类Agent框架,具备复杂推理、在线协同、人工交互、知识即用等核心功能。该框架已在蚂蚁集团多个复杂DevOps场景中得到验证。
AI工具目录,提升你的生产力
AI Scout是一个全面的AI工具目录,提供超过1800种AI工具,涵盖生产力、写作、设计、编程等多个领域。用户可以根据分类、平台和价格快速找到所需的AI工具,以提高工作效率和生活质量。
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。
精选全球AI前沿科技和开源产品
漫话开发者 - UWL.ME 是一个专注于人工智能前沿科技和开源产品的平台,提供最新的AI技术动态、开源产品介绍、以及相关领域的深度分析。它不仅为开发者和科技爱好者提供了一个获取信息的渠道,也为行业内部人员提供了交流和学习的平台。
Java编程爱好者的免费问答平台
Java Q&A Hub是一个专门为Java编程爱好者设计的在线问答平台,它提供了一系列与Java编程相关的问题和解答。该平台专注于Java语言的各个方面,包括基础知识、后端开发、Spring框架、Android开发、网络编程和Java虚拟机等。利用GPT-40-mini模型,Java Q&A Hub能够为用户提供准确、详实的回答,帮助用户解决Java编程中遇到的问题。
CodeGuide是您的算法助手,提供直观和可操作的学习反馈。
CodeGuide是一个专注于算法学习的网站,它通过与用户的交互,提供优化建议和正确的学习方向。它基于会话学习,实时工作,通过用户输入提出有益的想法,评估用户的技能水平,并推荐资源帮助用户提高。
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。
数学问题的智能助手
Qwen Math Demo 是一个专注于数学问题解答的人工智能模型,它利用先进的自然语言处理技术,能够理解和解决各种数学问题,提供准确的答案和解题过程。该模型适用于教育领域,特别是辅助学生和教师进行数学学习和教学活动。它的优势在于能够处理复杂的数学表达式,提供详细的解题步骤,帮助用户更好地理解数学概念。
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。
多代理礼宾系统,提升客户服务效率
multi-agent-concierge是一个多代理礼宾系统,它通过多个专门的代理来完成复杂的任务,并通过一个“礼宾”代理来引导用户到正确的代理。这种系统设计用于处理具有相互依赖关系的多个任务,使用数百种工具。该系统展示了如何通过自然语言指令创建代理之间的隐式“链”,并通过“延续”代理来管理这些链,同时使用全局状态来跟踪用户及其当前状态。
前沿语言模型,具有先进的推理能力。
Grok-2是xAI的前沿语言模型,具有最先进的推理能力。此次发布包括Grok家族的两个成员:Grok-2和Grok-2 mini。这两个模型现在都在𝕏平台上发布给Grok用户。Grok-2是Grok-1.5的重要进步,具有聊天、编程和推理方面的前沿能力。同时,xAI引入了Grok-2 mini,一个小巧但功能强大的Grok-2的兄弟模型。Grok-2的早期版本已经在LMSYS排行榜上以“sus-column-r”的名字进行了测试。它在整体Elo得分方面超过了Claude 3.5 Sonnet和GPT-4-Turbo。
开源记忆层,为自主智能体提供人类式记忆功能
Memary是一个开源的记忆层,专为自主智能体设计,通过模仿人类记忆的方式,提升智能体的推理和学习能力。它使用Neo4j图数据库存储知识,并结合了Llama Index和Perplexity模型来增强知识图谱的查询能力。Memary的主要优点包括自动生成记忆、记忆模块、系统改进和回溯记忆等功能,旨在以最小的开发者实现与现有智能体集成,并通过仪表盘提供记忆分析和系统改进的可视化数据。
AI 数学解题器,帮助学生快速准确解答各种数学问题。
MathGPT Pro 是一款先进的 AI 数学解题器,旨在为全球数百万学生提供快速准确的数学问题解决方案。该产品能够处理各种数学领域的问题,如代数、方程、导数和积分,帮助学生提高学习效率和成绩。其背景技术结合了最新的人工智能算法,确保了高效和准确性,适合任何需要解答数学问题的用户。MathGPT Pro 提供了直观的用户界面,支持图像识别和语音输入,方便用户随时随地进行数学计算。
一个动态、自成长的个人AI助手框架
Agent Zero是一个高度透明、可读、可理解、可定制和交互式的个人AI框架。它不是为特定任务预编程的,而是设计为通用的个人助手,能够执行命令和代码,与其他代理实例合作,并尽其所能完成任务。它具备持久记忆,能够记住以前的解决方案、代码、事实、指令等,以便在未来更快、更可靠地解决任务。Agent Zero使用操作系统作为工具来完成任务,没有预编程的单一用途工具。相反,它可以编写自己的代码,并使用终端根据需要创建和使用自己的工具。
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。
获取顶级 Hacker News 的解答
Ask Hackers 是一个专注于编程领域的问答平台,用户可以通过这个平台获取来自世界顶级黑客的解答和建议。它利用人工智能技术从Hacker News的评论中搜索信息,为用户提供高质量的编程问题解答。
先进的大型语言模型,具备推理和编程能力。
Mistral-Large-Instruct-2407是一个拥有123B参数的先进大型语言模型(LLM),具备最新的推理、知识和编程能力。它支持多语言,包括中文、英语、法语等十种语言,并且在80多种编程语言上受过训练,如Python、Java等。此外,它还具备代理中心能力和先进的数学及推理能力。
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。
AI数学奥林匹克解决方案
这个GitHub仓库包含了训练和推理代码,用于复制我们在AI数学奥林匹克(AIMO)进展奖1中的获胜解决方案。我们的解决方案由四个主要部分组成:一个用于微调DeepSeekMath-Base 7B以使用工具集成推理(TIR)解决数学问题的配方;两个约100万个数学问题和解决方案的高质量训练数据集;一个自洽解码算法,用于生成具有代码执行反馈的解决方案候选项(SC-TIR);四个来自AMC、AIME和MATH的精心选择的验证集,以指导模型选择并避免对公共排行榜的过拟合。
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