12B参数的大型语言模型
Mistral-Nemo-Base-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的12B参数大型预训练生成文本模型。该模型在多语言和代码数据上进行了训练,显著优于相同或更小规模的现有模型。其主要特点包括:Apache 2.0许可证发布,支持预训练和指令版本,128k上下文窗口训练,支持多种语言和代码数据,是Mistral 7B的替代品。模型架构包括40层、5120维、128头维、14364隐藏维、32头数、8个kv头(GQA)、词汇量约128k、旋转嵌入(theta=1M)。该模型在多个基准测试中表现出色,如HellaSwag、Winogrande、OpenBookQA等。
专注于数学和科学任务的模型
Mathstral 7B 是一个专注于数学和科学任务的模型,基于 Mistral 7B。该模型在数学和科学领域的文本生成和推理方面表现出色,适用于需要高度精确和复杂计算的应用场景。模型的开发团队包括多位专家,确保了其在行业内的领先地位和可靠性。
文本生成领域的先进模型
H2O Danube3 是由 h2oai 公司开发的一系列文本生成模型,这些模型专注于提供高质量的文本生成服务,广泛应用于聊天机器人、内容创作等领域。它们具备强大的语言理解和生成能力,能够根据给定的上下文生成连贯、准确的文本。
大型语言模型,高效文本生成。
InternLM2.5-7B-Chat GGUF是一个大型语言模型,专为文本生成而设计。它基于开源框架llama.cpp,支持多种硬件平台的本地和云推理。该模型具有7.74亿参数,采用先进的架构设计,能够提供高质量的文本生成服务。
随时随地,一键生成文本。
InlineGPT是一个插件,它允许用户在任何应用程序中通过快捷键快速生成文本。它利用OpenAI的API,将选定的文本作为提示,生成新的文本输出,极大地提高了写作和文本编辑的效率。产品背景是解决用户在不同应用程序间切换的不便,提供一种无缝的文本生成体验。InlineGPT目前是免费的,用户只需提供OpenAI API密钥即可使用。
轻量级、先进的文本生成模型
Gemma是由Google开发的一系列轻量级、先进的开放模型,基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型,适用于多种文本生成任务,如问答、摘要和推理。Gemma模型的相对较小的尺寸使其能够在资源有限的环境中部署,如笔记本电脑、桌面或您自己的云基础设施,使每个人都能接触到最先进的AI模型,并促进创新。
轻量级、先进的开放文本生成模型
Gemma-2-27b是由Google开发的一系列轻量级、先进的开放文本生成模型,基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。这些模型专为文本生成任务设计,如问答、摘要和推理。它们相对较小的体积使得即使在资源有限的环境中,如笔记本电脑、桌面或个人云基础设施上也能部署,使先进的AI模型更易于访问,并促进创新。
轻量级、先进的文本生成模型
Gemma-2-9b-it是由Google开发的一系列轻量级、最先进的开放模型,基于与Gemini模型相同的研究和技术构建而成。这些模型是文本到文本的解码器仅大型语言模型,以英文提供,适用于问答、摘要和推理等多样化文本生成任务。由于其相对较小的尺寸,可以在资源有限的环境中部署,如笔记本电脑、桌面或个人云基础设施,使先进的AI模型更加普及,促进创新。
轻量级、先进的文本生成模型
Gemma 2是Google开发的一系列轻量级、先进的开放模型,基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型,仅提供英文版本,具有开放的权重,适用于预训练变体和指令调整变体。Gemma模型非常适合各种文本生成任务,包括问答、摘要和推理。其相对较小的体积使其能够部署在资源有限的环境中,如笔记本电脑、桌面或您自己的云基础设施,使先进的AI模型的访问民主化,并帮助为每个人促进创新。
生成高质量图像描述的AI模型
HunyuanCaptioner是一款基于LLaVA实现的文本到图像技术模型,能够生成与图像高度一致的文本描述,包括物体描述、物体关系、背景信息、图像风格等。它支持中文和英文的单图和多图推理,并可通过Gradio进行本地演示。
先进的视觉基础模型,支持多种视觉和视觉-语言任务。
Florence-2是由微软开发的高级视觉基础模型,采用基于提示的方法处理广泛的视觉和视觉-语言任务。该模型能够解释简单的文本提示,执行如描述、目标检测和分割等任务。它利用包含54亿个注释的5.4亿张图像的FLD-5B数据集,精通多任务学习。模型的序列到序列架构使其在零样本和微调设置中都表现出色,证明其为有竞争力的视觉基础模型。
轻量级大语言模型,专注于文本生成。
Index-1.9B-Pure是Index系列模型中的轻量版本,专为文本生成而设计。它在2.8T的中英文语料上进行了预训练,与同等级模型相比,在多个评测基准上表现领先。该模型特别过滤了所有指令相关数据,以验证指令对benchmark的影响,适用于需要高质量文本生成的领域。
基于RAG框架的可靠输入和可信输出系统
GoMate是一个基于Retrieval-Augmented Generation (RAG)框架的模型,专注于提供可靠输入和可信输出。它通过结合检索和生成技术,提高信息检索和文本生成的准确性和可靠性。GoMate适用于需要高效、准确信息处理的领域,如自然语言处理、知识问答等。
一种高效的遮蔽扩散语言模型。
Masked Diffusion Language Models (MDLM) 是一种新型的语言模型,它通过遮蔽和扩散机制来生成高质量的文本数据。MDLM 通过改进的训练方法和简化的目标函数,提高了遮蔽扩散模型的性能,使其在语言建模基准测试中达到了新的最佳状态,并接近自回归模型的困惑度。MDLM 的主要优点包括高效的采样器、支持生成任意长度的文本,以及在长程依赖和可控生成方面的优势。
创新的AI基础模型,提供卓越的提示遵循能力。
Leonardo Phoenix是Leonardo AI平台推出的一款基础模型,它在提示遵循、图像生成清晰度和AI研究方面取得了突破性进展。该模型通过架构创新,提供了更高质量的图像生成,特别是在人像、横幅、海报和标志的文本生成方面表现出色。此外,它还增强了创造性控制,允许用户通过提示增强和AI提示编辑来轻松获取和快速修改生成内容。尽管目前一些功能如图像引导、元素和照片写实尚未集成,但预计将在不久的将来加入。
高性价比的GenAI云服务
SiliconCloud 是一个高性价比的 GenAI 云服务,基于优秀的开源基础模型。其主要优点包括快速模型访问体验、多样化的模型服务、简单易用的开发接口。SiliconCloud 定位于为用户提供高质量、低成本的 AI 模型服务。
1460亿参数的高性能混合专家模型
Skywork-MoE-Base是一个具有1460亿参数的高性能混合专家(MoE)模型,由16个专家组成,并激活了220亿参数。该模型从Skywork-13B模型的密集型检查点初始化而来,并引入了两种创新技术:门控逻辑归一化增强专家多样化,以及自适应辅助损失系数,允许针对层特定调整辅助损失系数。Skywork-MoE在各种流行基准测试中表现出与参数更多或激活参数更多的模型相当的或更优越的性能。
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