使用API调用suno.ai的音乐生成AI,并轻松集成到GPT等代理中。
suno-api是一个开源项目,旨在通过API调用suno.ai的音乐生成AI,允许用户轻松地将音乐生成功能集成到各种AI代理中,如GPT。该项目具有开放源代码许可证,便于自由集成和修改,支持自定义模式,允许用户设置歌词、音乐风格、标题等,并且可以一键部署到Vercel。
Cohere Toolkit是一套开源的AI应用程序开发工具包,旨在加速开发并部署到云平台。
Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包,它提供了一套生产就绪的应用程序,可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型,并且可以连接到企业数据和特定团队,以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
高效的企业级人工智能模型,低成本实现高质量定制模型。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型(LLM),它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色,即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理,为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外,Arctic 采用 Apache 2.0 许可,提供无门槛的权重和代码访问,并通过开源数据配方和研究洞察,进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenELM是一套高效的语言模型家族,具备开源训练和推理框架。
OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族,旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练,不提供任何安全保证,可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此,用户和开发者需要进行彻底的安全测试,并实施适当的过滤机制。
Applio是一个开源生态系统,提供先进的AI语音克隆技术。
Applio是一个开源生态系统,主要提供先进的AI语音克隆技术。它的主要优点是创新性、开放源代码和先进的AI语音克隆技术。Applio的背景信息是作为一个开源生态系统,它致力于推动人工智能语音克隆技术的创新。目前还没有公开的定价信息。
高质量英文网页数据集
FineWeb数据集包含超过15万亿个经过清洗和去重的英文网页数据,来源于CommonCrawl。该数据集专为大型语言模型预训练设计,旨在推动开源模型的发展。数据集经过精心处理和筛选,以确保高质量,适用于各种自然语言处理任务。
首个llama3中文版,多轮对话AI模型
llama3-Chinese-chat是首个llama3的中文对话版本,专为中文用户设计,支持高质量的多轮对话。它使用了170k+的中文对话数据进行训练,具备角色扮演、agent能力增强等特性,并提供了详细的训练和推理教程。此外,项目还计划开源浏览器插件,增加AI笔记和思维导图功能,进一步增强用户体验。
开源的MuZero实现,分布式AI框架
MuKoe是一个完全开源的MuZero实现,使用Ray作为分布式编排器在GKE上运行。它提供了Atari游戏的示例,并通过Google Next 2024的演讲提供了代码库的概览。MuKoe支持在CPU和TPU上运行,具有特定的硬件要求,适合需要大规模分布式计算资源的AI研究和开发。
自托管的开源OpenAI替代品,支持文本、音频、图像生成
LocalAI 是一个自托管的开源 OpenAI 替代品,可在消费级硬件上运行,支持本地或本地部署的文本、音频、图像生成。它提供了 GPT 等模型的文本生成功能,同时支持文本转语音、图像生成等多种功能。由于其开源自托管的特性,用户可以自由定制和部署,不受云端 API 限制,适合对数据隐私和安全性有要求的用户。LocalAI 的定位是为那些寻求自主控制、不依赖于第三方服务的个人用户或组织提供强大的 AI 生成能力。
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。
开源的先进文本嵌入模型
Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型,专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能,为组织在结合专有数据集与大型语言模型(LLMs)进行检索增强生成(RAG)或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型(xs)到大型(l),具有不同的上下文窗口和参数数量,以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。
以低成本实现高性能的大型语言模型
JetMoE-8B是一个开源的大型语言模型,通过使用公共数据集和优化的训练方法,以低于10万美元的成本实现了超越Meta AI LLaMA2-7B的性能。该模型在推理时仅激活22亿参数,大幅降低了计算成本,同时保持了优异的性能。
多模态AI模型,图像理解与生成兼备
Mini-Gemini是由香港中文大学终身教授贾佳亚团队开发的多模态模型,具备精准的图像理解能力和高质量的训练数据。该模型结合图像推理和生成,提供不同规模的版本,性能与GPT-4和DALLE3相媲美。Mini-Gemini采用Gemini的视觉双分支信息挖掘方法和SDXL技术,通过卷积网络编码图像并利用Attention机制挖掘信息,同时结合LLM生成文本链接两个模型。
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。
为开源世界构建高质量视频数据集的计划
Open-Sora-Plan是一个开源项目,旨在为开源社区提供高质量的视频数据集。该项目已经爬取并处理了40258个来自开源网站的高质量视频,涵盖了60%的横屏视频。同时还提供了自动生成的密集字幕,供机器学习等应用使用。该项目免费开源,欢迎大家共同参与和支持。
谷歌开源的大型语言模型,能够生成高质量的文本内容
RecurrentGemma是谷歌开发的一系列开放语言模型,采用创新的循环架构设计,在文本生成任务上性能优异,包括问答、摘要和推理等。与Gemma模型相比,RecurrentGemma所需的内存更少,生成长序列的推理速度更快。该模型提供了预训练和针对指令的微调版本,可广泛应用于内容创作、对话AI等场景。
开源的AI程序员,自动修复GitHub仓库bug
SWE-agent是普林斯顿大学推出的首个开源AI程序员,基于GPT-4技术,能够自动修复GitHub仓库中的bug。其表现优异,开源性质受到开源社区高度认可。工作原理是通过与终端交互进行代码编辑、语法检查、测试编写和执行。研究人员设计了简洁的指令和反馈格式,工作流程分为推理和评估两个阶段。定价为免费。
澜舟科技研发的孟子3-13B大模型,支持免费商用
澜舟科技研发的孟子3-13B大模型基于Llama架构,经过3T Tokens的数据集训练,具备强大的多语言处理和交互推理能力。支持免费商用,为ToB场景打造优质大模型。
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