革命性的AI图像编辑与生成技术,结合了文字指令和视觉语境,实现精准编辑和风格转移。
FLUX.1 Kontext是一款革命性的多模态AI模型,将文本指令与图像编辑和生成相结合,实现精准本地化编辑,保持角色一致性和风格连贯性。该产品适用于营销内容创作、电影制作和设计等专业工作流程。
使用自然语言指令编辑图片,保持上下文和身份一致。
FLUX.1 Kontext是一款AI图像编辑工具,通过自然语言指令实现编辑,保持上下文和身份一致。其主要优点包括快速编辑、保持人物特征和身份一致、支持多种编辑模式,适用于各种创意需求。
全球首个可遵循指令的重排序器,为企业级RAG系统提供精准信息排序
Contextual AI Reranker 是一款革命性的AI模型,专为解决企业级检索增强生成(RAG)系统中信息冲突和排序不准确的问题而设计。它能够根据用户提供的自然语言指令,对检索结果进行精准排序,确保最符合需求的信息优先展示。该产品基于先进的AI技术,经过行业标准BEIR基准测试和内部数据集验证,表现卓越。其主要优点包括高准确率、强大的指令遵循能力和灵活的定制化选项,适用于金融、技术、专业服务等多个领域。产品目前提供免费试用,并通过API形式接入,方便企业快速部署和使用。
AI21 Jamba Large 1.6 是一款强大的混合 SSM-Transformer 架构基础模型,擅长长文本处理和高效推理。
AI21-Jamba-Large-1.6 是由 AI21 Labs 开发的混合 SSM-Transformer 架构基础模型,专为长文本处理和高效推理而设计。该模型在长文本处理、推理速度和质量方面表现出色,支持多种语言,并具备强大的指令跟随能力。它适用于需要处理大量文本数据的企业级应用,如金融分析、内容生成等。该模型采用 Jamba Open Model License 授权,允许在许可条款下进行研究和商业使用。
Mistral Small 24B 是一款多语言、高性能的指令微调型大型语言模型,适用于多种应用场景。
Mistral Small 24B 是一款由 Mistral AI 团队开发的大型语言模型,拥有 240 亿参数,支持多语言对话和指令处理。该模型通过指令微调,能够生成高质量的文本内容,适用于聊天、写作、编程辅助等多种场景。其主要优点包括强大的语言生成能力、多语言支持以及高效推理能力。该模型适合需要高性能语言处理的个人和企业用户,具有开源许可,支持本地部署和量化优化,适合对数据隐私有要求的场景。
LG AI Research开发的32B参数双语生成模型
EXAONE-3.5-32B-Instruct是由LG AI Research开发的一系列指令调优的双语(英语和韩语)生成模型,包含从2.4B到32B参数的不同模型。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理,并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出了最先进的性能,同时在与近期发布的类似大小模型相比时,在通用领域也保持了竞争力。
LG AI Research开发的双语文本生成模型
EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-GGUF是由LG AI Research开发的一系列双语(英语和韩语)指令调优的生成型模型,参数范围从2.4B到32B。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理,并在真实世界用例和长上下文理解方面展现出最先进的性能,同时在与近期发布的类似大小模型相比,在通用领域保持竞争力。该模型的重要性在于其优化了在小型或资源受限设备上的部署,同时提供了强大的性能。
LG AI Research开发的多语言、高性能大型语言模型
EXAONE-3.5-32B-Instruct-GGUF是LG AI Research开发的一系列指令调优的双语(英语和韩语)生成模型,包含2.4B至32B参数的不同版本。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理,展现了在真实世界用例和长上下文理解中的最前沿性能,同时在与近期发布的类似规模模型相比,在通用领域保持竞争力。该模型系列通过技术报告、博客和GitHub提供了详细信息,并且包含了多种精度的指令调优32B语言模型,具有以下特点:参数数量(不含嵌入)为30.95B,层数为64,注意力头数为GQA,包含40个Q头和8个KV头,词汇量为102,400,上下文长度为32,768令牌,量化包括Q8_0、Q6_0、Q5_K_M、Q4_K_M、IQ4_XS等GGUF格式(也包括BF16权重)。
前沿级别的AI模型,提供顶级的指令遵循和长文本处理能力。
EXAONE 3.5是LG AI Research发布的一系列人工智能模型,这些模型以其卓越的性能和成本效益而著称。它们在模型训练效率、去污染处理、长文本理解和指令遵循能力方面表现出色。EXAONE 3.5模型的开发遵循了LG的AI伦理原则,进行了AI伦理影响评估,以确保模型的负责任使用。这些模型的发布旨在推动AI研究和生态系统的发展,并为AI创新奠定基础。
大规模多模态推理与指令调优平台
MAmmoTH-VL是一个大规模多模态推理平台,它通过指令调优技术,显著提升了多模态大型语言模型(MLLMs)在多模态任务中的表现。该平台使用开放模型创建了一个包含1200万指令-响应对的数据集,覆盖了多样化的、推理密集型的任务,并提供了详细且忠实的理由。MAmmoTH-VL在MathVerse、MMMU-Pro和MuirBench等基准测试中取得了最先进的性能,展现了其在教育和研究领域的重要性。
大规模多语言偏好混合数据集
OLMo 2 1124 13B Preference Mixture是一个由Hugging Face提供的大型多语言数据集,包含377.7k个生成对,用于训练和优化语言模型,特别是在偏好学习和指令遵循方面。该数据集的重要性在于它提供了一个多样化和大规模的数据环境,有助于开发更加精准和个性化的语言处理技术。
先进的指令遵循模型,提供全面后训练技术指南。
Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM是Tülu3模型家族的一部分,该家族以开源数据、代码和配方为特色,旨在为现代后训练技术提供全面指南。该模型专为聊天以外的多样化任务(如MATH、GSM8K和IFEval)提供最先进的性能。
领先的指令遵循模型家族,提供开源数据、代码和指南。
Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT是Tülu3模型家族的一部分,专为现代后训练技术提供全面指南而设计。该模型不仅在聊天任务上表现出色,还在MATH、GSM8K和IFEval等多种任务上实现了最先进的性能。它是基于公开可用的、合成的和人类创建的数据集训练的,主要使用英语,并遵循Llama 3.1社区许可协议。
视频指令调优与合成数据研究
LLaVA-Video是一个专注于视频指令调优的大型多模态模型(LMMs),通过创建高质量的合成数据集LLaVA-Video-178K来解决从网络获取大量高质量原始数据的难题。该数据集包括详细的视频描述、开放式问答和多项选择问答等任务,旨在提高视频语言模型的理解和推理能力。LLaVA-Video模型在多个视频基准测试中表现出色,证明了其数据集的有效性。
新一代开放代码模型,提升编程效率。
Qwen2.5-Coder是Qwen2.5开源家族的一员,专注于代码生成、推理、修复等任务。它通过扩增大规模代码训练数据,提升了代码能力,同时保持了数学和通用能力。该模型支持92种编程语言,并在代码相关任务中取得了显著提升。Qwen2.5-Coder采用Apache 2.0许可,旨在加速代码智能的应用。
利用多指令视频到音频合成技术
Draw an Audio是一个创新的视频到音频合成技术,它通过多指令控制,能够根据视频内容生成高质量的同步音频。这项技术不仅提升了音频生成的可控性和灵活性,还能够在多阶段产生混合音频,展现出更广泛的实际应用潜力。
先进的混合SSM-Transformer指令遵循基础模型
Jamba-1.5是ai21labs推出的一系列先进的混合SSM-Transformer指令遵循基础模型,这些模型在文本生成领域具有创新性和高效性。它们能够理解和执行复杂的指令,生成高质量的文本内容,对提升写作效率和质量有着重要的作用。
一款专为中英文用户定制的指令式语言模型。
Llama3.1-8B-Chinese-Chat是一个基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的指令式调优语言模型,专为中文和英文用户设计,具有角色扮演和工具使用等多种能力。该模型通过ORPO算法进行微调,显著减少了中文问题用英文回答和回答中中英文混合的问题,特别是在角色扮演、功能调用和数学能力方面有显著提升。
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