语言模型

AMD

AMD-135M是一款由AMD开发的小型语言模型,基于LLaMA2架构,具有文本生成、代码生成、自然语言理解和多平台兼容性等特点。该模型通过推测解码技术提高了推理速度,降低了内存占用,并在多项自然语言处理任务中表现出色。适用于聊天机器人、内容创作、编程辅助、语言翻译和文本摘要等多种应用场景。

讯飞星火认知大模型

讯飞星火认知大模型是由科大讯飞发布的大模型,具有7大核心能力,包括文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模交互,对标ChatGPT。

LightEval

LightEval是一款由Hugging Face开发的轻量级AI评估工具,旨在评估大型语言模型。它支持多设备运行,包括CPU、GPU和TPU,具备多任务处理能力和自定义评估功能。LightEval与Hugging Face的生态系统集成,便于模型管理和共享。适用于企业、科研人员及教育机构。

AutoAgents

是一款面向业务人员使用的无代码的Agent产品,能够推动企业新时代知识工作流水线的构建

LaWGPT

LaWGPT 是南京大学研发的中文法律大语言模型,基于 LLaMA 进行二次预训练,融合大量法律知识,支持法律咨询、文书生成、司法考试辅助等功能。模型通过法律词表扩展、大规模语料训练及指令微调提升专业性,适用于法律研究、案件分析及政策研究等场景,助力法律行业智能化发展。

Arctic

Arctic是一款由云计算公司Snowflake的AI研究团队开发的高效且开源的企业级大型语言模型,拥有480亿参数。该模型采用混合专家模型(MoE)架构,结合了密集变换器(Dense Transformer)和128个专家的特点。Arctic在成本效益、训练效率和推理效率方面具有显著优势,特别适用于企业任务,例如SQL生成、编程和指令遵循。模型基于Apache 2.0许可发布,用户可以自由使用和

FineWeb 2

FineWeb 2是一个涵盖超过1000种语言的多语言预训练数据集,通过语言识别、去重、内容过滤及PII匿名化处理生成。它支持多种NLP任务,如机器翻译和文本分类,旨在增强多语言模型的性能与普适性,并为研究者提供技术验证的工具与资源。

SWEET

SWEET-RL是Meta开发的多轮强化学习框架,专为提升大型语言模型在协作推理任务中的表现而设计。通过引入训练时的额外信息优化“批评者”模型,实现精准的信用分配与策略优化。在ColBench基准测试中,其在后端编程和前端设计任务中表现出色,成功率提升6%。适用于文本校对、社交媒体审核、广告合规等多种场景,具备高度的通用性和适应性。

Ultravox

Ultravox 是一种多模态大型语言模型(LLM),能够直接处理文本和语音输入,无需额外的语音识别步骤。其核心技术包括多模态投影器,用于将音频数据转换为高维空间表示,显著提升语音理解和处理效率。该模型支持实时语音对话、多语言扩展及领域特定知识的学习,适用于智能客服、虚拟助手、语言学习、实时翻译及教育等领域。

LocAgent

LocAgent是一款由多所高校联合开发的代码定位工具,通过构建代码库的图结构并结合大语言模型进行多跳推理,帮助开发者快速找到需修改的代码片段。支持多种开发任务,如错误修复、功能添加和性能优化,具备高效的搜索与定位能力,适用于大规模代码维护场景。