Sản phẩm khố

104B tham sổ đích đa ngữ chủng cao cấp đối thoại sinh thành mô hình

C4AI Command R+ 08-2024 thị nhất cá ủng hữu 104B tham sổ đích đại quy mô nghiên cứu phát bố mô hình, cụ bị cao độ tiên tiến đích năng lực, bao quát kiểm tác tăng cường sinh thành ( RAG ) hòa công cụ sử dụng, dĩ tự động hóa phục tạp nhậm vụ. Cai mô hình chi trì 23 chủng ngữ ngôn đích huấn luyện, tịnh tại 10 chủng ngữ ngôn trung tiến hành bình cổ. Tha ưu hóa liễu đa chủng dụng lệ, bao quát thôi lý, tổng kết hòa vấn đáp.

Qwen1.5 hệ liệt thủ cá thiên ức tham sổ khai nguyên mô hình, đa ngữ ngôn chi trì, cao hiệu Transformer giải mã khí giá cấu.

Qwen1.5-110B thị Qwen1.5 hệ liệt trung quy mô tối đại đích mô hình, ủng hữu 1100 ức tham sổ, chi trì đa ngữ ngôn, thải dụng cao hiệu đích Transformer giải mã khí giá cấu, tịnh bao hàm phân tổ tra tuân chú ý lực ( GQA ), tại mô hình thôi lý thời canh gia cao hiệu. Tha tại cơ sở năng lực bình cổ trung dữ Meta-Llama3-70B tương bễ mỹ, tại Chat bình cổ trung biểu hiện xuất sắc, bao quát MT-Bench hòa AlpacaEval 2.0. Cai mô hình đích phát bố triển kỳ liễu tại mô hình quy mô khoách triển phương diện đích cự đại tiềm lực, tịnh thả dự kỳ trứ vị lai thông quá khoách triển sổ cư hòa mô hình quy mô, khả dĩ hoạch đắc canh đại đích tính năng đề thăng.

O1 phục chế chi lữ: Chiến lược tiến triển báo cáo đệ nhất bộ phân

O1-Journey thị do thượng hải giao thông đại học GAIR nghiên cứu tổ phát khởi đích nhất cá hạng mục, chỉ tại phục chế hòa trọng tân tưởng tượng OpenAI đích O1 mô hình đích năng lực. Cai hạng mục đề xuất liễu “Lữ trình học tập” đích tân huấn luyện phạm thức, tịnh cấu kiến liễu thủ cá thành công chỉnh hợp sưu tác hòa học tập tại sổ học thôi lý trung đích mô hình. Giá cá mô hình thông quá thí thác, củ chính, hồi tố hòa phản tư đẳng quá trình, thành vi xử lý phục tạp thôi lý nhậm vụ đích hữu hiệu phương pháp.

Vô nhu biên mã, khoái tốc cấu kiến thần kinh cơ khí phiên dịch khí

Gaia thị nhất cá vô nhu biên mã tức khả cấu kiến thần kinh cơ khí phiên dịch khí ( NMT ) đích công cụ. Tha duẫn hứa dụng hộ thông quá giản đan đích điểm kích thao tác lai huấn luyện, bộ thự hòa thương nghiệp hóa tự kỷ đích thần kinh cơ khí phiên dịch khí. Cai công cụ chi trì đa ngữ ngôn, bao quát tư nguyên giác thiếu đích ngữ ngôn đối, tịnh đề cung thật thời giam khống công năng, bang trợ dụng hộ cân tung huấn luyện tiến độ hòa tính năng chỉ tiêu. Thử ngoại, Gaia hoàn đề cung liễu dịch vu tập thành đích API, phương tiện khai phát giả tương huấn luyện hảo đích mô hình dữ tự kỷ đích hệ thống tương kết hợp.

Đa ngữ ngôn đại hình ngữ ngôn mô hình

Llama 3.2 thị do Meta công tư thôi xuất đích đa ngữ ngôn đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLMs ), bao hàm 1B hòa 3B lưỡng chủng quy mô đích dự huấn luyện hòa chỉ lệnh điều ưu sinh thành mô hình. Giá ta mô hình tại đa chủng ngữ ngôn đối thoại dụng lệ trung tiến hành liễu ưu hóa, bao quát đại lý kiểm tác hòa tổng kết nhậm vụ. Llama 3.2 tại hứa đa hành nghiệp cơ chuẩn trắc thí trung đích biểu hiện ưu vu hứa đa hiện hữu đích khai nguyên hòa phong bế liêu thiên mô hình.

Sang tạo vô hạn khả năng đích nhân công trí năng trợ thủ

YunHu Ai thị nhất cá cơ vu nhân công trí năng kỹ thuật đích liêu thiên trợ thủ, chỉ tại thông quá tự nhiên ngữ ngôn xử lý hòa cơ khí học tập kỹ thuật, vi dụng hộ đề cung cao hiệu, trí năng đích đối thoại thể nghiệm. Tha năng cú lý giải dụng hộ đích nhu cầu, đề cung chuẩn xác đích tín tức hòa kiến nghị, bang trợ dụng hộ giải quyết vấn đề. YunHu Ai dĩ kỳ cường đại đích ngữ ngôn lý giải năng lực, khoái tốc hưởng ứng hòa dụng hộ hữu hảo đích giới diện nhi thụ đáo dụng hộ đích hỉ ái.

Tham tác vô hạn trí năng, cấu kiến canh hoàn mỹ đích tụ hợp chi lộ.

Trí ngữ 1 hào thị nhất cá dĩ trí năng hệ thống vi cơ sở đích liêu thiên bình đài, đề cung dụng hộ dữ AI tiến hành hỗ động giao lưu đích thể nghiệm. Tha lợi dụng đại mô hình kỹ thuật, thông quá tự nhiên ngữ ngôn xử lý hòa cơ khí học tập, sử đắc AI năng cú lý giải hòa hồi ứng dụng hộ đích các chủng vấn đề hòa nhu cầu. Trí ngữ 1 hào đích bối cảnh thị tùy trứ nhân công trí năng kỹ thuật đích phát triển, nhân môn đối vu trí năng trợ thủ đích nhu cầu nhật ích tăng trường, tha chỉ tại vi dụng hộ đề cung nhất cá cao hiệu, trí năng đích giao lưu hoàn cảnh. Sản phẩm mục tiền thị miễn phí thí dụng, chủ yếu diện hướng đối trí năng liêu thiên cảm hưng thú đích dụng hộ quần thể.

Cao hiệu năng, đê tư nguyên tiêu háo đích hỗn hợp chuyên gia mô hình

GRIN-MoE thị do vi nhuyễn khai phát đích hỗn hợp chuyên gia (Mixture of Experts, MoE) mô hình, chuyên chú vu đề cao mô hình tại tư nguyên thụ hạn hoàn cảnh hạ đích tính năng. Cai mô hình thông quá sử dụng SparseMixer-v2 lai cổ kế chuyên gia lộ do đích thê độ, dữ truyện thống đích MoE huấn luyện phương pháp tương bỉ, GRIN-MoE tại bất y lại chuyên gia tịnh hành xử lý hòa lệnh bài đâu khí đích tình huống hạ, thật hiện liễu mô hình huấn luyện đích khoách triển. Tha tại biên mã hòa sổ học nhậm vụ thượng biểu hiện vưu vi xuất sắc, thích dụng vu nhu yếu cường thôi lý năng lực đích tràng cảnh.

Cao hiệu năng đích chỉ lệnh thức vi điều AI mô hình

Mistral-Small-Instruct-2409 thị do Mistral AI Team khai phát đích nhất cá cụ hữu 22B tham sổ đích chỉ lệnh thức vi điều AI mô hình, chi trì đa chủng ngữ ngôn, tịnh năng cú chi trì cao đạt 128k đích tự liệt trường độ. Cai mô hình đặc biệt thích dụng vu nhu yếu trường văn bổn xử lý hòa phục tạp chỉ lệnh lý giải đích tràng cảnh, như tự nhiên ngữ ngôn xử lý, cơ khí học tập đẳng lĩnh vực.

Khai nguyên đại hình ngữ ngôn mô hình, chi trì đa ngữ ngôn hòa chuyên nghiệp lĩnh vực ứng dụng.

Qwen2.5 thị nhất hệ liệt cơ vu Qwen2 ngữ ngôn mô hình cấu kiến đích tân hình ngữ ngôn mô hình, bao quát thông dụng ngữ ngôn mô hình Qwen2.5, dĩ cập chuyên môn châm đối biên trình đích Qwen2.5-Coder hòa sổ học đích Qwen2.5-Math. Giá ta mô hình tại đại quy mô sổ cư tập thượng tiến hành liễu dự huấn luyện, cụ bị cường đại đích tri thức lý giải năng lực hòa đa ngữ ngôn chi trì, thích dụng vu các chủng phục tạp đích tự nhiên ngữ ngôn xử lý nhậm vụ. Tha môn đích chủ yếu ưu điểm bao quát canh cao đích tri thức mật độ, tăng cường đích biên trình hòa sổ học năng lực, dĩ cập đối trường văn bổn hòa kết cấu hóa sổ cư đích canh hảo lý giải. Qwen2.5 đích phát bố thị khai nguyên xã khu đích nhất đại tiến bộ, vi khai phát giả hòa nghiên cứu nhân viên đề cung liễu cường đại đích công cụ, dĩ thôi động nhân công trí năng lĩnh vực đích nghiên cứu hòa phát triển.

Gia tốc nhân loại khoa học phát hiện đích nhân công trí năng

xAI thị nhất gia chuyên chú vu cấu kiến nhân công trí năng dĩ gia tốc nhân loại khoa học phát hiện đích công tư. Ngã môn do ai long · mã tư khắc lĩnh đạo, tha thị đặc tư lạp hòa SpaceX đích CEO. Ngã môn đích đoàn đội cống hiến liễu nhất ta cai lĩnh vực tối quảng phiếm sử dụng đích phương pháp, bao quát Adam ưu hóa khí, phê lượng quy nhất hóa, tằng quy nhất hóa hòa đối kháng tính kỳ lệ đích phát hiện. Ngã môn tiến nhất bộ dẫn nhập liễu Transformer-XL, Autoformalization, ký ức biến hoán khí, phê lượng đại tiểu súc phóng, μTransfer hòa SimCLR đẳng sang tân kỹ thuật hòa phân tích. Ngã môn tham dữ tịnh lĩnh đạo liễu AlphaStar, AlphaCode, Inception, Minerva, GPT-3.5 hòa GPT-4 đẳng cai lĩnh vực nhất ta tối đại đích đột phá tính phát triển. Ngã môn đích đoàn đội do AI an toàn trung tâm chủ nhậm Dan Hendrycks đề cung tư tuân. Ngã môn dữ X công tư khẩn mật hợp tác, tương ngã môn đích kỹ thuật đái cấp siêu quá 5 ức X ứng dụng dụng hộ.

Cơ vu ký ức đích RAG khuông giá, dụng vu toàn mục đích ứng dụng

MemoRAG thị nhất cá cơ vu ký ức đích RAG khuông giá, tha thông quá cao hiệu đích siêu trường ký ức mô hình, vi các chủng ứng dụng đề cung chi trì. Dữ truyện thống đích RAG bất đồng, MemoRAG lợi dụng kỳ ký ức mô hình thật hiện đối chỉnh cá sổ cư khố đích toàn cục lý giải, thông quá tòng ký ức trung hồi ức tra tuân đặc định đích tuyến tác, tăng cường chứng cư kiểm tác, tòng nhi sinh thành canh chuẩn xác, canh phong phú đích thượng hạ văn hưởng ứng. MemoRAG đích khai phát hoạt dược, bất đoạn hữu tư nguyên hòa nguyên hình tại thử thương khố phát bố.

Mô khối hóa nghiên cứu đạo hướng đích kiểm tác tăng cường sinh thành thống nhất khuông giá

RAGLAB thị nhất cá mô khối hóa, nghiên cứu đạo hướng đích khai nguyên khuông giá, chuyên chú vu kiểm tác tăng cường sinh thành (RAG) toán pháp. Tha đề cung liễu 6 chủng hiện hữu RAG toán pháp đích phục hiện, dĩ cập nhất cá bao hàm 10 cá cơ chuẩn sổ cư tập đích toàn diện bình cổ hệ thống, chi trì công bình bỉ giác bất đồng RAG toán pháp, tịnh tiện vu cao hiệu khai phát tân toán pháp, sổ cư tập hòa bình cổ chỉ tiêu.

Tập thành liễu thông dụng hòa biên trình năng lực đích nhân công trí năng mô hình

DeepSeek-V2.5 thị nhất cá thăng cấp bản bổn, kết hợp liễu DeepSeek-V2-Chat hòa DeepSeek-Coder-V2-Instruct đích công năng. Giá cá tân mô hình chỉnh hợp liễu lưỡng cá tiên tiền bản bổn đích thông dụng hòa biên trình năng lực, canh hảo địa phù hợp nhân loại đích thiên hảo, tịnh tại tả tác hòa chỉ lệnh tuân tuần đẳng đa cá phương diện tiến hành liễu ưu hóa.

Tình thương trí thương câu giai đích đa mô thái đại mô hình

Tây hồ đại mô hình thị tâm thần trí năng vân thôi xuất đích nhất khoản cụ hữu cao tình thương hòa trí thương đích đa mô thái đại mô hình, tha năng cú xử lý bao quát văn bổn, đồ tượng, thanh âm đẳng đa chủng sổ cư loại hình, vi dụng hộ đề cung trí năng đối thoại, tả tác, hội họa, ngữ âm đẳng AI phục vụ. Cai mô hình thông quá tiên tiến đích nhân công trí năng toán pháp, năng cú lý giải hòa sinh thành tự nhiên ngữ ngôn, thích dụng vu đa chủng tràng cảnh, như tâm lý tư tuân, nội dung sang tác, khách hộ phục vụ đẳng, cụ hữu cao độ đích định chế tính hòa linh hoạt tính. Tây hồ đại mô hình đích thôi xuất, tiêu chí trứ tâm thần trí năng vân tại AI lĩnh vực đích kỹ thuật thật lực hòa sang tân năng lực, vi dụng hộ đề cung liễu canh gia phong phú hòa cao hiệu đích trí năng phục vụ thể nghiệm.

RWKV v6 Finch 14B, khai nguyên đại mô hình, cao hiệu xử lý trường văn bổn.

RWKV v6 Finch 14B thị RWKV giá cấu đích đệ lục cá bản bổn, dã thị cai hệ liệt trung tối đại đích mô hình. Tha thông quá dẫn nhập sổ cư y lại tính đáo token shift hòa time-mixing trung, đề cao liễu xử lý trường văn bổn thời đích hiệu suất. Finch 14B mô hình tại xử lý đề kỳ thời, năng cú canh hảo địa quản lý kỳ trường kỳ ký ức, tòng nhi đề cung canh quảng phiếm đích ứng dụng phạm vi. Cai mô hình thị khai nguyên đích, do Linux Foundation nhận khả, tịnh thả tiếp thụ xã khu đích GPU tập quần thời gian quyên tặng dĩ chi trì huấn luyện.

Nhất cá dụng vu gia tái hòa trắc thí đại hình ngữ ngôn mô hình đích hỗ động bình đài.

LLM Playground thị nhất cá tại tuyến bình đài, duẫn hứa dụng hộ gia tái hòa trắc thí các chủng đại hình ngữ ngôn mô hình. Tha vi khai phát giả hòa nghiên cứu giả đề cung liễu nhất cá thật nghiệm hòa tham tác nhân công trí năng tối tân tiến triển đích hoàn cảnh. Cai bình đài đích chủ yếu ưu điểm thị dịch vu sử dụng, chi trì đa chủng mô hình, tịnh thả khả dĩ tức thời khán đáo mô hình đích thâu xuất kết quả.

Tối tiên tiến đích 12B mô hình, chi trì đa ngữ ngôn ứng dụng

Mistral NeMo thị do Mistral AI dữ NVIDIA hợp tác cấu kiến đích 12B mô hình, cụ hữu 128k cá lệnh bài đích đại hình thượng hạ văn song khẩu. Tha tại thôi lý, thế giới tri thức hòa biên mã chuẩn xác tính phương diện xử vu lĩnh tiên địa vị. Cai mô hình chuyên vi toàn cầu đa ngữ ngôn ứng dụng trình tự thiết kế, chi trì anh ngữ, pháp ngữ, đức ngữ, tây ban nha ngữ, ý đại lợi ngữ, bồ đào nha ngữ, trung văn, nhật ngữ, hàn ngữ, a lạp bá ngữ hòa ấn địa ngữ đẳng đa chủng ngữ ngôn. Mistral NeMo hoàn sử dụng liễu tân đích phân từ khí Tekken, đề cao liễu văn bổn hòa nguyên đại mã đích áp súc hiệu suất. Thử ngoại, cai mô hình kinh quá chỉ lệnh vi điều, đề thăng liễu tuân tuần tinh xác chỉ lệnh, thôi lý, xử lý đa luân đối thoại hòa sinh thành đại mã đích năng lực.

Tiểu mễ khai phát đích đại quy mô dự huấn luyện ngữ ngôn mô hình, tham sổ quy mô 64 ức.

MiLM-6B thị do tiểu mễ công tư khai phát đích đại quy mô dự huấn luyện ngữ ngôn mô hình, tham sổ quy mô đạt đáo 64 ức, tha tại trung văn cơ sở mô hình bình trắc sổ cư tập C-Eval hòa CMMLU thượng quân thủ đắc đồng xích thốn tối hảo đích hiệu quả. Cai mô hình đại biểu liễu tự nhiên ngữ ngôn xử lý lĩnh vực đích tối tân tiến triển, cụ hữu cường đại đích ngữ ngôn lý giải hòa sinh thành năng lực, khả dĩ quảng phiếm ứng dụng vu văn bổn sinh thành, cơ khí phiên dịch, vấn đáp hệ thống đẳng đa chủng tràng cảnh.

GPT-4o, nhất khoản năng cú thật thời xử lý âm tần, thị giác hòa văn bổn đích kỳ hạm mô hình.

GPT-4o ( 'o' đại biểu 'omni' ) thị tự nhiên nhân cơ giao hỗ đích trọng yếu nhất bộ, tha khả dĩ tiếp thụ nhậm ý tổ hợp đích văn bổn, âm tần, đồ tượng hòa thị tần thâu nhập, tịnh sinh thành nhậm ý tổ hợp đích văn bổn, âm tần hòa đồ tượng thâu xuất. Tha tại âm tần thâu nhập hưởng ứng thượng đích tốc độ cực khoái, bình quân hưởng ứng thời gian cận vi 320 hào miểu, dữ nhân loại đối thoại đích hưởng ứng thời gian tương cận. Tại phi anh ngữ văn bổn xử lý thượng thủ đắc liễu hiển trứ tiến bộ, đồng thời tại API thượng tốc độ canh khoái thả thành bổn hàng đê liễu 50%. GPT-4o tại thị giác hòa âm tần lý giải phương diện dã bỉ hiện hữu mô hình canh xuất sắc.

Fugaku-LLM thị nhất cá chuyên chú vu văn bổn sinh thành đích nhân công trí năng mô hình.

Fugaku-LLM thị nhất cá do Fugaku-LLM đoàn đội khai phát đích nhân công trí năng ngữ ngôn mô hình, chuyên chú vu văn bổn sinh thành lĩnh vực. Tha thông quá tiên tiến đích cơ khí học tập kỹ thuật, năng cú sinh thành lưu sướng, liên quán đích văn bổn, thích dụng vu đa chủng ngữ ngôn hòa tràng cảnh. Fugaku-LLM đích chủ yếu ưu điểm bao quát kỳ cao hiệu đích văn bổn sinh thành năng lực, đối đa chủng ngữ ngôn đích chi trì dĩ cập trì tục đích mô hình canh tân, dĩ bảo trì kỹ thuật lĩnh tiên. Cai mô hình tại xã khu trung ủng hữu quảng phiếm đích ứng dụng, bao quát đãn bất hạn vu tả tác phụ trợ, liêu thiên cơ khí nhân khai phát hòa giáo dục công cụ.

Trảo đáo nhân công trí năng, cơ khí học tập, tự nhiên ngữ ngôn xử lý hòa sổ cư khoa học đẳng lĩnh vực đích tối giai AI công tác hòa chức nghiệp cơ hội.

Next AI Jobs thị nhất cá đề cung nhân công trí năng, cơ khí học tập, tự nhiên ngữ ngôn xử lý hòa sổ cư khoa học đẳng lĩnh vực đích công tác hòa chức nghiệp cơ hội đích võng trạm. Tha liên tiếp liễu nhân công trí năng hành nghiệp đích cố chủ hòa cầu chức giả, vi nhân tài đề cung liễu quảng khoát đích phát triển không gian hòa cơ hội. Next AI Jobs đích chủ yếu ưu điểm thị tha tập trung liễu nhân công trí năng lĩnh vực đích công tác hòa chức nghiệp cơ hội, vi cầu chức giả đề cung liễu canh tiện tiệp đích chức nghiệp phát triển đồ kính.

Nhất cá hoàn toàn khai nguyên đích đại hình ngữ ngôn mô hình, đề cung tiên tiến đích tự nhiên ngữ ngôn xử lý năng lực.

MAP-NEO thị nhất cá hoàn toàn khai nguyên đích đại hình ngữ ngôn mô hình, tha bao quát dự huấn luyện sổ cư, sổ cư xử lý quản đạo ( Matrix ), dự huấn luyện cước bổn hòa đối tề đại mã. Cai mô hình tòng linh khai thủy huấn luyện, sử dụng liễu 4.5T đích anh văn hòa trung văn token, triển hiện xuất dữ LLaMA2 7B tương đương đích tính năng. MAP-NEO tại thôi lý, sổ học hòa biên mã đẳng cụ hữu thiêu chiến tính đích nhậm vụ trung biểu hiện xuất sắc, siêu việt liễu đồng đẳng quy mô đích mô hình. Vi liễu nghiên cứu mục đích, ngã môn trí lực vu thật hiện LLM huấn luyện quá trình đích hoàn toàn thấu minh độ, nhân thử ngã môn toàn diện phát bố liễu MAP-NEO, bao quát tối chung hòa trung gian kiểm tra điểm, tự huấn luyện đích phân từ khí, dự huấn luyện ngữ liêu khố dĩ cập cao hiệu ổn định đích ưu hóa dự huấn luyện đại mã khố.

Cấu kiến cơ vu kiểm tác tăng cường sinh thành ( RAG ) hòa đại lý đích sinh thành thức AI ứng dụng đích tiên tiến ngữ ngôn mô hình

Amazon Titan Text Premier thị Amazon Titan hệ liệt mô hình trung đích tân thành viên, chuyên vi văn bổn cơ sở đích xí nghiệp cấp ứng dụng thiết kế, chi trì định chế hóa vi điều dĩ thích ứng đặc định lĩnh vực, tổ chức, phẩm bài phong cách hòa dụng lệ. Cai mô hình tại Amazon Bedrock trung đề cung, cụ bị 32K lệnh bài đích tối đại thượng hạ văn trường độ, đặc biệt thích hợp anh văn nhậm vụ, tịnh chỉnh hợp liễu phụ trách nhậm đích nhân công trí năng thật tiễn.

Trí lực vu thu lục khai nguyên xã khu đích phi3 huấn luyện biến thể bản bổn, chỉnh lý huấn luyện, thôi lý, bộ thự giáo trình.

phi3-Chinese thị nhất cá công cộng đích GitHub thương khố, chuyên chú vu thu tập hòa chỉnh lý khai nguyên xã khu trung quan vu phi3 mô hình đích các chủng huấn luyện biến thể bản bổn. Tha bất cận đề cung liễu bất đồng bản bổn đích phi3 mô hình hạ tái liên tiếp, hoàn bao hàm liễu huấn luyện, thôi lý, bộ thự đích tương quan giáo trình, chỉ tại bang trợ khai phát giả canh hảo địa lý giải hòa sử dụng phi3 mô hình.

Vi mật tập phi kết cấu hóa sổ cư đề cung thiêu chiến tính tra tuân đích RAG khuông giá

spRAG thị nhất cá chuyên vi phi kết cấu hóa sổ cư thiết kế đích RAG ( Retrieval-Augmented Generation ) khuông giá, đặc biệt thiện trường xử lý phục tạp đích văn bổn tra tuân, lệ như kim dung báo cáo, pháp luật văn kiện hòa học thuật luận văn. Tha tại phục tạp đích khai phóng tính vấn đáp nhậm vụ thượng, như FinanceBench cơ chuẩn trắc thí trung, chuẩn xác suất hiển trứ cao vu truyện thống đích RAG cơ tuyến mô hình.

Khoách triển LLaVA mô hình, tập thành Phi-3 hòa LLaMA-3, đề thăng thị giác dữ ngữ ngôn mô hình đích giao hỗ năng lực.

LLaVA++ thị nhất cá khai nguyên hạng mục, chỉ tại thông quá tập thành Phi-3 hòa LLaMA-3 mô hình lai khoách triển LLaVA mô hình đích thị giác năng lực. Cai hạng mục do Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI) đích nghiên cứu nhân viên khai phát, thông quá kết hợp tối tân đích đại hình ngữ ngôn mô hình, tăng cường liễu mô hình tại tuân tuần chỉ lệnh hòa học thuật nhậm vụ đạo hướng sổ cư tập thượng đích biểu hiện.

Cao hiệu đích xí nghiệp cấp nhân công trí năng mô hình, đê thành bổn thật hiện cao chất lượng định chế mô hình.

Snowflake Arctic thị nhất khoản chuyên vi xí nghiệp cấp nhân công trí năng nhậm vụ thiết kế đích đại quy mô ngữ ngôn mô hình ( LLM ), tha tại SQL sinh thành, biên mã dĩ cập chỉ lệnh tuân tuần đẳng cơ chuẩn trắc thí trung biểu hiện xuất sắc, tức sử dữ kế toán dự toán canh cao đích khai nguyên mô hình tương bỉ dã hào bất tốn sắc. Arctic thông quá kỳ cao hiệu đích huấn luyện hòa thôi lý, vi Snowflake khách hộ dĩ cập quảng đại AI xã khu đề cung liễu nhất chủng thành bổn hiệu ích cực cao đích định chế mô hình sang kiến phương thức. Thử ngoại, Arctic thải dụng Apache 2.0 hứa khả, đề cung vô môn hạm đích quyền trọng hòa đại mã phóng vấn, tịnh thông quá khai nguyên sổ cư phối phương hòa nghiên cứu động sát, tiến nhất bộ thôi động liễu xã khu đích khai phóng tính hòa thành bổn hiệu ích.

Command-R thị châm đối đại hình sinh sản công tác phụ tái đích tân LLM, chuyên vi RAG ( kiểm tác tăng cường sinh thành ) hòa công cụ sử dụng ưu hóa, dĩ thật hiện xí nghiệp cấp đích sinh sản quy mô AI

Command-R thị nhất cá khả khoách triển đích sinh thành hình mô hình, chỉ tại bình hành cao hiệu suất hòa cường đại đích chuẩn xác tính, sử xí nghiệp năng cú siêu việt khái niệm nghiệm chứng giai đoạn, tiến nhập sinh sản giai đoạn. Tha chuyên vi trường nội dung nhậm vụ thiết kế, như sử dụng ngoại bộ API hòa công cụ đích kiểm tác tăng cường sinh thành. Command-R dữ Cohere đích Embed hòa Rerank mô hình hiệp đồng công tác, vi RAG ứng dụng đề cung nhất lưu đích tập thành, tịnh tại xí nghiệp dụng lệ trung biểu hiện xuất sắc.

awesome-prompts thị nhất cá GitHub thương khố, thu tập liễu các chủng hữu dụng đích AI mô hình đề kỳ ( prompts )

awesome-prompts thương khố do ai-boost tổ chức duy hộ, chỉ tại vi AI nghiên cứu nhân viên hòa khai phát giả đề cung nhất cá phong phú đích tư nguyên khố, kỳ trung bao hàm liễu đa chủng ngữ ngôn mô hình đích đề kỳ dạng bổn, khả dĩ bang trợ dụng hộ canh hảo địa dữ AI mô hình giao hỗ.