Sản phẩm khố

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.

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.

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.

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.

OpenELM thị nhất sáo cao hiệu đích ngữ ngôn mô hình gia tộc, cụ bị khai nguyên huấn luyện hòa thôi lý khuông giá.

OpenELM thị do bình quả công tư khai phát đích ngữ ngôn mô hình gia tộc, chỉ tại vi khai nguyên nghiên cứu xã khu đề cung tiên tiến đích ngữ ngôn mô hình. Giá ta mô hình cơ vu công khai khả dụng đích sổ cư tập huấn luyện, bất đề cung nhậm hà an toàn bảo chứng, khả năng sản sinh bất chuẩn xác, hữu hại, hữu thiên kiến hoặc lệnh nhân phản cảm đích thâu xuất. Nhân thử, dụng hộ hòa khai phát giả nhu yếu tiến hành triệt để đích an toàn trắc thí, tịnh thật thi thích đương đích quá lự cơ chế.

9 thiên nội dự huấn luyện đích khẩn thấu hình đại hình ngữ ngôn mô hình

1.5-Pints thị nhất cá khai nguyên đích khẩn thấu hình đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLM ), tha tại 9 thiên nội sử dụng cao chất lượng sổ cư tiến hành dự huấn luyện, chỉ tại thành vi dữ Apple OpenELM hòa Microsoft Phi tương đương đích AI trợ thủ. Cai mô hình đích đại mã khố hòa giá cấu công khai, dĩ xúc tiến mô hình đích phục chế, thật nghiệm hòa tiến nhất bộ đích khai nguyên khai phát.

Nhất cá chính tại huấn luyện trung đích khai nguyên ngữ ngôn mô hình, cụ bị “Thính lực” năng lực.

llama3-s thị nhất cá khai phóng đích, chính tại tiến hành trung đích nghiên cứu thật nghiệm, chỉ tại tương cơ vu văn bổn đích đại hình ngữ ngôn mô hình (LLM) khoách triển đáo cụ hữu nguyên sinh “Thính lực” năng lực. Cai hạng mục sử dụng Meta đích Chameleon luận văn khải phát đích kỹ thuật, chuyên chú vu lệnh bài truyện đệ tính, tương thanh âm lệnh bài khoách triển đáo LLM đích từ hối biểu trung, vị lai khả năng khoách triển đáo các chủng thâu nhập loại hình. Tác vi nhất cá khai nguyên khoa học thật nghiệm, đại mã khố hòa sổ cư tập đô thị công khai đích.

300 hành đại mã thật hiện cơ vu LLM đích ngữ âm chuyển lục.

WeST thị nhất cá khai nguyên đích ngữ âm thức biệt chuyển lục mô hình, dĩ 300 hành đại mã đích giản khiết hình thức, cơ vu đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLM ) thật hiện ngữ âm đáo văn bổn đích chuyển hoán. Tha do nhất cá đại hình ngữ ngôn mô hình, nhất cá ngữ âm biên mã khí hòa nhất cá đầu ảnh khí tổ thành, kỳ trung cận đầu ảnh khí bộ phân khả huấn luyện. WeST đích khai phát linh cảm lai nguyên vu SLAM-ASR hòa LLaMA 3.1, chỉ tại thông quá giản hóa đích đại mã thật hiện cao hiệu đích ngữ âm thức biệt công năng.

Khai nguyên khuông giá, chi trì sổ cư khu động đích tự thích ứng ngữ ngôn đại lý.

aiwaves-cn/agents thị nhất cá khai nguyên khuông giá, chuyên chú vu sổ cư khu động đích tự thích ứng ngữ ngôn đại lý. Tha đề cung liễu nhất chủng hệ thống hóa khuông giá, thông quá phù hào học tập huấn luyện ngữ ngôn đại lý, linh cảm lai nguyên vu dụng vu huấn luyện thần kinh võng lạc đích liên tiếp chủ nghĩa học tập quá trình. Cai khuông giá thật hiện liễu phản hướng truyện bá hòa cơ vu thê độ đích quyền trọng canh tân, sử dụng cơ vu ngữ ngôn đích tổn thất, thê độ hòa quyền trọng, chi trì đa đại lý hệ thống đích ưu hóa.

Tham tác đại não trí năng đích AI hạng mục

Thousand Brains Project thị do Jeff Hawkins hòa Numenta công tư phát khởi, chỉ tại thông quá lý giải đại não tân bì tằng đích công tác nguyên lý lai khai phát tân hình đích nhân công trí năng hệ thống. Cai hạng mục cơ vu Thousand Brains Theory of Intelligence, đề xuất liễu dữ truyện thống AI hệ thống căn bổn bất đồng đích đại não công tác nguyên lý. Hạng mục đích mục tiêu thị cấu kiến nhất chủng cao hiệu thả cường đại đích trí năng hệ thống, năng cú thật hiện nhân loại sở cụ bị đích trí năng năng lực. Numenta công tư khai phóng liễu kỳ nghiên cứu tư nguyên, bao quát hội nghị ký lục, đại mã khai nguyên, tịnh kiến lập liễu nhất cá vi nhiễu kỳ toán pháp đích đại hình xã khu. Cai hạng mục đắc đáo liễu cái tì cơ kim hội đẳng đích tư kim chi trì, tịnh cổ lệ toàn cầu nghiên cứu nhân viên tham dữ hoặc gia nhập giá nhất kích động nhân tâm đích hạng mục.

Đa lệnh bài dự trắc mô hình, đề thăng ngữ ngôn mô hình đích hiệu suất dữ tính năng

multi-token prediction mô hình thị Facebook cơ vu đại hình ngữ ngôn mô hình nghiên cứu khai phát đích kỹ thuật, chỉ tại thông quá dự trắc đa cá vị lai lệnh bài lai đề cao mô hình đích hiệu suất hòa tính năng. Cai kỹ thuật duẫn hứa mô hình tại đan thứ tiền hướng truyện bá trung sinh thành đa cá lệnh bài, tòng nhi gia khoái sinh thành tốc độ tịnh khả năng đề cao mô hình đích chuẩn xác tính. Cai mô hình tại phi thương nghiệp nghiên cứu dụng đồ hạ miễn phí đề cung, đãn sử dụng thời nhu tuân thủ Meta đích ẩn tư chính sách hòa tương quan pháp luật pháp quy.

Cao hiệu vô hạn thượng hạ văn ngữ ngôn mô hình đích quan phương thật hiện

Samba thị nhất cá giản đan nhi cường đại đích hỗn hợp mô hình, cụ hữu vô hạn đích thượng hạ văn trường độ. Tha đích giá cấu phi thường giản đan: Samba = Mamba + MLP + hoạt động song khẩu chú ý lực + tằng cấp MLP đôi điệp. Samba-3.8B mô hình tại Phi3 sổ cư tập thượng huấn luyện liễu 3.2 vạn ức cá token, chủ yếu cơ chuẩn trắc thí ( lệ như MMLU, GSM8K hòa HumanEval ) thượng đích biểu hiện đại đại siêu quá liễu Phi3-mini. Samba hoàn khả dĩ thông quá tối thiếu đích chỉ lệnh điều chỉnh thật hiện hoàn mỹ đích trường thượng hạ văn kiểm tác năng lực, đồng thời bảo trì dữ tự liệt trường độ đích tuyến tính phục tạp độ. Giá sử đắc Samba-3.8B-instruct tại hạ du nhậm vụ ( như trường thượng hạ văn trích yếu ) thượng biểu hiện xuất sắc.

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.

Khai nguyên cơ sở mô hình, dụng vu đại mã trí năng nhậm vụ, chi trì 116 chủng biên trình ngữ ngôn.

Granite Code Models thị IBM khai phát đích nhất hệ liệt khai nguyên cơ sở mô hình, chuyên vi đại mã sinh thành nhậm vụ thiết kế, như tu phục thác ngộ, giải thích đại mã, văn đương hóa đại mã đẳng. Giá ta mô hình tại đa chủng biên trình ngữ ngôn thượng tiến hành liễu huấn luyện, tịnh tại bất đồng đích đại mã tương quan nhậm vụ thượng đạt đáo liễu tối tiên tiến đích tính năng. Chủ yếu ưu điểm bao quát toàn diện đích tính năng, xí nghiệp cấp đích tín nhậm độ dĩ cập tuân tuần IBM đích AI luân lý nguyên tắc tiến hành huấn luyện.

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.

Dụng vu bình cổ kỳ tha ngữ ngôn mô hình đích khai nguyên công cụ tập

Prometheus-Eval thị nhất cá dụng vu bình cổ đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLM ) tại sinh thành nhậm vụ trung biểu hiện đích khai nguyên công cụ tập. Tha đề cung liễu nhất cá giản đan đích tiếp khẩu, sử dụng Prometheus mô hình lai bình cổ chỉ lệnh hòa hưởng ứng đối. Prometheus 2 mô hình chi trì trực tiếp bình cổ ( tuyệt đối bình phân ) hòa thành đối bài danh ( tương đối bình phân ), năng cú mô nghĩ nhân loại phán đoạn hòa chuyên hữu đích cơ vu ngữ ngôn mô hình đích bình cổ, giải quyết liễu công bình tính, khả khống tính hòa khả phụ đam tính đích vấn đề.

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.

Khai nguyên khuông giá, dụng vu cấu kiến mô khối hóa đích sinh sản cấp ứng dụng trình tự.

Cognita thị nhất cá khai nguyên khuông giá, dụng vu tổ chức RAG ( Retrieval Augmented Generation ) đại mã khố, tịnh đề cung nhất cá tiền đoan giới diện, dĩ tiện tại bất đồng đích RAG định chế trung tiến hành thật nghiệm. Tha đề cung liễu nhất chủng giản đan đích phương pháp lai tổ chức đại mã khố, sử đắc tại bổn địa trắc thí biến đắc dung dịch, đồng thời dã năng cú bộ thự đáo sinh sản hoàn cảnh trung. Cognita sử dụng Langchain/Llamaindex tác vi để tằng kỹ thuật, tịnh đề cung liễu nhất cá tổ chức kết cấu, sử đắc mỗi cá RAG tổ kiện đô thị mô khối hóa đích, API khu động đích, tịnh thả dịch vu khoách triển.

Hạ nhất đại bổn địa ưu tiên đích đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLMs )

anime.gf thị do moecorp phát khởi đích hạ nhất đại bổn địa ưu tiên đích đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLMs ), mục tiền chính xử vu tích cực khai phát giai đoạn. Tha đại biểu liễu nhất chủng tân hưng đích bổn địa hóa hòa khai nguyên đích nhân công trí năng kỹ thuật, chỉ tại đề cung canh cao hiệu, canh cá tính hóa đích dụng hộ thể nghiệm.

Nhất khoản diện hướng cao chất lượng trường thị tần sinh thành đích thật nghiệm tính khuông giá, cụ hữu khoách triển tự liệt trường độ hòa tăng cường động thái đặc tính.

Mira ( Mini-Sora ) thị nhất cá thật nghiệm tính đích hạng mục, chỉ tại tham tác cao chất lượng, trường thời thị tần sinh thành lĩnh vực, đặc biệt thị tại mô phảng Sora phong cách đích thị tần sinh thành phương diện. Tha tại hiện hữu văn bổn đáo thị tần ( T2V ) sinh thành khuông giá đích cơ sở thượng, thông quá dĩ hạ kỉ cá quan kiện phương diện thật hiện đột phá: Khoách triển tự liệt trường độ, tăng cường động thái đặc tính dĩ cập bảo trì 3D nhất trí tính. Mục tiền, Mira hạng mục xử vu thật nghiệm giai đoạn, dữ Sora đẳng canh cao cấp đích thị tần sinh thành kỹ thuật tương bỉ, nhưng hữu đề thăng không gian.

Nhất cá khai nguyên đích AI khu động sưu tác dẫn kình, đề cung thâm nhập võng lạc đích đáp án.

Perplexica thị nhất cá khai nguyên đích AI khu động sưu tác dẫn kình, tha bất cận sưu tác võng lạc, hoàn lý giải nâm đích vấn đề. Tha sử dụng tiên tiến đích cơ khí học tập toán pháp, như tương tự tính sưu tác hòa khảm nhập, lai ưu hóa kết quả, tịnh đề cung dẫn dụng lai nguyên đích thanh tích đáp án. Sử dụng SearxNG bảo trì tối tân hòa hoàn toàn khai nguyên, xác bảo nâm thủy chung hoạch đắc tối tân tín tức, đồng thời bất tổn hại nâm đích ẩn tư.

Kết hợp văn bổn đề thủ, võng lạc phân tích hòa đại hình ngữ ngôn mô hình đề kỳ dữ tổng kết đích đoan đáo đoan hệ thống

GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) thị nhất chủng thông quá kết hợp văn bổn đề thủ, võng lạc phân tích dĩ cập đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLM ) đích đề kỳ hòa tổng kết, lai phong phú lý giải văn bổn sổ cư tập đích kỹ thuật. Cai kỹ thuật tức tương tại GitHub thượng khai nguyên, thị vi nhuyễn nghiên cứu hạng mục đích nhất bộ phân, chỉ tại thông quá tiên tiến đích toán pháp đề thăng văn bổn sổ cư đích xử lý hòa phân tích năng lực.

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.

Hugging Face quan phương khóa trình, đề cung hữu quan sử dụng Hugging Face sản phẩm đích giáo trình hòa tư nguyên

Hugging Face Course thị nhất cá do Hugging Face quan phương đề cung đích giáo dục tư nguyên, chỉ tại bang trợ dụng hộ học tập hòa chưởng ác Hugging Face bình đài đích các chủng công cụ hòa API.

Nhân loại khải phát thức duyệt độc đại lý, cụ hữu phi thường trường thượng hạ văn đích yếu điểm ký ức

ReadAgent thị nhất cá giản đan đích đề kỳ hệ thống, tha lợi dụng đại hình ngữ ngôn mô hình (LLM) đích tiên tiến ngữ ngôn năng lực lai quyết định tương na ta nội dung tồn trữ tại ký ức tập trung, tương giá ta ký ức tập áp súc thành xưng vi yếu điểm ký ức đích đoản thiên hồi ức, tịnh tại ReadAgent nhu yếu đề tỉnh tự kỷ tương quan tế tiết dĩ hoàn thành nhậm vụ thời, thải thủ hành động tra duyệt nguyên thủy văn bổn. ReadAgent khả dĩ thông quá sử dụng yếu điểm ký ức lai bộ hoạch toàn cục thượng hạ văn, tịnh quan chú cục bộ tế tiết, tòng nhi hữu hiệu địa thôi lý phi thường trường đích thượng hạ văn, tại nhu yếu nhất thứ xử lý đích tín tức lượng phương diện cụ hữu cao hiệu tính, giá đối lý giải dã ngận trọng yếu.

1.8B ngữ ngôn mô hình, khai nguyên miễn phí

H2O-Danube-1.8B thị nhất cá cơ vu 1T tiêu ký huấn luyện đích 1.8B ngữ ngôn mô hình, tuân tuần LLama 2 hòa Mistral đích hạch tâm nguyên tắc. Tẫn quản ngã môn đích mô hình tại huấn luyện thời sử dụng đích tổng tiêu ký sổ lượng minh hiển thiếu vu loại tự quy mô đích tham khảo mô hình, đãn tại đa cá cơ chuẩn trắc thí trung biểu hiện xuất cực cụ cạnh tranh lực đích chỉ tiêu. Thử ngoại, ngã môn hoàn phát bố liễu nhất cá kinh quá giam đốc vi điều hòa trực tiếp thiên hảo ưu hóa huấn luyện đích liêu thiên mô hình. Ngã môn tương H2O-Danube-1.8B dĩ Apache 2.0 hứa khả chứng khai phóng nguyên đại mã, tiến nhất bộ tương đại hình ngữ ngôn mô hình dân chủ hóa, nhượng canh quảng phiếm đích thụ chúng kinh tế địa thụ ích.