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Sailor是一套专为东南亚地区定制的开放语言模型,支持印尼语、泰语、越南语、马来语和老挝语等。这些模型通过精心的数据策划,旨在理解和生成东南亚地区多样化的语言文本。Sailor模型基于Qwen 1.5构建,包含从0.5B到7B不同大小的模型版本,以满足不同需求。在东南亚语言的任务中,如问答、常识推理、阅读理解等,Sailor展现出强大的性能。
东南亚地区定制的开放语言模型
研究人员使用Sailor模型进行东南亚语言的文本生成和理解研究。
开发者利用Sailor模型为东南亚地区的应用提供多语言支持。
教育机构采用Sailor模型开发语言学习工具,帮助学生学习东南亚语言。
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Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct是NVIDIA定制的大型语言模型,专注于提升大型语言模型(LLM)生成回答的帮助性。该模型在多个自动对齐基准测试中表现优异,例如Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench。它通过使用RLHF(特别是REINFORCE算法)、Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward和HelpSteer2-Preference提示在Llama-3.1-70B-Instruct模型上进行训练。此模型不仅展示了NVIDIA在提升通用领域指令遵循帮助性方面的技术,还提供了与HuggingFace Transformers代码库兼容的模型转换格式,并可通过NVIDIA的build平台进行免费托管推理。
Zamba2-7B是由Zyphra团队开发的一款小型语言模型,它在7B规模上超越了当前领先的模型,如Mistral、Google的Gemma和Meta的Llama3系列,无论是在质量还是性能上。该模型专为在设备上和消费级GPU上运行以及需要强大但紧凑高效模型的众多企业应用而设计。Zamba2-7B的发布,展示了即使在7B规模上,前沿技术仍然可以被小团队和适度预算所触及和超越。
tiiuae/falcon-mamba-7b是由TII UAE开发的高性能因果语言模型,基于Mamba架构,专为生成任务设计。该模型在多个基准测试中展现出色的表现,并且能够在不同的硬件配置上运行,支持多种精度设置,以适应不同的性能和资源需求。模型的训练使用了先进的3D并行策略和ZeRO优化技术,使其在大规模GPU集群上高效训练成为可能。
Llama-3.1-Nemotron-51B是由NVIDIA基于Meta的Llama-3.1-70B开发的新型语言模型,通过神经架构搜索(NAS)技术优化,实现了高准确率和高效率。该模型能够在单个NVIDIA H100 GPU上运行,显著降低了内存占用,减少了内存带宽和计算量,同时保持了优秀的准确性。它代表了AI语言模型在准确性和效率之间取得的新平衡,为开发者和企业提供了成本可控的高性能AI解决方案。
OLMoE是一个完全开放的、最先进的专家混合模型,具有1.3亿活跃参数和6.9亿总参数。该模型的所有数据、代码和日志都已发布。它提供了论文'OLMoE: Open Mixture-of-Experts Language Models'的所有资源概览。该模型在预训练、微调、适应和评估方面都具有重要应用,是自然语言处理领域的一个里程碑。
C4AI Command R 08-2024是由Cohere和Cohere For AI开发的35亿参数大型语言模型,专为推理、总结和问答等多种用例优化。该模型支持23种语言的训练,并在10种语言中进行了评估,具有高性能的RAG(检索增强生成)能力。它通过监督式微调和偏好训练,以符合人类对有用性和安全性的偏好。此外,该模型还具备对话工具使用能力,能够通过特定的提示模板生成基于工具的响应。
Mistral-NeMo-Minitron 8B是由NVIDIA发布的小型语言模型,它是Mistral NeMo 12B模型的精简版,能够在保持高准确度的同时,提供计算效率,使其能够在GPU加速的数据中心、云和工作站上运行。该模型通过NVIDIA NeMo平台进行定制开发,结合了剪枝和蒸馏两种AI优化方法,以降低计算成本的同时提供与原始模型相当的准确度。
Grok-2是xAI的前沿语言模型,具有最先进的推理能力。此次发布包括Grok家族的两个成员:Grok-2和Grok-2 mini。这两个模型现在都在𝕏平台上发布给Grok用户。Grok-2是Grok-1.5的重要进步,具有聊天、编程和推理方面的前沿能力。同时,xAI引入了Grok-2 mini,一个小巧但功能强大的Grok-2的兄弟模型。Grok-2的早期版本已经在LMSYS排行榜上以“sus-column-r”的名字进行了测试。它在整体Elo得分方面超过了Claude 3.5 Sonnet和GPT-4-Turbo。
Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),包含8B、70B和405B大小的版本,支持8种语言,专为多语言对话用例优化,并在行业基准测试中表现优异。Llama 3.1模型采用自回归语言模型,使用优化的Transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和强化学习结合人类反馈(RLHF)来提高模型的有用性和安全性。
Meta Llama 3.1-405B 是由 Meta 开发的一系列大型多语言预训练语言模型,包含8B、70B和405B三种规模的模型。这些模型经过优化的变压器架构,使用监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调优,以符合人类对帮助性和安全性的偏好。Llama 3.1 模型支持多种语言,包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。该模型在多种自然语言生成任务中表现出色,并在行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。
GPT-4o mini 是 OpenAI 推出的一款成本效益极高的小型智能模型。它在多模态推理和文本智能方面超越了其他小型模型,并支持与 GPT-4o 相同的语言范围。该模型在数学推理和编码任务上表现出色,能够处理大量上下文信息,并支持快速、实时的文本响应。GPT-4o mini 的推出旨在使智能技术更广泛地应用于各种应用场景,降低成本,提高可访问性。
Gemma-2-9b-it是由Google开发的一系列轻量级、最先进的开放模型,基于与Gemini模型相同的研究和技术构建而成。这些模型是文本到文本的解码器仅大型语言模型,以英文提供,适用于问答、摘要和推理等多样化文本生成任务。由于其相对较小的尺寸,可以在资源有限的环境中部署,如笔记本电脑、桌面或个人云基础设施,使先进的AI模型更加普及,促进创新。
Gemma 2是Google开发的一系列轻量级、先进的开放模型,基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。它们是文本到文本的解码器仅大型语言模型,仅提供英文版本,具有开放的权重,适用于预训练变体和指令调整变体。Gemma模型非常适合各种文本生成任务,包括问答、摘要和推理。其相对较小的体积使其能够部署在资源有限的环境中,如笔记本电脑、桌面或您自己的云基础设施,使先进的AI模型的访问民主化,并帮助为每个人促进创新。
Fugaku-LLM是一个由Fugaku-LLM团队开发的人工智能语言模型,专注于文本生成领域。它通过先进的机器学习技术,能够生成流畅、连贯的文本,适用于多种语言和场景。Fugaku-LLM的主要优点包括其高效的文本生成能力、对多种语言的支持以及持续的模型更新,以保持技术领先。该模型在社区中拥有广泛的应用,包括但不限于写作辅助、聊天机器人开发和教育工具。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
abab 6.5系列包含两个模型:abab 6.5和abab 6.5s,均支持200k tokens的上下文长度。abab 6.5包含万亿参数,而abab 6.5s则更高效,能在1秒内处理近3万字的文本。它们在知识、推理、数学、编程、指令遵从等核心能力测试中表现出色,接近行业领先水平。