语言模型

TigerBot

TigerBot是一个功能丰富、持续进化的大型语言模型,它通过不断的技术创新和社区贡献,为用户提供了一个强大的多语言多任务处理能力。

xLAM

xLAM 是 Salesforce 开源的一款大型语言模型,专为功能调用任务设计。该模型具备多语言支持、预训练模型、迁移学习、自然语言处理等主要功能,并基于 Transformer 架构实现。它在多个基准测试中表现出色,适用于自动化任务、模板共享、插件开发和教育等多个应用场景。

腾讯混元

腾讯混元大模型是由腾讯研发的大语言模型,具备跨领域知识和自然语言理解能力,实现基于人机自然语言对话的方式,理解用户指令并执行任务,帮助用户实现人获取信息,知识和灵感。

码多多Al智能聊天系統

码多多Al智能聊天系統是一款基于人工智能技术的聊天系统AI源码。它可以与用户进行自然语言对话,提供各种服务和答案。

MT

MT-MegatronLM 是摩尔线程推出的开源混合并行训练框架,支持密集模型、多模态模型和 MoE 模型的高效训练。采用 FP8 混合精度、高性能算子库和集合通信库,提升 GPU 集群算力利用率。通过模型并行、数据并行和流水线并行技术,实现大规模语言模型的高效分布式训练,适用于科研、企业及定制化 AI 应用场景。

MMBench

MMBench-Video是一个由多家高校和机构联合开发的长视频多题问答基准测试平台,旨在全面评估大型视觉语言模型(LVLMs)在视频理解方面的能力。平台包含约600个YouTube视频片段,覆盖16个类别,并配备高质量的人工标注问答对。通过自动化评估机制,MMBench-Video能够有效提升评估的精度和效率,为模型优化和学术研究提供重要支持。

VSI

VSI-Bench是一种用于评估多模态大型语言模型(MLLMs)视觉空间智能的基准测试工具,包含超过5000个问题-答案对,覆盖多种真实室内场景视频。其任务类型包括配置型任务、测量估计和时空任务,可全面评估模型的空间认知、理解和记忆能力,并提供标准化的测试集用于模型性能对比。 ---

WebLI

WebLI-100B是由Google DeepMind推出的超大规模视觉语言数据集,包含1000亿个图像与文本配对数据,是目前最大的视觉语言数据集之一。其设计旨在提升模型对长尾概念、文化多样性和多语言内容的理解能力。数据集通过网络爬取构建,保留了丰富的语言和文化多样性,支持多模态任务如图像分类、图像描述生成和视觉问答,广泛应用于人工智能研究、工程开发及教育领域。

百度灵医Bot

百度灵医Bot作为百度推出的医疗大模型应用,通过其强大的语言处理能力和专业医疗知识库,为用户提供了全面、安全、智能的医疗健康服务。

Ai2 PaperFinder

Ai2 PaperFinder 是由艾伦人工智能研究所开发的基于大型语言模型的学术文献检索工具,支持多领域精准搜索,具备语义驱动、多Agent协同、引用网络分析等功能,能自动规划关键词、挖掘小众文献,助力研究人员快速获取高质量学术成果。