多语言处理

MooER

MooER是一款基于国产全功能GPU训练的开源音频理解大模型,由摩尔线程推出。它能够进行中文和英文的语音识别,并具备中译英的语音翻译能力。MooER在Covost2中译英测试集中取得25.2的BLEU分数,接近工业级标准。其主要功能包括语音识别、语音翻译、高效率训练以及开源模型。该模型采用深度学习架构和端到端训练模式,具有强大的多语言处理能力和广泛的适用性。

SigLIP 2

SigLIP 2 是 Google DeepMind 开发的多语言视觉-语言模型,具有强大的图像与文本对齐能力。它支持多种语言输入,具备零样本分类、图像-文本检索等功能,并通过 Sigmoid 损失函数和自监督学习技术提升训练效率与模型性能。其支持多种分辨率的变体,适用于文档理解、视觉问答及开放词汇任务。该模型基于 Vision Transformer 架构,具备良好的兼容性。

Mistral Large

Mistral Large是Mistral AI开发的一款先进的大型语言模型,具备出色的多语言推理能力和强大的上下文理解能力。它在多个基准测试中表现出色,尤其是在多语言处理、推理和知识、数学与编程方面。Mistral Large支持多语言处理,并且能精确遵循指令,还支持函数调用,便于与开发者工具集集成。此外,该模型可通过Azure AI Studio和Azure Machine Learning平

书生·万象InternVL 2.5

书生·万象InternVL 2.5是一款开源多模态大型语言模型,基于InternVL 2.0升级而来。它涵盖了从1B到78B不同规模的模型,支持多种应用场景,包括图像和视频分析、视觉问答、文档理解和信息检索等。InternVL 2.5在多模态理解基准上表现优异,性能超越部分商业模型,并通过链式思考技术提升多模态推理能力。

Phi

Phi-3是由微软研究院开发的一系列小型语言模型,包括phi-3-mini、phi-3-small和phi-3-medium三个版本。这些模型通过优化的数据集和算法,在保持较小参数规模的同时,展现出与大型模型相当的语言理解和推理能力。phi-3-mini模型仅有3.8亿参数,但在多项基准测试中表现优异,甚至能在智能手机上运行。Phi-3系列模型的研发体现了在数据工程和模型优化领域的最新进展,为未来

InternVL

InternVL是由上海人工智能实验室开发的多模态大模型,融合视觉与语言处理能力,支持图像、视频、文本等多种输入。其基于ViT-MLP-LLM架构,具备多模态理解、多语言处理、文档解析、科学推理等能力,广泛应用于视觉问答、智能客服、图像分析等领域。模型采用动态高分辨率与渐进式训练策略,提升处理效率与准确性。

孟子大模型

孟子大模型作为澜舟科技的核心产品之一,展现了公司在认知智能领域的技术实力和创新能力。通过其强大的语言处理和多模态数据处理能力,孟子大模型为不同行业提供了灵活、高效的解...

Claude 3

Claude 3是由Anthropic开发的一系列先进的人工智能模型,旨在提供强大的认知能力和处理复杂任务的能力。该模型家族包括Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus,它们分别针对不同的应用场景进行了优化。Claude 3 Opus在多个基准测试中超越了GPT-4/3.5和Gemini 1.0 Ultra/Pro,展示了其在智能水平上的显著优势。该

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。

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。