Zuverlässiges Sprachmodell (ZSM)

Testen Sie das zuverlässige Sprachmodell (ZSM) von Cleanlab im Browser.

Normales ProduktProduktivitätNatürliche SprachverarbeitungSprachmodell

Der ZSM-Playground ist ein Cleanlab-Tool zur Nutzung eines zuverlässigen Sprachmodells (ZSM) im Browser. Er bietet eine interaktive Oberfläche, über die Benutzer Text eingeben und die vom Modell generierten Antworten erhalten können. ZSM ist ein auf Deep Learning basierendes Sprachmodell, das zur Generierung von natürlichsprachigen Texten eingesetzt werden kann, z. B. zur Beantwortung von Fragen, Übersetzung und Textzusammenfassung.

Text eingeben und die vom Modell generierte Antwort erhalten
Unterstützung verschiedener Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung
Interaktive Benutzeroberfläche
Schnelle Antwortzeiten
Zuverlässiges Sprachmodell

Der ZSM-Playground eignet sich für alle Benutzer
die sich für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung interessieren. Egal ob Wissenschaftler
Entwickler oder Privatnutzer – jeder kann den ZSM-Playground nutzen
um zuverlässige Sprachmodelle zu erkunden und zu erleben. Er bietet ein einfaches und leistungsstarkes Werkzeug zur Generierung von natürlichsprachigen Texten und zur Interaktion mit dem Modell.

Textübersetzung: Englischen Text ins Deutsche übersetzen
Fragen beantworten: Geben Sie eine Frage ein und erhalten Sie die vom Modell generierte Antwort
Textaufbereitung: Geben Sie einen Text ein und lassen Sie eine Zusammenfassung generieren

Öffnen Sie die Webseite des ZSM-Playgrounds
Geben Sie den Text in das Eingabefeld ein
Klicken Sie auf den Generieren-Button
Warten Sie auf die vom Modell generierte Antwort
Sehen Sie sich den vom Modell generierten Text an

Website öffnen

Zuverlässiges Sprachmodell (ZSM) Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

2727

Absprungrate

0.98%

Durchschnittliche Seiten pro Besuch

3.1

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:00:16

Zuverlässiges Sprachmodell (ZSM) Besuchstrend

Zuverlässiges Sprachmodell (ZSM) Geografische Verteilung der Besuche

Zuverlässiges Sprachmodell (ZSM) Traffic-Quellen

Zuverlässiges Sprachmodell (ZSM) Alternativen

Xwen-Chat — Xwen-Chat ist eine Sammlung von großen Sprachmodellen, die sich auf chinesische Konversationen konzentrieren und verschiedene Modellversionen sowie Sprachgenerierungsdienste anbieten.

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Zuverlässiges Sprachmodell (ZSM)

Zuverlässiges Sprachmodell (ZSM) Neueste Verkehrssituation

Zuverlässiges Sprachmodell (ZSM) Besuchstrend

Zuverlässiges Sprachmodell (ZSM) Geografische Verteilung der Besuche

Zuverlässiges Sprachmodell (ZSM) Traffic-Quellen

Zuverlässiges Sprachmodell (ZSM) Alternativen

Xwen-Chat — Xwen-Chat ist eine Sammlung von großen Sprachmodellen, die sich auf chinesische Konversationen konzentrieren und verschiedene Modellversionen sowie Sprachgenerierungsdienste anbieten.

MDLM — Ein effizientes, maskiertes Diffusions-Sprachmodell.

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Wiseses KI — Intelligente Content-Erstellungsplattform

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3B ist ein 16B-Parameter-Mix-Expertenmodell, das mit dem Muon-Optimierer trainiert wurde und für die effiziente Spracherzeugung entwickelt wurde.

s1-32B — s1 ist ein auf Qwen2.5-32B-Instruct feinabgestimmtes Inferenzmodell, das lediglich mit 1000 Beispielen trainiert wurde.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B ist ein leistungsstarkes Textgenerierungsmodell, das für verschiedene Inferenz- und Generierungsaufgaben geeignet ist.

InternLM3 — InternLM3 ist eine Sammlung von Modellen, die auf die Textgenerierung spezialisiert sind und verschiedene optimierte Versionen für unterschiedliche Anforderungen bieten.

MiniMax-Text-01 — MiniMax-Text-01 ist ein leistungsstarkes Sprachmodell mit 456 Milliarden Parametern, das Kontexte mit bis zu 4 Millionen Token verarbeiten kann.

MiniMax-01 — Leistungsstarkes Sprachmodell mit 4560 Milliarden Parametern, das Kontexte mit bis zu 4 Millionen Token verarbeiten kann.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Quantisiertes, großes Sprachmodell basierend auf einem spezifischen Modell, geeignet für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung.

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct — Ein quelloffenes Bewertungsmodell zur Erkennung von Halluzinationen, basierend auf der Llama-3-Architektur mit 70 Milliarden Parametern.

CAG — Eine Methode zur Verbesserung von Sprachmodellen ohne Echtzeit-Retrieval, die durch Vorladen eines Wissenscaches die Generierungsleistung steigert.

Eurus-2-7B-PRIME — Ein 7B-Parameter-Sprachmodell, trainiert mit der PRIME-Methode und speziell für die Verbesserung der Inferenzfähigkeit entwickelt.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Open-Source-Modell zur Halluzinationsevaluation

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 70 Milliarden Parameter umfassendes Textgenerierungsmodell

HuatuoGPT-o1-7B — Großes Sprachmodell für den medizinischen Bereich, zur Unterstützung komplexer medizinischer Schlussfolgerungen.

YuLan-Mini — Ein hoch effizientes, leichtgewichtiges Sprachmodell mit 240 Millionen Parametern

glider-gguf — Hochleistungsfähiges quantisiertes Sprachmodell

OLMo-2-1124-7B-RM — Großes Sprachmodell zur Textgenerierung und -klassifizierung

OLMo-2-1124-13B-SFT — Erweitertes Textgenerierungsmodell

INTELLECT-1-Instruct — Ein englisches Sprach- und Codemodell mit 10 Milliarden Parametern

OLMo-2-1124-7B-DPO — Hochentwickeltes Textgenerierungsmodell zur Bearbeitung vielfältiger Aufgaben.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Hochleistungsfähiges Sprachmodell für Englisch, geeignet für diverse Aufgaben.

OpenScholar — Ein retrieval-augmented Language Model (LM) zur Synthese wissenschaftlicher Literatur

OLMo-2-1124-13B-Instruct — Ein optimiertes großes Sprachmodell, das auf Textgenerierung und Dialog spezialisiert ist.

OLMo 2 — Ein hochmodernes, vollständig offenes Sprachmodell

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Führende Familie von Modellen mit Anweisungsbefolgung, die Open-Source-Daten, -Code und -Anleitungen bereitstellt.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Fortschrittliches Textgenerierungsmodell für diverse Aufgaben

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO — Führende Familie von Modellen mit Anweisungsbefolgung, die Open-Source-Daten, Code und Rezepte bereitstellt.