OLMo 2 7B

Großes Sprachmodell mit 7B Parametern zur Verbesserung der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Normales ProduktProgrammierungGroßes SprachmodellVerarbeitung natürlicher Sprache

OLMo 2 7B ist ein von Allen Institute for AI (Ai2) entwickeltes großes Sprachmodell mit 7 Milliarden Parametern. Es zeigt herausragende Leistung in verschiedenen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache. Durch das Training auf umfangreichen Datensätzen kann das Modell natürliche Sprache verstehen und generieren und unterstützt verschiedene sprachmodellbezogene Forschungs- und Anwendungsbereiche. Zu den Hauptvorteilen von OLMo 2 7B gehören die große Anzahl an Parametern, die es dem Modell ermöglicht, selbst feinste sprachliche Nuancen zu erfassen, sowie der Open-Source-Charakter, der weitere Forschung und Anwendung in der Wissenschaft und Industrie fördert.

Unterstützung verschiedener Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache
wie z.B. Textgenerierung
Frage-Antwort-Systeme und Textklassifizierung
Training auf umfangreichen Datensätzen
wodurch ein starkes Sprachverständnis und eine leistungsstarke Textgenerierung ermöglicht werden
Open-Source-Modell
das es Forschern und Entwicklern ermöglicht
es weiterzuentwickeln und anzupassen
Bereitstellung von vortrainierten und feinabgestimmten Modellen für verschiedene Anwendungsfälle
Unterstützung der Modellbeladung und -nutzung über die Hugging Face Transformers-Bibliothek

Die Zielgruppe umfasst Forscher
Entwickler und Unternehmen im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache. Forscher können OLMo 2 7B für sprachmodellbezogene Forschungsarbeiten nutzen
Entwickler können es in ihre Anwendungen integrieren
um die Intelligenz ihrer Produkte zu verbessern
und Unternehmen können das Modell einsetzen

Generierung flüssiger und natürlicher Dialogantworten in einem Chatbot mit OLMo 2 7B
Verwendung von OLMo 2 7B zur Textklassifizierung und automatischen Erkennung des Themas von Nachrichtenartikeln
Anwendung von OLMo 2 7B in einem Frage-Antwort-System zur Bereitstellung präziser Antworten und Erklärungen

1. Installation der Transformers-Bibliothek: Installieren Sie die aktuellste Transformers-Bibliothek mit pip
2. Laden des Modells: Laden Sie das vortrainierte OLMo 2 7B-Modell mithilfe von AutoModelForCausalLM und AutoTokenizer aus der Transformers-Bibliothek
3. Vorbereitung der Eingabedaten: Kodieren Sie die Textdaten in ein vom Modell verarbeitbares Format
4. Textgenerierung: Generieren Sie Text oder Antworten mithilfe der generate-Methode des Modells
5. Nachbearbeitung: Dekodieren Sie den generierten Text in ein lesbares Format und führen Sie gegebenenfalls eine Nachbearbeitung durch

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OLMo 2 7B Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

29742941

Absprungrate

44.20%

Durchschnittliche Seiten pro Besuch

5.9

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:04:44

OLMo 2 7B Besuchstrend

OLMo 2 7B Geografische Verteilung der Besuche

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OLMo 2 7B Alternativen

OLMo 2 7B — Großes Sprachmodell mit 7B Parametern zur Verbesserung der Verarbeitung natürlicher Sprache.

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Ein 70 Milliarden Parameter umfassendes Textgenerierungsmodell

Instella — Instella ist ein von AMD entwickeltes, leistungsstarkes Open-Source-Sprachmodell, das speziell für die Beschleunigung der Entwicklung von Open-Source-Sprachmodellen entwickelt wurde.

TableGPT2-7B — TableGPT2-7B ist ein großes Sprachmodell, das sich auf die Verarbeitung von Tabellendaten konzentriert und für Aufgaben der Datenanalyse und Business Intelligence geeignet ist.

Mistral-Small-24B-Instruct-2501 — Mistral Small 24B ist ein mehrsprachiges, leistungsstarkes, anweisungen feinabgestimmtes großes Sprachmodell für diverse Anwendungsfälle.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B ist ein großes, quelloffenes Sprachmodell, dessen Leistung durch Reinforcement Learning verbessert wurde.

Baichuan-M1-14B — Von Baichuan Intelligence entwickeltes Open-Source-Sprachmodell, speziell optimiert für den medizinischen Bereich, mit herausragenden allgemeinen Fähigkeiten und Leistung im medizinischen Sektor.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B ist ein hocheffizientes, Open-Source-Sprachmodell für diverse Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B ist ein großes Sprachmodell, das mit verstärktem Lernen optimiert wurde und sich auf Schlussfolgerungen und Dialogfähigkeit konzentriert.

InternLM3-8B-Instruct — InternLM3-8B-Instruct ist ein quelloffenes, 8 Milliarden Parameter umfassendes instruktionsbasiertes Sprachmodell für allgemeine Zwecke und anspruchsvolle Schlussfolgerungen.

VITA-1.5 — VITA-1.5: Ein multimodaler großes Sprachmodell der GPT-4o-Klasse für Echtzeit-Video- und Sprachinteraktion

HuatuoGPT-o1-8B — Erweitertes großes Sprachmodell für den medizinischen Bereich

HuatuoGPT-o1 — Großes Sprachmodell für komplexes medizinisches Schließen

Valley 2.0 — Multimodales großes Sprachmodell zur Verbesserung der Verarbeitung von Text-, Bild- und Videodaten.

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantisiert — Ein quantisiertes Textgenerierungsmodell mit 70 Milliarden Parametern.

InternVL 2.5 — Open-Source-Serie großer multimodaler Sprachmodelle

InternVL2_5-4B — Großes multimodales Sprachmodell, das visuelles und sprachliches Verständnis vereint.

InternVL2_5-8B — Multimodales großes Sprachmodell, das interaktives Verständnis von Bildern und Text unterstützt.

InternVL2_5-26B — Großes multimodales Sprachmodell, das visuelle und sprachliche Verständnisse integriert.

OLMo-2-1124-7B-SFT — Hochleistungsfähiges Modell zur englischen Textgenerierung

Skywork-o1-Open-PRM-Qwen-2.5-1.5B — Skywork o1 Open-Modellreihe zur Verbesserung der Fähigkeiten zur Lösung komplexer Probleme

SmolVLM — Effizientes, quelloffenes visuelles Sprachmodell

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-GGUF — 1,5 Milliarden Parameter umfassendes, instruktiv feinabgestimmtes Modell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-7B — 7B-Parameter-Codegenerierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Reihe

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — 14B-Parameter-Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — Open-Source-Großsprachemodell für die Codegenerierung

Tencent-Hunyuan-Large — Führendes Open-Source Large Language Model (LLM) der Branche

NVLM 1.0 — Spitzenmodell für multimodaler, großer Sprachmodelle

Reverb — Open-Source-Code zur Inferenz von Sprach- und Sprechererkennungsmodellen

Open-O1 — Open-Source-Großes Sprachmodell, das mit proprietären, leistungsstarken Fähigkeiten mithalten kann.