OpenELM

OpenELM es una familia eficiente de modelos de lenguaje con un marco de entrenamiento e inferencia de código abierto.

Selección InternacionalProductividadModelo de lenguajeProcesamiento del lenguaje natural

OpenELM es una familia de modelos de lenguaje desarrollada por Apple, diseñada para proporcionar a la comunidad de investigación de código abierto modelos de lenguaje avanzados. Estos modelos se entrenan con conjuntos de datos públicamente disponibles y no ofrecen ninguna garantía de seguridad; pueden generar salidas inexactas, dañinas, sesgadas o ofensivas. Por lo tanto, los usuarios y desarrolladores deben realizar pruebas de seguridad exhaustivas e implementar mecanismos de filtrado adecuados.

Proporciona modelos preentrenados con diferentes escalas de parámetros
incluyendo versiones de 270M
450M
1.1B y 3B parámetros.
Admite modelos ajustados por instrucciones (instruction tuned)
mejorando la capacidad de respuesta del modelo a instrucciones específicas.
Utiliza HuggingFace Hub para cargar el modelo y generar la salida
facilitando a los usuarios la prueba y el despliegue rápidos.
El conjunto de datos de entrenamiento del modelo incluye RefinedWeb
PILE desduplicado

Investigadores y desarrolladores: pueden utilizar OpenELM para la investigación y el desarrollo en procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático.
Usuarios empresariales: pueden integrar OpenELM en aplicaciones comerciales para mejorar el nivel de inteligencia de los productos.
Educadores y estudiantes: puede utilizarse como herramienta práctica para la enseñanza y el aprendizaje de las técnicas de procesamiento del lenguaje natural.

Se utiliza para tareas de generación y clasificación de texto
mejorando la eficiencia del procesamiento de la información.
Se integra en un chatbot para mejorar el nivel de inteligencia del sistema de conversación.
Se utiliza como herramienta educativa para ayudar a los estudiantes a comprender el funcionamiento y las aplicaciones de los modelos de lenguaje.

Paso 1: Acceda a la página del modelo OpenELM en HuggingFace Hub.
Paso 2: Seleccione un modelo preentrenado o un modelo ajustado por instrucciones según sus necesidades.
Paso 3: Utilice los ejemplos de código Python proporcionados para cargar el modelo seleccionado.
Paso 4: Genere la salida a través de HuggingFace Hub o realice inferencia personalizada.
Paso 5: Ajuste los parámetros del modelo y la configuración de generación según las necesidades específicas de la aplicación.

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OpenELM Situación del tráfico más reciente

Total de visitas mensuales

29742941

Tasa de rebote

44.20%

Páginas promedio por visita

5.9

Duración promedio de la visita

00:04:44

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OpenELM Alternativas

Zamba2-7B — Modelo de lenguaje pequeño de alto rendimiento

Productividad

Best AI Websites & Tools

OpenELM

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OpenELM Fuentes de tráfico

OpenELM Alternativas

Zamba2-7B — Modelo de lenguaje pequeño de alto rendimiento

MAP-NEO — Un modelo de lenguaje grande completamente de código abierto que ofrece capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje natural.

OpenELM — OpenELM es una familia eficiente de modelos de lenguaje con un marco de entrenamiento e inferencia de código abierto.

Instella — Instella es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento desarrollado por AMD, diseñado para acelerar el desarrollo de modelos de lenguaje de código abierto.

YuLan-Mini — Un modelo de lenguaje ligero y de alta eficiencia con 240 millones de parámetros.

Q-RWKV-6 32B Instruct Vista previa — Variante de modelo RWKV más potente, superando varios benchmarks en inglés.

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modelo de generación de texto en inglés de alto rendimiento

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modelo de lenguaje de alto rendimiento en inglés, adecuado para diversas tareas.

OpenScholar — Modelo de lenguaje aumentado por búsqueda para la síntesis de literatura científica

OLMo 2 — Modelo de lenguaje completamente abierto de última generación

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modelo avanzado de generación de texto, compatible con diversas tareas

SLM_Survey — Investigación, medición y análisis de modelos lingüísticos pequeños

Reflection Llama-3.1 70B — Modelo de lenguaje extenso (LLM) de código abierto líder mundial

OLMoE-1B-7B — Modelo de lenguaje extenso (LLM) eficiente y de código abierto

RWKV v6 Finch 14B — RWKV v6 Finch 14B, un modelo de lenguaje grande de código abierto, eficiente en el procesamiento de textos largos.

1.5-Pints — Modelo de lenguaje grande compacto preentrenado en 9 días

llama3-s — Un modelo de lenguaje abierto de código abierto en entrenamiento, con capacidad de "audición".

WeST — Transcrición de voz basada en LLM con 300 líneas de código.

Agents 2.0 — Marco de trabajo de código abierto que admite agentes de lenguaje adaptativos basados en datos.

Predicción de múltiples tokens — Modelo de predicción de múltiples tokens que mejora la eficiencia y el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Samba — Implementación oficial de un modelo de lenguaje eficiente con contexto ilimitado

Modelos de Código Granite — Modelos básicos de código abierto para tareas de inteligencia de código, compatibles con 116 lenguajes de programación.

Prometheus-Eval — Conjunto de herramientas de código abierto para evaluar otros modelos de lenguaje.

Qwen1.5-110B — Primer modelo de lenguaje abierto de la serie Qwen1.5 con 110 mil millones de parámetros, compatible con múltiples idiomas y con una arquitectura de decodificador Transformer eficiente.

Snowflake Arctic — Modelo de inteligencia artificial empresarial de alta eficiencia que permite crear modelos personalizados de alta calidad a bajo coste.

H2O-Danube-1.8B — Modelo de lenguaje de 1.8B parámetros, de código abierto y gratuito

Falcon 180B — Falcon LLM: un pionero en la próxima generación de modelos de lenguaje.

OpenManus — OpenManus es un proyecto de agente inteligente de código abierto que se puede usar sin código de invitación.

NeoBase — NeoBase es un asistente de base de datos de IA de código abierto que le permite interactuar con bases de datos utilizando lenguaje natural.

Modelos de Traducción de Firefox — Modelo de traducción automática neuronal acelerado por CPU optimizado para la función de traducción del navegador Firefox.