OpenScholar

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

Producto ComúnEducaciónLiteratura científicaAumento por búsqueda

OpenScholar es un modelo de lenguaje aumentado por búsqueda (LM) diseñado para ayudar a los científicos a navegar y sintetizar eficazmente la literatura científica. Lo hace buscando primero artículos relevantes en la literatura y luego generando una respuesta basada en esas fuentes. Este modelo es significativo para manejar los millones de artículos científicos publicados cada año y ayudar a los científicos a encontrar la información que necesitan o mantenerse al día con los últimos descubrimientos en un solo subcampo.

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

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

OLMo 2 — Modelo de lenguaje completamente abierto de última generación

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

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

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.

olmOCR — olmOCR es un conjunto de herramientas para linealizar PDF para el entrenamiento de conjuntos de datos LLM.

Xwen-Chat — Xwen-Chat es un conjunto de modelos de lenguaje grande enfocados en la conversación en chino, que ofrece modelos de varias versiones y servicios de generación de lenguaje.

Finbar — Proporciona datos financieros básicos globales, integrándose rápidamente en los modelos y facilitando el trabajo eficiente de los analistas financieros modernos.

MiniMax-01 — Potente modelo de lenguaje con 4560 mil millones de parámetros totales, capaz de procesar contextos de hasta 4 millones de tokens.

Imitar Antes de Detectar — Un método avanzado para detectar textos modificados por máquinas, que mejora la precisión de la detección imitando el estilo de las máquinas.

Sonus-1 — Sonus-1: Inaugurando una nueva era para los modelos de lenguaje grandes (LLM)

Interfaz de usuario Texto a CAD — Crea archivos CAD B-Rep y mallas a partir de indicaciones en lenguaje natural

InternVL2.5-8B-MPO — Modelo lingüístico grande multimodales que muestra un rendimiento general excelente.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de generación de texto con 70 mil millones de parámetros

ModernBERT — ModernBERT es un modelo de codificador de última generación con un rendimiento excepcional.

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

Smolagents — Biblioteca ligera para construir agentes inteligentes de alto rendimiento

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modelo de generación de texto de 7000 millones de parámetros

Gemini 2.0 Flash Experimental — Modelo de IA de alto rendimiento desarrollado por Google DeepMind

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

CosyVoice Generación de Voz Modelo grande 2.0-0.5B — Modelo de síntesis de voz eficiente y multilingüe

Phi-4 — Modelo de lenguaje pequeño y avanzado de Microsoft, centrado en el razonamiento complejo.

tulu-3-sft-olmo-2-mixture — Conjunto de datos de texto multilingüe a gran escala

OLMo-2-1124-7B-RM — Modelo de lenguaje grande para generación y clasificación de texto

ChatGPT Pro — Solución de acceso a escala a modelos de IA de vanguardia

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 es un potente modelo de lenguaje visual, fácil de ajustar.