Mezcla de preferencias OLMo 2 1124 13B

Conjunto de datos de mezcla de preferencias multilingüe a gran escala

Producto ComúnOtrosConjunto de datosMultilingüe

OLMo 2 1124 13B Preference Mixture es un conjunto de datos multilingüe de gran tamaño proporcionado por Hugging Face, que contiene 377.7k pares de generación utilizados para entrenar y optimizar modelos de lenguaje, especialmente en el aprendizaje de preferencias y el seguimiento de instrucciones. La importancia de este conjunto de datos radica en que proporciona un entorno de datos diverso y a gran escala, lo que contribuye al desarrollo de técnicas de procesamiento del lenguaje más precisas y personalizadas.

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Mezcla de preferencias OLMo 2 1124 13B

Mezcla de preferencias OLMo 2 1124 13B Situación del tráfico más reciente

Mezcla de preferencias OLMo 2 1124 13B Tendencia de visitas

Mezcla de preferencias OLMo 2 1124 13B Distribución geográfica de las visitas

Mezcla de preferencias OLMo 2 1124 13B Fuentes de tráfico

Mezcla de preferencias OLMo 2 1124 13B Alternativas

Mezcla de preferencias OLMo 2 1124 13B — Conjunto de datos de mezcla de preferencias multilingüe a gran escala

Modelo de incrustación de texto Gemini Embedding — Gemini Embedding es un modelo de incrustación de texto avanzado que proporciona una potente capacidad de comprensión del lenguaje a través de la API de Gemini.

Dolphin R1 — Dolphin R1 es un conjunto de datos para entrenar modelos de inferencia, que contiene 800.000 muestras.

InternLM3 — InternLM3 es un conjunto de modelos enfocados en la generación de texto, ofreciendo diversas versiones optimizadas para satisfacer diferentes necesidades.

Nemotron-CC — Convierte Common Crawl en un conjunto de datos de preentrenamiento a largo plazo y de alta calidad

Modelos de Concepto a Gran Escala — Modelado del lenguaje en el espacio de representación de oraciones

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

FineWeb2 — Conjunto de datos de preentrenamiento multilingüe

Meta Llama 3.3 — Modelo lingüístico extenso de preentrenamiento multilingüe de 70 000 millones de parámetros

OLMo 2 1124 7B Preference Mixture — Conjunto de datos de texto a gran escala para investigación de mezcla de preferencias

dolmino-mix-1124 — Conjunto de datos de alta calidad para la segunda etapa de entrenamiento de OLMo2.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM — Modelo de seguimiento de instrucciones avanzado que ofrece una guía completa sobre técnicas de post-entrenamiento.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Modelo líder en la familia de modelos que siguen instrucciones, ofreciendo datos, código y guías de código abierto.

aya-101 — Modelo de lenguaje generativo multilingüe

Llama-3.2-3B — Modelo lingüístico grande multilingüe

MedTrinity-25M — Conjunto de datos médicos multimodales a gran escala

Meta Llama 3.1-405B — Modelo de lenguaje grande preentrenado multilingüe

DCLM-baseline — Conjunto de datos de referencia para modelos lingüísticos de alto rendimiento

emo-visual-data — Conjunto de datos de anotación visual de emojis

apna AI — Aplicación líder de IA generativa multilingüe en India

Serie GLM-4 — Modelo de diálogo multimodal y multilingüe de código abierto

Aya-23-8B — Modelo de lenguaje grande ajustado con instrucciones multilingües

ImageInWords — Un modelo para generar descripciones de imágenes extremadamente detalladas, utilizado para entrenar modelos de lenguaje visual.

WildChat — Un corpus de datos compuesto por interacciones entre usuarios del mundo real y ChatGPT.

FineWeb — Conjunto de datos web en inglés de alta calidad

Meta Llama 3 — Modelo de lenguaje grande de código abierto de última generación de Meta, con un rendimiento excepcional.

MNBVC — MNBVC es un corpus de texto en chino de escala masiva, comparable a los 40 TB de datos utilizados para entrenar ChatGPT.

Llama 3 — Modelo de lenguaje grande de código abierto de nueva generación, con un rendimiento excepcional.

MaLA-500 — Modelo de lenguaje grande que abarca 534 idiomas

RoleLLM — Marco de juego de roles para modelos lingüísticos grandes