OpenELM

OpenELM est une famille de modèles linguistiques performants, dotée d'un framework open source pour l'entraînement et l'inférence.

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OpenELM est une famille de modèles linguistiques développée par Apple, destinée à fournir à la communauté de recherche open source des modèles linguistiques de pointe. Ces modèles sont entraînés sur des ensembles de données publiques et ne présentent aucune garantie de sécurité. Ils peuvent générer des sorties inexactes, nuisibles, biaisées ou offensantes. Par conséquent, les utilisateurs et les développeurs doivent effectuer des tests de sécurité approfondis et mettre en œuvre des mécanismes de filtrage appropriés.

Fournit des modèles pré-entraînés de différentes tailles de paramètres
notamment des versions 270M
450M
1
1B et 3B paramètres.
Prend en charge les modèles ajustés par instructions (instruction tuned)
améliorant ainsi la capacité du modèle à répondre à des instructions spécifiques.
Utilise Hugging Face Hub pour le chargement des modèles et la génération de sorties
permettant aux utilisateurs de tester et de déployer rapidement.
L'ensemble de données d'entraînement du modèle comprend RefinedWeb

Chercheurs et développeurs : peuvent utiliser OpenELM pour la recherche et le développement dans le traitement du langage naturel et le machine learning.
Utilisateurs professionnels : peuvent intégrer OpenELM dans des applications commerciales pour améliorer le niveau d'intelligence des produits.
Enseignants et étudiants : peuvent l'utiliser comme outil pratique pour l'enseignement et l'apprentissage des techniques de traitement du langage naturel.

Utilisé pour les tâches de génération et de classification de texte
améliorant l'efficacité du traitement de l'information.
Intégré dans un chatbot pour améliorer le niveau d'intelligence du système de dialogue.
Utilisé comme outil pédagogique pour aider les étudiants à comprendre le fonctionnement et les scénarios d'application des modèles linguistiques.

Étape 1 : Accédez à la page du modèle OpenELM sur Hugging Face Hub.
Étape 2 : Sélectionnez un modèle pré-entraîné ou un modèle ajusté par instructions selon vos besoins.
Étape 3 : Chargez le modèle sélectionné à l'aide de l'exemple de code Python fourni.
Étape 4 : Générez des sorties ou effectuez une inférence personnalisée via Hugging Face Hub.
Étape 5 : Ajustez les paramètres du modèle et les paramètres de génération en fonction des besoins de l'application.

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OpenELM Alternatives

MAP-NEO — Un grand modèle linguistique entièrement open source, offrant des capacités avancées de traitement du langage naturel.

OpenELM — OpenELM est une famille de modèles linguistiques performants, dotée d'un framework open source pour l'entraînement et l'inférence.

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

YuLan-Mini — Un modèle linguistique léger et performant de 240 millions de paramètres

Q-RWKV-6 32B Instruct - Aperçu — Variante de modèle RWKV la plus puissante, surpassant plusieurs benchmarks en anglais.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modèle linguistique performant pour l'anglais, adapté à diverses tâches.

OpenScholar — Modèle linguistique amélioré par la recherche pour la synthèse de littérature scientifique

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge diverses tâches

Zamba2-7B — Modèle linguistique compact haute performance

SLM_Survey — Étude, mesure et analyse des petits modèles linguistiques

Échantillonnage basé sur l'entropie — Technique d'échantillonnage basée sur l'entropie, optimisant la diversité et la précision des sorties du modèle.

Reflection Llama-3.1 70B — Modèle linguistique de grande taille (LLM) open source parmi les meilleurs au monde

1.5-Pints — Modèle linguistique de grande taille compact pré-entraîné en 9 jours

WeST — Transcription vocale basée sur un LLM, implémentée en 300 lignes de code.

Agents 2.0 — Framework open source, prenant en charge les agents linguistiques adaptatifs pilotés par les données.

Prédiction multi-jetons — Modèle de prédiction multi-jetons améliorant l'efficacité et les performances des modèles linguistiques.

Prometheus-Eval — Ensemble d'outils open source pour l'évaluation d'autres modèles linguistiques

Cognita — Framework open source pour la construction d'applications modulaires de production.

LLaVA++ — Extension du modèle LLaVA intégrant Phi-3 et LLaMA-3 pour améliorer l'interaction entre la vision et le langage.

Qwen1.5-110B — Premier modèle open source de la série Qwen1.5 avec 110 milliards de paramètres, prenant en charge plusieurs langues et doté d'une architecture de décodeur Transformer efficace.

Snowflake Arctic — Modèle d'IA d'entreprise performant, permettant la création de modèles personnalisés de haute qualité à faible coût.

H2O-Danube-1.8B — Modèle linguistique de 1,8 milliard de paramètres, open source et gratuit

Recherche Lepton — Lepton est une plateforme de recherche de modèles linguistiques open source.

Falcon 180B — Falcon LLM : un modèle linguistique révolutionnaire pour une nouvelle génération.

OpenManus — OpenManus est un projet d'agent intelligent open source utilisable sans code d'invitation.

NeoBase — NeoBase est un assistant de base de données IA open source qui vous permet d'interagir avec votre base de données en langage naturel.

Migician — Migician est un grand modèle linguistique multimodale axé sur la localisation multi-images, capable de réaliser une localisation précise multi-images de forme libre.

IndexTTS — Système texte-parole zéro-shot industriel, contrôlable et efficace

Phi-4-mini-instruct — Phi-4-mini-instruct est un modèle linguistique léger et open source, axé sur les données intensives en inférence de haute qualité.

DeepSeek Japonais — DeepSeek est un modèle linguistique IA avancé, maîtrisant le raisonnement logique, les mathématiques et la programmation, et disponible gratuitement.