Modèle linguistique fiable (MLF)

Essayez le Modèle linguistique fiable (MLF) de Cleanlab dans votre navigateur.

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TLM Playground est un outil de Cleanlab permettant d'utiliser un Modèle linguistique fiable (MLF) dans un navigateur. Il offre une interface interactive permettant aux utilisateurs de saisir du texte et d'obtenir une réponse générée par le modèle. Le MLF est un modèle linguistique basé sur l'apprentissage profond, capable de générer du texte en langage naturel, par exemple pour répondre à des questions, traduire, résumer des textes, etc.

Saisir du texte et obtenir une réponse générée par le modèle
Prendre en charge diverses tâches de traitement du langage naturel
Interface interactive
Temps de réponse rapide
Modèle linguistique fiable

TLM Playground convient aux utilisateurs intéressés par les tâches de traitement du langage naturel. Qu'il s'agisse de chercheurs universitaires
de développeurs ou d'utilisateurs ordinaires
chacun peut utiliser TLM Playground pour explorer et découvrir un modèle linguistique fiable. Il offre un outil simple et puissant pour générer du texte en langage naturel et interagir avec le modèle.

Traduction de texte : Traduire un texte anglais en chinois
Génération de réponses à des questions : Saisir une question et obtenir une réponse générée par le modèle
Résumé de texte : Saisir un texte et générer son résumé

Ouvrez la page web de TLM Playground
Saisissez du texte dans la zone de saisie
Cliquez sur le bouton de génération
Attendez que le modèle génère une réponse
Consultez le texte généré par le modèle

Ouvrir le site Web

Modèle linguistique fiable (MLF) Dernière situation du trafic

Nombre total de visites mensuelles

2727

Taux de rebond

0.98%

Nombre moyen de pages par visite

3.1

Durée moyenne de la visite

00:00:16

Modèle linguistique fiable (MLF) Tendance des visites

Modèle linguistique fiable (MLF) Distribution géographique des visites

Modèle linguistique fiable (MLF) Sources de trafic

Modèle linguistique fiable (MLF) Alternatives

Xwen-Chat — Xwen-Chat est un ensemble de modèles linguistiques de grande taille spécialisé dans les dialogues en chinois, offrant plusieurs versions de modèles et des services de génération de langage.

Chat

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Modèle linguistique fiable (MLF)

Modèle linguistique fiable (MLF) Dernière situation du trafic

Modèle linguistique fiable (MLF) Tendance des visites

Modèle linguistique fiable (MLF) Distribution géographique des visites

Modèle linguistique fiable (MLF) Sources de trafic

Modèle linguistique fiable (MLF) Alternatives

Xwen-Chat — Xwen-Chat est un ensemble de modèles linguistiques de grande taille spécialisé dans les dialogues en chinois, offrant plusieurs versions de modèles et des services de génération de langage.

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

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

Modèle linguistique fiable (MLF) — Essayez le Modèle linguistique fiable (MLF) de Cleanlab dans votre navigateur.

TinyGPT-V — Modèle linguistique large multimodal performant

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

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3B est un modèle d'expert mixte de 16 milliards de paramètres, entraîné avec l'optimiseur Muon, conçu pour une génération de langage efficace.

s1-32B — s1 est un modèle d'inférence basé sur Qwen2.5-32B-Instruct, entraîné avec seulement 1000 exemples.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B est un modèle de génération de texte hautes performances, adapté à diverses tâches d'inférence et de génération.

InternLM3 — InternLM3 est un ensemble de modèles axés sur la génération de texte, proposant plusieurs versions optimisées pour répondre à différents besoins.

MiniMax-Text-01 — MiniMax-Text-01 est un puissant modèle linguistique doté de 456 milliards de paramètres au total, capable de traiter un contexte allant jusqu'à 4 millions de jetons.

MiniMax-01 — Modèle linguistique puissant disposant de 456 milliards de paramètres au total, capable de traiter un contexte jusqu'à 4 millions de jetons.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Modèle linguistique de grande taille quantifié, basé sur un modèle spécifique, adapté aux tâches de traitement du langage naturel.

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct — Modèle d'évaluation open source pour la détection des hallucinations, basé sur l'architecture Llama-3, avec 70 milliards de paramètres.

CAG — Méthode d'amélioration des modèles linguistiques ne nécessitant pas de recherche en temps réel, améliorant l'efficacité de génération grâce au préchargement d'un cache de connaissances.

Eurus-2-7B-PRIME — Modèle linguistique de 7 milliards de paramètres, entraîné avec la méthode PRIME et conçu pour améliorer les capacités de raisonnement.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Modèle d'évaluation des hallucinations open source

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modèle de génération de texte de 70 milliards de paramètres

HuatuoGPT-o1-7B — Grand modèle linguistique spécialisé dans le domaine médical, conçu pour le raisonnement médical avancé

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

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modèle de génération de texte de 7 milliards de paramètres

glider-gguf — Modèle linguistique quantifié haute performance

OLMo-2-1124-7B-RM — Grand modèle linguistique utilisé pour la génération et la classification de texte

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modèle de génération de texte anglais hautes performances

OLMo-2-1124-13B-SFT — Modèle de génération de texte avancé

INTELLECT-1-Instruct — Modèle linguistique de 10 milliards de paramètres pour le texte et le code en anglais

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge le traitement de tâches diversifiées.

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

dolmino-mix-1124 — Ensemble de données de haute qualité, utilisé pour la deuxième phase d'entraînement d'OLMo2.

olmo-mix-1124 — Ensemble de données de pré-entraînement multimodale à grande échelle