MobileLLM-1B

Modèle linguistique de Meta comportant moins d'un milliard de paramètres, adapté aux applications embarquées.

Produit OrdinaireProgrammationModèle linguistiqueTransformateur

Modèle linguistique autorégressif développé par Meta, doté d'une architecture optimisée pour les appareils aux ressources limitées. Ses nombreux avantages incluent l'intégration de plusieurs technologies, la prise en charge de l'inférence zéro-shot, un prix gratuit et une accessibilité aux chercheurs et développeurs en traitement du langage naturel.

Intégration de la fonction d'activation SwiGLU pour améliorer les performances.
Architecture profonde et fine pour optimiser l'efficacité des paramètres.
Partage d'incorporation pour réduire la taille du modèle.
Traitement des longues séquences grâce à l'attention avec requêtes groupées.
Prise en charge de l'inférence zéro-shot pour améliorer les capacités de généralisation.
Équilibre entre la taille et les performances des paramètres.
Prise en charge de plusieurs bibliothèques de programmation pour une utilisation simplifiée.

Ce modèle cible les chercheurs et les développeurs du domaine du traitement du langage naturel. Il est particulièrement adapté à leurs besoins car il est conçu pour les appareils aux ressources limitées et son architecture optimisée améliore les capacités de traitement du langage sur ces appareils.

Effectuer des tâches de génération de texte.
Déployer le modèle sur un appareil mobile pour le traitement du langage en temps réel.
Effectuer un raisonnement basé sur le bon sens en zéro-shot pour résoudre des problèmes.

1. Accéder au site web de Hugging Face et rechercher le modèle.
2. Utiliser les exemples de code pour charger le modèle pré-entraîné.
3. Ajouter des marqueurs spéciaux.
4. Utiliser le modèle pour des tâches telles que la génération de texte.
5. Consulter le référentiel GitHub pour l'entraînement ou le réglage fin.

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MobileLLM-1B Alternatives

MobileLLM-1B — Modèle linguistique de Meta comportant moins d'un milliard de paramètres, adapté aux applications embarquées.

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.

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.

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

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

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

OLMo 2 13B — Modèle linguistique performant spécialisé dans les benchmarks académiques anglais

OLMo 2 — Modèle linguistique entièrement ouvert de pointe

MobileLLM-600M — Modèle linguistique de 600M de paramètres, hautement optimisé et conçu pour les applications embarquées.

MobileLLM-350M — Modèle linguistique optimisé de moins d'un milliard de paramètres, conçu pour les applications embarquées.

MobileLLM-125M — Modèle linguistique compact et hautement optimisé, conçu pour les applications embarquées.

Zamba2-7B — Modèle linguistique compact haute performance

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

Discutez avec vos documents — Application Python permettant une conversation en langage naturel avec vos documents.

Meta Llama 3.1-405B — Grand modèle linguistique préentraîné multilingue

DCLM-baseline — Jeu de données de référence pour les modèles linguistiques performants

Arcee Spark — Modèle linguistique performant et compact de 7 milliards de paramètres

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

Samba — Implémentation officielle d'un modèle linguistique efficace à contexte illimité.

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

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

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

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

Cappy — Un petit évaluateur pour améliorer les performances des grands modèles linguistiques multitâches.

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

LLMs-from-scratch — Comprendre en profondeur le fonctionnement interne des grands modèles de langage

Baichuan 3 — Modèle linguistique de grande taille avec plus de mille milliards de paramètres

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