TinyLlama

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O projeto TinyLlama visa pré-treinar um modelo Llama de 1,1B de parâmetros em 3 trilhões de tokens. Com algumas otimizações adequadas, conseguimos concluir o treinamento em apenas 90 dias usando 16 GPUs A100-40G. O treinamento começou em 01/09/2023. Adotamos a mesma arquitetura e tokenizador do Llama 2. Isso significa que o TinyLlama pode ser usado em muitos projetos de código aberto baseados no Llama. Além disso, com apenas 1,1B de parâmetros, sua compactação o torna adequado para aplicações com recursos computacionais e de memória limitados.

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TinyLlama — O projeto TinyLlama visa pré-treinar um modelo Llama de 1,1B de parâmetros em 3 trilhões de tokens. Com algumas otimizações adequadas, conseguimos concluir o treinamento em apenas 90 dias usando 16 GPUs A100-40G. O treinamento começou em 01/09/2023.

Deepthought-8B — Modelo de raciocínio pequeno baseado no LLaMA-3.1 8B, que proporciona raciocínio de IA transparente e controlável.

QwQ-32B-Preview — Modelo experimental de pesquisa desenvolvido pela equipe Qwen, focado em aprimorar a capacidade de raciocínio da IA.

Aya Expanse-8b — Modelo de linguagem grande multilíngue, suporta 23 idiomas

EXAONE-3.0-7.8B-Instruct — Modelo de geração de texto bilíngue com 780 milhões de parâmetros

Index-1.9B-Pure — Modelo de linguagem de grande porte leve, focado na geração de texto.

Mixtral-8x22B — Um grande modelo de linguagem baseado em um modelo de especialista esparso.

Gemma-2b — Modelo de linguagem pré-treinado de código aberto lançado pelo Google.

Gerador de Firecrawl LLMs.txt — Ferramenta para gerar arquivos de texto integrados de sites para treinamento e inferência de LLM

QwQ-32B — QwQ-32B é um poderoso modelo de raciocínio, projetado para resolução de problemas complexos e geração de texto, com desempenho excepcional.

olmOCR-7B-0225-preview — olmOCR-7B-0225-preview é um modelo de reconhecimento de imagem de documentos baseado em Qwen2-VL-7B-Instruct, ajustado para converter documentos em texto puro de forma eficiente.

Magma-8B — Magma-8B é um modelo de IA multimodal lançado pela Microsoft, capaz de processar entradas de imagem e texto e gerar saídas de texto.

Magma — Magma é um modelo básico capaz de entender e executar entradas multimodais, podendo ser usado em tarefas e ambientes complexos.

s1-32B — s1 é um modelo de inferência baseado no Qwen2.5-32B-Instruct, treinado com apenas 1000 amostras.

Xwen-Chat — Xwen-Chat é um conjunto de modelos de linguagem grandes focados em diálogo em chinês, oferecendo diversos modelos e serviços de geração de linguagem.

SmolVLM-256M-Instruct — SmolVLM-256M é o menor modelo multimodal do mundo, capaz de processar de forma eficiente entradas de imagem e texto e gerar saídas de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B é um modelo de geração de texto de alto desempenho, adequado para diversas tarefas de raciocínio e geração.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho, adequado para diversas tarefas de geração de texto.

AI ContentCraft — O AI ContentCraft é uma ferramenta multifuncional de criação de conteúdo que integra a geração de texto, a síntese de voz e a geração de imagens.

Textoon — Textoon é uma ferramenta inovadora que gera personagens de desenho animado 2D vívidos com base em descrições de texto.

InternLM3 — InternLM3 é um conjunto de modelos focado na geração de texto, oferecendo diversas versões otimizadas para atender diferentes necessidades.

MiniMax-Texto-01 — MiniMax-Texto-01 é um poderoso modelo de linguagem com 456 bilhões de parâmetros, capaz de processar contextos de até 4 milhões de tokens.

Editor de Batata Doce — Ferramenta completa para criação de posts para o Little Red Book, oferecendo funcionalidades de edição, formatação e verificação de conteúdo.

Dria-Agent-a-7B — Modelo de linguagem grande baseado na série Qwen2.5-Coder, focado em aplicações de agente.

timesfm-2.0-500m-pytorch — Modelo de previsão de séries temporais pré-treinado desenvolvido pelo Google Research.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Modelo de linguagem grande quantizado baseado em um modelo específico, adequado para tarefas de processamento de linguagem natural.

InternVL2_5-38B-MPO — Modelo da série InternVL2.5-MPO, baseado no InternVL2.5 e otimização de preferência mista, apresentando desempenho excepcional.

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct — Modelo de avaliação de código aberto para detecção de alucinações, baseado na arquitetura Llama-3, com 70 bilhões de parâmetros.

CAG — Um método de aprimoramento de modelo de linguagem que não requer recuperação em tempo real, melhorando a eficiência de geração por meio do pré-carregamento de um cache de conhecimento.

Eurus-2-7B-PRIME — Modelo de linguagem de 7B parâmetros treinado com o método PRIME, projetado para aprimorar a capacidade de raciocínio.