MaLA-500

Modelo de linguagem grande que abrange 534 idiomas

Produto ComumOutrosModelo de LinguagemProcessamento de Linguagem Natural

O MaLA-500 é um modelo de linguagem grande projetado para abranger 534 idiomas. Treinamos o MaLA-500 usando expansão de vocabulário e pré-treinamento contínuo no LLaMA 2 e Glot500-c. Nossos experimentos no SIB-200 demonstram que o MaLA-500 alcança resultados de ponta em aprendizado de contexto. Este produto visa melhorar o processamento de linguagem natural em idiomas de baixo recurso.

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MaLA-500

MaLA-500 Situação do Tráfego Mais Recente

MaLA-500 Tendência de Visitas

MaLA-500 Distribuição Geográfica das Visitas

MaLA-500 Fontes de Tráfego

MaLA-500 Alternativas

Meta Llama 3.1-405B — Modelo de linguagem pré-treinado multilíngue de grande escala

MaLA-500 — Modelo de linguagem grande que abrange 534 idiomas

Modelo de Incorporação de Texto Gemini Embedding — Gemini Embedding é um modelo de incorporação de texto avançado que fornece poderosas habilidades de compreensão de linguagem por meio da API Gemini.

Instella — Instella é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho desenvolvido pela AMD, projetado para acelerar o desenvolvimento de modelos de linguagem de código aberto.

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3B é um modelo de especialista misto de 16B parâmetros treinado com o otimizador Muon, projetado para geração de linguagem eficiente.

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.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho, adequado para tarefas de geração e raciocínio de texto.

QwQ-32B-Preview-gptqmodel-4bit-vortex-v3 — Esta é uma versão quantizada de 4 bits do modelo Qwen2.5-32B, projetada para inferência eficiente e implantação com poucos recursos.

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

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

YuLan-Mini — Modelo de linguagem leve e de alta eficiência com 240 milhões de parâmetros

Modelos de Conceito Amplos — Modelagem de linguagem no espaço de representação de sentenças

tulu-3-sft-olmo-2-mixture — Conjunto de dados de texto multilíngue em larga escala

P-MMEval — Benchmark de avaliação multilíngue e multitarefa para modelos de linguagem grandes (LLMs)

Meta Llama 3.3 — Modelo de linguagem grande pré-treinado multilíngue com 70 bilhões de parâmetros

OLMo 2 1124 13B Mistura de Preferências — Conjunto de dados de mistura de preferências multilíngue em larga escala

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modelo de linguagem inglês de alto desempenho, adequado para diversas tarefas.

OpenScholar — Modelo de linguagem aprimorado por recuperação para síntese de literatura científica

OLMo 2 13B — Modelo de linguagem de referência acadêmica em inglês de alto desempenho

OLMo 2 — Modelo de linguagem totalmente aberto de última geração

MobileLLM-1B — Modelo de linguagem de um bilhão de parâmetros desenvolvido pelo Meta, adequado para aplicações em dispositivos.

MobileLLM-350M — Modelo de linguagem eficiente e otimizado com menos de um bilhão de parâmetros, projetado para aplicações em dispositivos.

aya-101 — Modelo de linguagem generativo multilíngue

Zamba2-7B — Modelo de linguagem pequeno e de alto desempenho

Amostragem baseada em entropia — Técnica de amostragem baseada em entropia, otimizando a diversidade e a precisão da saída do modelo.

Llama-3.2-3B — Modelo de linguagem grande multilíngue

Converse com seus Documentos — Aplicativo Python para conversação em linguagem natural com documentos.

DCLM-baseline — Conjunto de dados de benchmark para modelos de linguagem de alto desempenho

Arcee Spark — Modelo de linguagem eficiente e compacto com 7 bilhões de parâmetros

Predição de múltiplos tokens — Modelo de predição de múltiplos tokens, aprimorando a eficiência e o desempenho de modelos de linguagem.