OpenELM

OpenELM é uma família eficiente de modelos de linguagem, com estrutura de treinamento e inferência de código aberto.

Seleção InternacionalProdutividadeModelo de linguagemProcessamento de linguagem natural

OpenELM é uma família de modelos de linguagem desenvolvida pela Apple, destinada a fornecer modelos de linguagem avançados à comunidade de pesquisa de código aberto. Esses modelos são treinados com base em conjuntos de dados publicamente disponíveis e não oferecem garantias de segurança; podem gerar saídas imprecisas, nocivas, tendenciosas ou ofensivas. Portanto, usuários e desenvolvedores precisam realizar testes de segurança rigorosos e implementar mecanismos de filtragem adequados.

Fornece modelos pré-treinados com diferentes escalas de parâmetros
incluindo versões com 270M
450M
1
1B e 3B de parâmetros.
Suporta modelos ajustados por instrução (instruction tuned)
melhorando a capacidade de resposta do modelo a instruções específicas.
Utiliza o Hugging Face Hub para carregar o modelo e gerar saídas
facilitando o uso e a implantação.
O conjunto de dados de treinamento do modelo inclui RefinedWeb

Pesquisadores e desenvolvedores: podem utilizar o OpenELM para pesquisa e desenvolvimento em processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina.
Usuários corporativos: podem integrar o OpenELM em aplicativos comerciais para melhorar o nível de inteligência dos produtos.
Educadores e estudantes: podem utilizá-lo como ferramenta prática para o ensino e aprendizagem de tecnologias de processamento de linguagem natural.

Utilizado em tarefas de geração e classificação de texto para melhorar a eficiência do processamento de informações.
Integrado em chatbots para melhorar o nível de inteligência dos sistemas de conversação.
Utilizado como ferramenta educacional para ajudar os alunos a entenderem o funcionamento e os cenários de aplicação dos modelos de linguagem.

Passo 1: Acesse a página do modelo OpenELM no Hugging Face Hub.
Passo 2: Selecione um modelo pré-treinado ou um modelo ajustado por instrução
conforme necessário.
Passo 3: Utilize os exemplos de código Python fornecidos para carregar o modelo selecionado.
Passo 4: Gere saídas ou realize inferência personalizada por meio do Hugging Face Hub.

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OpenELM Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

29742941

Taxa de Rejeição

44.20%

Média de Páginas por Visita

5.9

Duração Média da Visita

00:04:44

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OpenELM Alternativas

MAP-NEO — Um modelo de linguagem grande completamente de código aberto, oferecendo capacidades avançadas de processamento de linguagem natural.

OpenELM — OpenELM é uma família eficiente de modelos de linguagem, com estrutura de treinamento e inferência de código aberto.

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.

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

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 — Modelo de linguagem totalmente aberto de última geração

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

SLM_Survey — Pesquisa, medição e insights sobre modelos de linguagem de pequeno porte

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

Reflection Llama-3.1 70B — Modelo de linguagem grande de código aberto de ponta mundial

OLMoE-1B-7B — Modelo de linguagem grande (LLM) eficiente e de código aberto

RWKV v6 Finch 14B — RWKV v6 Finch 14B, modelo de linguagem grande de código aberto, eficiente no processamento de textos longos.

Agents 2.0 — Framework de código aberto que suporta agentes de linguagem adaptativos baseados em dados.

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

Samba — Implementação oficial do modelo de linguagem de contexto infinito e alta eficiência.

Modelos de Código Granite — Modelos básicos de código aberto para tarefas de inteligência de código, com suporte para 116 linguagens de programação.

Prometheus-Eval — Conjunto de ferramentas de código aberto para avaliar outros modelos de linguagem.

LLaVA++ — Extensão do modelo LLaVA, integrando Phi-3 e LLAMA-3, para melhorar a interação entre visão e linguagem.

Qwen1.5-110B — Primeiro modelo de código aberto com 110 bilhões de parâmetros da série Qwen1.5, com suporte multilíngue e arquitetura de decodificador Transformer eficiente.

Busca de Léptons — Lepton é uma plataforma de busca de modelos de linguagem de código aberto.

OpenManus — OpenManus é um projeto de agente inteligente de código aberto que pode ser usado sem código de convite.

NeoBase — NeoBase é um assistente de banco de dados AI de código aberto que permite que você interaja com o banco de dados usando linguagem natural.

Migician — Migician é um modelo de linguagem grande multimodal focado na localização de imagens múltiplas, capaz de realizar localização precisa de imagens múltiplas de forma livre.

IndexTTS — Sistema de texto para voz (TTS) de amostra zero, eficiente e controlável em nível industrial

olmOCR — O olmOCR é um pacote de ferramentas para linearizar PDFs para treinamento de conjuntos de dados de LLMs.

Phi-4-mini-instruct — Phi-4-mini-instruct é um modelo de linguagem de código aberto leve, focado em dados de alta qualidade e intensivos em raciocínio.

DeepSeek Japonês — DeepSeek é um modelo de linguagem IA avançado, especializado em raciocínio lógico, matemática e tarefas de programação, com uso gratuito.

bRAG-langchain — Um projeto de código aberto para construir aplicativos de Geração Aumentada por Busca (Retrieval-Augmented Generation - RAG).

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.