OLMo 2 7B

Modelo de linguagem extenso com 7B de parâmetros, aprimorando a capacidade de processamento de linguagem natural.

Produto ComumProgramaçãoModelo de linguagem extensoProcessamento de linguagem natural

O OLMo 2 7B é um modelo de linguagem extenso com 7B de parâmetros desenvolvido pelo Allen Institute for AI (Ai2). Ele demonstra excelente desempenho em diversas tarefas de processamento de linguagem natural. Treinado em um conjunto de dados em larga escala, o modelo consegue compreender e gerar linguagem natural, suportando pesquisas e aplicações relacionadas a diversos modelos de linguagem. As principais vantagens do OLMo 2 7B incluem sua grande quantidade de parâmetros, permitindo que o modelo capture características linguísticas mais sutis, e sua natureza de código aberto, que promove pesquisas e aplicações adicionais na academia e na indústria.

Suporta diversas tarefas de processamento de linguagem natural
como geração de texto
perguntas e respostas
e classificação de texto.
Treinado em um conjunto de dados em larga escala
possui poderosa capacidade de compreensão e geração de linguagem.
Modelo de código aberto
facilitando o desenvolvimento secundário e o ajuste fino por pesquisadores e desenvolvedores.
Oferece modelos pré-treinados e modelos ajustados finamente
atendendo às necessidades de diferentes cenários de aplicação.

O público-alvo são pesquisadores
desenvolvedores e usuários corporativos da área de processamento de linguagem natural. Os pesquisadores podem utilizar o OLMo 2 7B para trabalhos de pesquisa relacionados a modelos de linguagem; os desenvolvedores podem integrá-lo em seus aplicativos para melhorar o nível de inteligência dos produtos; e os usuários corporativos podem implantar o modelo para otimizar seus fluxos de trabalho relacionados ao processamento de linguagem.

Usar o OLMo 2 7B em um chatbot para gerar respostas de conversação fluentes e naturais.
Utilizar o OLMo 2 7B para classificação de texto
identificando automaticamente o tema de artigos de notícias.
Aplicar o OLMo 2 7B em um sistema de perguntas e respostas para fornecer respostas e explicações precisas.

1. Instale a biblioteca Transformers: use o pip para instalar a versão mais recente da biblioteca Transformers.
2. Carregue o modelo: carregue o modelo OLMo 2 7B pré-treinado usando AutoModelForCausalLM e AutoTokenizer da biblioteca Transformers.
3. Prepare os dados de entrada: codifique os dados de texto em um formato que o modelo possa entender.
4. Gere texto: use o método generate do modelo para gerar texto ou respostas.
5. Pós-processamento: decodifique o texto gerado em um formato legível e realize o pós-processamento conforme necessário.

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OLMo 2 7B 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

OLMo 2 7B Tendência de Visitas

OLMo 2 7B Distribuição Geográfica das Visitas

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OLMo 2 7B Alternativas

OLMo 2 7B — Modelo de linguagem extenso com 7B de parâmetros, aprimorando a capacidade de processamento de linguagem natural.

Baichuan-M1-14B — Modelo de linguagem extenso de código aberto desenvolvido pela Baichuan Intelligence, otimizado para cenários médicos, com capacidades gerais excepcionais e desempenho superior na área médica.

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modelo de geração de texto com 7 bilhões de parâmetros

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.

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.

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

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

Moonlight — Moonlight é um modelo de especialista misto com 16 bilhões de parâmetros, treinado com o otimizador Muon, apresentando desempenho excepcional.

RAG-FiT — RAG-FiT é uma biblioteca para aprimorar a capacidade dos LLMs de usar informações externas, ajustando finamente os modelos com um conjunto de dados RAG aprimorado especialmente criado.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B é um modelo de linguagem de código aberto em larga escala, com desempenho aprimorado por meio de aprendizado por reforço.

Open R1 — Este é um projeto de recriação de um modelo DeepSeek-R1 totalmente aberto, destinado a ajudar desenvolvedores a reproduzir e construir modelos baseados em R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B é uma estrutura auto-regressiva unificada de compreensão e geração multimodal.

SpeechGPT 2.0-prévia — O primeiro sistema de interação em tempo real de nível humano orientado para inteligência contextual, suportando interação de voz multi-emocional e multi-estilo.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B é um modelo de linguagem de código aberto eficiente para inferência, adequado para diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de geração de texto com 70 bilhões de parâmetros

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Modelo de linguagem grande quantizado com 70B de parâmetros

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

DeepSeek-V3 — Modelo de linguagem Mixture-of-Experts com 671B de parâmetros.

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantizado — Modelo de geração de texto quantizado de 70 bilhões de parâmetros

glider-gguf — Modelo de linguagem quantizado de alto desempenho

OLMo-2-1124-7B-Instruct — Modelo de geração de diálogo em inglês de alto desempenho

Skywork-o1-Open-PRM-Qwen-2.5-1.5B — Modelo da série Skywork o1 Open, aprimorando a capacidade de resolução de problemas complexos.

SmolVLM — Modelo de linguagem visual eficiente e de código aberto

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Modelo líder em uma família de modelos de seguimento de instruções, oferecendo dados, código e diretrizes de código aberto.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — Modelo de linguagem grande de código aberto para geração de código

Tencent-Hunyuan-Large — Modelo de especialista misto de larga escala de código aberto líder do setor

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

Aya Expanse — Hugging Face Space desenvolvido pela CohereForAI

Demonstração MaskGCT TTS — Demonstração de texto para fala (TTS) baseada no modelo MaskGCT