OLMo 2 13B

Modelo de linguagem de referência acadêmica em inglês de alto desempenho

Produto ComumProdutividadeModelo de LinguagemProcessamento de Linguagem Natural

O OLMo 2 13B é um modelo de linguagem autorregressivo baseado em Transformer, desenvolvido pelo Allen Institute for AI (Ai2), focado em benchmarks acadêmicos em inglês. Treinado com até 5 trilhões de tokens, ele demonstra desempenho comparável ou superior a modelos abertos de tamanho semelhante, competindo com modelos de pesos abertos da Meta e Mistral em benchmarks acadêmicos em inglês. A publicação do OLMo 2 13B inclui todo o código, checkpoints, logs e detalhes de treinamento relevantes, visando impulsionar a pesquisa científica em modelos de linguagem.

Suporta comprimento de contexto de até 4096
adequado para processamento de textos longos.
Treinado com 5 trilhões de tokens
possui poderosa capacidade de compreensão e geração de linguagem.
Oferece diversas opções de fine-tuning
incluindo SFT
DPO e PPO.
Suporta quantização para aumentar a velocidade de inferência e reduzir o consumo de recursos.
Pode ser facilmente integrado e usado através da biblioteca HuggingFace Transformers.
Apresenta desempenho superior em diversos benchmarks acadêmicos em inglês

O público-alvo são pesquisadores
desenvolvedores e empresas na área de processamento de linguagem natural que necessitam de um modelo de linguagem inglês robusto para lidar com tarefas complexas de texto
como geração de texto
sistemas de perguntas e respostas e classificação de texto. O OLMo 2 13B
devido ao seu desempenho excepcional e ampla gama de aplicações

Usado para gerar continuações de texto coerentes
como criação de histórias e redação de artigos.
Em sistemas de perguntas e respostas
usado para compreender e gerar respostas a perguntas.
Como classificador de texto

1. Instale a biblioteca Transformers: use o comando pip para instalar a versão mais recente da biblioteca Transformers.
2. Carregue o modelo e o tokenizador: carregue o modelo OLMo 2 13B e seu tokenizador do HuggingFace usando AutoModelForCausalLM e AutoTokenizer.
3. Prepare o texto de entrada: converta o texto a ser processado para um formato compreensível pelo modelo usando o tokenizador.
4. Gere o texto: use o método generate do modelo para gerar texto. Você pode configurar parâmetros como max_new_tokens
do_sample etc. para controlar o processo de geração.

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OLMo 2 13B 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 13B Tendência de Visitas

OLMo 2 13B Distribuição Geográfica das Visitas

OLMo 2 13B Fontes de Tráfego

OLMo 2 13B Alternativas

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

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OLMo 2 13B

OLMo 2 13B Situação do Tráfego Mais Recente

OLMo 2 13B Tendência de Visitas

OLMo 2 13B Distribuição Geográfica das Visitas

OLMo 2 13B Fontes de Tráfego

OLMo 2 13B Alternativas

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

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.

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

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.

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

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

ModernBERT — O ModernBERT é um modelo de codificador de nova geração com desempenho excepcional.

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

MobileLLM-600M — Modelo de linguagem de 600M de parâmetros, eficiente e otimizado, projetado para aplicações em dispositivos.

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.

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

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

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

DCLM-7B — Modelo de linguagem com 700 milhões de parâmetros, demonstrando a eficácia das técnicas de organização de dados.

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.

MDLM — Um modelo de linguagem de difusão mascarada eficiente.

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

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

Modelo de Linguagem Confiável (MLC) — Experimente o Modelo de Linguagem Confiável (MLC) da Cleanlab no seu navegador.

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

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