Salesforce CTRL 언어 모델

GODEL: Goal-Directed Dialog Models

LLM

목표 지향 대화 생성을 위한 대규모 사전 학습 트랜스포머 기반 모델입니다. 외부 텍스트에 기반한 응답 생성에 뛰어나 다양한 대화 작업에 대한 효율적인 미세 조정을 가능하게 합니다. 이 리포지토리에는 연구 및 개발을 위한 코드, 데이터셋, 사전 학습 모델이 포함되어 있습니다.GODEL은 목표 지향 대화 생성을 위한 대규모 사전 학습 트랜스포머 기반 모델입니다. 외부 텍스트에 기반한 응답 생성에 뛰어나 다양한 대화 작업에 대한 효율적인 미세 조정을 가능하게 합니다. 이 리포지토리에는 연구 및 개발을 위한 코드, 데이터셋, 사전 학습 모델이 포함되어 있습니다.

ProphetNet

AI GitHub 저장소

자연어 생성에 초점을 맞춘 MSRA NLC 팀의 연구 프로젝트입니다. 미래 정보, 공동 생성기-랭커 학습, 확산 기반 텍스트 생성 등을 위한 사전 학습 모델의 공식 구현을 제공합니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 호스팅됩니다.ProphetNet은 자연어 생성에 초점을 맞춘 MSRA NLC 팀의 연구 프로젝트입니다. 미래 정보, 공동 생성기-랭커 학습, 확산 기반 텍스트 생성 등을 위한 사전 학습 모델의 공식 구현을 제공합니다. 이 프로젝트는 GitHub에서 호스팅됩니다.

GPT-2

AI 모델

영어 텍스트 생성을 위해 설계된 사전 훈련된 변환기 모델입니다. 인과 언어 모델링 목표를 활용하며, 프롬프트에 기반하여 일관된 텍스트를 생성할 수 있어 다양한 자연어 처리 작업에 유용합니다.GPT-2는 영어 텍스트 생성을 위해 설계된 사전 훈련된 변환기 모델입니다. 인과 언어 모델링 목표를 활용하며, 프롬프트에 기반하여 일관된 텍스트를 생성할 수 있어 다양한 자연어 처리 작업에 유용합니다.

Mistral-7B-Instruct-v0.3

LLM

교육적 작업을 위해 조정된 대형 언어 모델입니다. 함수 호출 및 확장된 어휘를 지원하여 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.Mistral-7B-Instruct-v0.3는 교육적 작업을 위해 조정된 대형 언어 모델입니다. 함수 호출 및 확장된 어휘를 지원하여 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

DeepSeek V4 Flash

AI 모델

고급 텍스트 생성 작업을 위해 설계된 AI 모델 컬렉션입니다. 오픈 소스 및 오픈 사이언스 원칙을 활용하여 인공지능을 민주화하고, 다양한 응용 프로그램을 위한 다양한 매개변수를 가진 모델을 제공합니다.DeepSeek V4 Flash는 고급 텍스트 생성 작업을 위해 설계된 AI 모델 컬렉션입니다. 오픈 소스 및 오픈 사이언스 원칙을 활용하여 인공지능을 민주화하고, 다양한 응용 프로그램을 위한 다양한 매개변수를 가진 모델을 제공합니다.

Mistral-7B-v0.1

AI 모델

70억 개의 매개변수를 가진 사전 훈련된 생성 텍스트 모델로, 오픈 소스를 통해 인공지능을 발전시키기 위해 설계되었습니다. 다양한 벤치마크에서 Llama 2 13B를 능가하여 자연어 처리 작업을 위한 강력한 도구입니다.Mistral-7B-v0.1은 70억 개의 매개변수를 가진 사전 훈련된 생성 텍스트 모델로, 오픈 소스를 통해 인공지능을 발전시키기 위해 설계되었습니다. 다양한 벤치마크에서 Llama 2 13B를 능가하여 자연어 처리 작업을 위한 강력한 도구입니다.

DeepAI 텍스트 생성기

AI 앱

변환기 기반의 대형 언어 모델을 활용하여 텍스트를 생성하는 다재다능한 콘텐츠 생성 도구입니다. 문장을 완성하고, 맥락에 맞는 콘텐츠를 예측하며, 입력을 일관된 텍스트로 변환하여 문장, 단어 및 메시지 생성기로 사용됩니다.DeepAI 텍스트 생성기는 변환기 기반의 대형 언어 모델을 활용하여 텍스트를 생성하는 다재다능한 콘텐츠 생성 도구입니다. 문장을 완성하고, 맥락에 맞는 콘텐츠를 예측하며, 입력을 일관된 텍스트로 변환하여 문장, 단어 및 메시지 생성기로 사용됩니다.

RETRO 언어 모델

AI 모델

검색 기능을 트랜스포머 아키텍처에 통합한 AI 모델입니다. 웹 페이지, 책, 뉴스, 코드 등 방대한 텍스트 데이터베이스에 액세스하여 언어 생성 정확도와 사실적 일관성을 향상시킵니다. 이 방식은 표준 트랜스포머에 비해 상당한 성능 향상을 제공합니다.RETRO(Retrieval Enhanced Transformers)는 검색 기능을 트랜스포머 아키텍처에 통합한 AI 모델입니다. 웹 페이지, 책, 뉴스, 코드 등 방대한 텍스트 데이터베이스에 액세스하여 언어 생성 정확도와 사실적 일관성을 향상시킵니다. 이 방식은 표준 트랜스포머에 비해 상당한 성능 향상을 제공합니다.