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Evidently 是一个面向数据科学家和 ML 工程师的开源 Python 库。它有助于评估、测试和监控 ML 模型从验证到生产的性能。它适用于表格、文本数据和嵌入
Google推出的超过5400亿参数的大语言模型;PaLM 2 是一种最先进的语言模型,具有改进的多语言、推理和编码能力。
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复旦大学自然语言处理实验室开发的新版MOSS 模型上线,成为国内首个插件增强的开源对话语言模型。MOSS是一个支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型,moss-moon系列模型具有160亿参数,在FP16精度下可在单张A100/A800或两张3090显卡运行,在INT4/8精度下可在单张3090显卡运行。MOSS基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到,后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。
使用世界一流的语言 AI 构建令人难以置信的产品;Cohere 的大型语言模型释放出强大的功能,如内容生成、摘要和搜索——所有这些都是大规模的。
M6是中文社区最大的跨模态预训练模型,模型参数达到十万亿以上,具有强大的多模态表征能力。M6通过将不同模态的信息经过统一加工处理,沉淀成知识表征,为各个行业场景提供语言理解、图像处理、知识表征等智能服务