12 model sumber terbuka teratas di Huggingface pada tahun 2024

Muka Muka: Gerbang anda ke AI Open Source Canggih

Pakaian muka telah menjadi platform utama untuk mengakses dan menggunakan model AI sumber terbuka yang canggih. Menawarkan pelbagai model di seluruh pemprosesan bahasa semulajadi (NLP), penglihatan komputer, pengiktirafan pertuturan, dan aplikasi multimodal, memeluk pesaing -pesaing AI proprietari dalam keupayaan sambil menyediakan fleksibiliti yang tidak dapat ditandingi untuk penyesuaian dan penggunaan. Artikel ini menyoroti beberapa model yang paling mengagumkan yang tersedia, sesuai untuk saintis data dan peminat AI.

Jadual Kandungan

• Model teks teratas pada muka memeluk
  • Qwen2.5-1.5B-Instruct
  • Llama-3.1-8b-Instruct
  • Jina Embeddings v3
• Model penglihatan komputer teratas pada muka yang memeluk
  • SIGLIP-SO400M-PATCH14-384
  • Flux.1 [Schnell]
  • Flux.1 [Dev]
• Model multimodal teratas pada muka memeluk
  • Llama-3.2-11b-Vision-Instruct
  • QWEN2-VL-7B-Instruct
  • Got-ocr2.0
• Model audio teratas pada muka memeluk
  • Bisikan turbo v3 besar
  • Indic parler-tts
  • Outetts-0.2-500m
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Model teks teratas pada muka memeluk

Model teks adalah penting untuk tugas yang melibatkan bahasa manusia, seperti chatbots, analisis sentimen, dan terjemahan mesin.

Qwen2.5-1.5B-Instruct

(Suka: 223 | Muat turun: 94,195,821)

Dibangunkan oleh Alibaba Cloud, model parameter 1.54 bilion ini cemerlang dalam pengekodan, masalah matematik, dan tugas berbilang bahasa (menyokong lebih daripada 29 bahasa). Keupayaannya untuk mengendalikan input yang luas (32,768 token) dan menghasilkan output panjang (8,192 token) menjadikannya sesuai untuk pemprosesan teks yang kompleks.

Pautan Akses: Qwen2.5-1.5b-Instruct

Llama-3.1-8b-Instruct

(Suka: 3,216 | Muat turun: 17,841,674)

Model multilingual parameter 8 bilion Meta direka untuk perbualan interaktif, menyokong pelbagai bahasa termasuk Bahasa Inggeris, Jerman, Perancis, dan beberapa yang lain. Keupayaannya untuk memproses sehingga 128,000 token menjadikannya sesuai untuk dialog yang dilanjutkan. Berlesen di bawah Lesen Komuniti Llama 3.1 untuk penggunaan komersial dan penyelidikan.

Pautan Akses: Llama-3.1-8B-Instruct

Jina Embeddings v3

(Suka: 551 | Muat turun: 1,733,610)

Model penyembuhan teks berbilang bahasa dari Jina AI (570 juta parameter) menghasilkan embeddings berkualiti tinggi untuk tugas seperti pengumpulan maklumat dan klasifikasi teks. Penggunaan penyesuai LORA dan pembelajaran perwakilan Matryoshka membolehkan prestasi yang cekap dan pelarasan saiz penyembuhan yang fleksibel.

Pautan Akses: Jina Embeddings v3

Model penglihatan komputer teratas pada muka yang memeluk

Model -model ini mengkhususkan diri dalam analisis imej dan video, menggunakan aplikasi seperti pengiktirafan objek dan penjanaan imej.

SIGLIP-SO400M-PATCH14-384

(Suka: 356 | Muat turun: 12,542,309)

Model bahasa penglihatan Google meningkatkan seni bina klip dengan fungsi kehilangan sigmoid novel, yang membolehkan penskalaan yang cekap dan prestasi yang dipertingkatkan. Ia menggunakan seni bina dan proses Sovit-400M 384x384 imej piksel.

Pautan Akses: Siglip-So400m-Patch14-384

Flux.1 [Schnell]

(Suka: 2,996 | Muat turun: 6,217,864)

Model teks-ke-imej Black Forest Labs mengutamakan kelajuan, menghasilkan imej berkualiti tinggi dalam 1-4 langkah menggunakan arsitektur pengubah aliran parameter 12 bilion. Berlesen di bawah Apache 2.0.

Pautan Akses: Flux.1 [Schnell]

Flux.1 [Dev]

(Suka: 7,067 | Muat turun: 4,668,722)

Satu lagi penciptaan Makmal Hutan Hitam, Flux.1 [Dev] adalah model teks-ke-imej yang lebih maju dengan kualiti imej yang unggul dan pematuhan segera. Direka untuk kegunaan bukan komersial.

Pautan Akses: Flux.1 [Dev]

Model multimodal teratas pada muka memeluk

Model multimodal memproses pelbagai jenis data secara serentak, merapatkan jurang antara teks dan pemahaman visual.

Llama-3.2-11b-Vision-Instruct

(Suka: 1,070 | Muat turun: 4,991,734)

Model Parameter 11 bilion Meta memproses teks dan imej, yang cemerlang dalam penemuan imej dan menjawab soalan visual.

Pautan Akses: Llama-3.2-11b-Vision-Instruct

QWEN2-VL-7B-Instruct

(Suka: 896 | Muat turun: 4,732,834)

Model multimodal Alibaba mengendalikan imej dan video, menyokong pengiktirafan teks berbilang bahasa dalam imej dan pemprosesan video sehingga 20 minit.

Pautan Akses: QWEN2-VL-7B-Instruct

Got-ocr2.0

(Suka: 1,261 | Muat turun: 1,523,878)

Model OCR lanjutan ini mengendalikan struktur dokumen yang kompleks seperti jadual dan formula, menukarnya ke dalam format yang boleh diedit.

Pautan Akses: Got-ocr2.0

Model audio teratas pada muka memeluk

Model -model ini memproses dan menganalisis data audio untuk tugas seperti pengiktirafan pertuturan dan sintesis suara.

Bisikan turbo v3 besar

(Suka: 1,499 | Muat turun: 3,832,994)

Model Whisper Openai yang dioptimumkan, menawarkan kelajuan transkripsi yang lebih cepat dengan kehilangan ketepatan yang minimum.

Pautan Akses: Whisper Large V3 Turbo

Indic parler-tts

(Suka: 47 | Muat turun: 25,898)

Projek kerjasama yang menyokong 21 bahasa India dan bahasa Inggeris, menyediakan sintesis ucapan yang berkualiti tinggi dan semulajadi.

Pautan Akses: Indic Parler-TTS

Outetts-0.2-500m

(Suka: 247 | Muat turun: 14,624)

Model teks-ke-ucapan ini menawarkan pematuhan segera, koheren output, dan keupayaan pengklonan suara yang dipertingkatkan.

Pautan Akses: Outetts-0.2-500m

Kesimpulan

Ekosistem model sumber terbuka yang memeluk Face berkembang pesat, menyediakan alat AI yang kuat dan boleh diakses untuk pelbagai aplikasi. Model-model yang diketengahkan di sini mewakili sebahagian kecil daripada pilihan inovatif dan berprestasi tinggi yang tersedia.

Soalan yang sering ditanya

(Jawapan akan sama dengan yang asal, tetapi diubahsuai untuk aliran dan kesimpulan yang lebih baik.) Bahagian ini kemudiannya akan memasukkan jawapan ringkas kepada lima Soalan Lazim, mencerminkan maklumat dalam teks asal tetapi dengan persembahan yang lebih diperkemas.

Atas ialah kandungan terperinci 12 model sumber terbuka teratas di Huggingface pada tahun 2024. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!