2024年Huggingface上的12個開源模型

擁抱臉：您通往尖端開源AI的門戶

擁抱面孔已成為訪問和利用最先進的開源AI模型的領先平台。在自然語言處理（NLP），計算機視覺，語音識別和多模式應用程序中提供各種模型，擁抱面對面的競爭對手專有AI解決方案，同時為自定義和部署提供了無與倫比的靈活性。本文聚焦了一些最令人印象深刻的模型，非常適合數據科學家和AI愛好者。

目錄

• 擁抱臉上的頂級文字模型
  • QWEN2.5-1.5B-INSTRUCT
  • Llama-3.1-8B教學
  • Jina Embeddings V3
• 擁抱面孔的頂級計算機視覺模型
  • Siglip-SO400M-Patch14-384
  • Flux.1 [Schnell]
  • Flux.1 [dev]
• 擁抱臉的頂級多式模型
  • Llama-3.2-11b-Vision-Instruct
  • QWEN2-VL-7B-INSTRUCT
  • got-ocr2.0
• 擁抱臉的頂級音頻模型
  • 耳語大V3渦輪增壓
  • 指示性parler-tts
  • OUTETTS-0.2-500M
• 結論
• 常見問題

擁抱臉上的頂級文字模型

文本模型對於涉及人類語言的任務至關重要，例如聊天機器人，情感分析和機器翻譯。

QWEN2.5-1.5B-INSTRUCT

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該15.4億個參數模型由阿里巴巴雲開發，在編碼，數學問題和多語言任務（支持29種語言）方面出色。它處理廣泛輸入（32,768個令牌）並產生長輸出（8,192個令牌）的能力使其非常適合複雜的文本處理。

訪問鏈接： QWEN2.5-1.5B-INSTRUCT

Llama-3.1-8B教學

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Meta的80億個參數多語言模型設計用於交互式對話，支持包括英語，德語，法語等許多語言。它可以處理多達128,000個令牌的能力，非常適合擴展對話。根據Llama 3.1社區許可，用於商業和研究用途。

訪問鏈接： Llama-3.1-8B-Instruct

Jina Embeddings V3

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Jina AI（5.7億個參數）的此多語言文本嵌入模型為信息檢索和文本分類等任務生成了高質量的嵌入。它使用Lora適配器和Matryoshka表示學習可以有效地性能和柔性嵌入尺寸調整。

訪問鏈接： Jina Embeddings V3

擁抱面孔的頂級計算機視覺模型

這些模型專門研究圖像和視頻分析，為對象識別和圖像生成等應用程序提供動力。

Siglip-SO400M-Patch14-384

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Google的視覺模型可以通過新穎的Sigmoid損失函數來改善夾子體系結構，從而有效地縮放和增強性能。它利用Sovit-400M體系結構和過程384x384像素圖像。

訪問鏈接： Siglip-SO400M-Patch14-384

Flux.1 [Schnell]

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黑森林實驗室的文本對圖像模型優先考慮速度，使用120億個參數流動變壓器體系結構以1-4個步驟生成高質量的圖像。根據Apache 2.0許可。

訪問鏈接： Flux.1 [Schnell]

Flux.1 [dev]

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另一個黑森林實驗室的創作Flux.1 [DEV]是一個更高級的文本對圖像模型，具有出色的圖像質量和及時的粘附。專為非商業用途而設計。

訪問鏈接： Flux.1 [DEV]

擁抱臉的頂級多式模型

多峰模型同時處理多個數據類型，從而彌合文本和視覺理解之間的差距。

Llama-3.2-11b-Vision-Instruct

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Meta的110億個參數模型處理文本和圖像，在圖像字幕和視覺問題上出色。

訪問鏈接： Llama-3.2-11b-Vision-Instruct

QWEN2-VL-7B-INSTRUCT

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阿里巴巴的多模式模型處理圖像和視頻，支持圖像和視頻處理中的多語言文本識別長達20分鐘。

訪問鏈接： QWEN2-VL-7B-INSTRUCT

got-ocr2.0

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該高級OCR模型處理了諸如表和公式之類的複雜文檔結構，將其轉換為可編輯的格式。

訪問鏈接： got-ocr2.0

擁抱臉的頂級音頻模型

這些模型處理並分析音頻數據，以諸如語音識別和語音綜合之類的任務。

耳語大V3渦輪增壓

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Openai的Whisper模型的優化版本，提供的轉錄速度明顯更快，精度損失最小。

訪問鏈接：耳語大V3渦輪增壓

指示性parler-tts

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一個協作項目，支持21種印度語言和英語，提供高質量的自然語音綜合。

訪問鏈接：指示parler-tts

OUTETTS-0.2-500M

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該文本到語音模型提供了改進的及時粘附，輸出相干性和增強的語音克隆功能。

訪問鏈接： Outetts-0.2-500M

結論

擁抱Face的開源模型生態系統正在迅速發展，為廣泛的應用提供了強大且易於使用的AI工具。這裡突出顯示的模型僅代表可用創新和高性能選項的一小部分。

常見問題

（答案將與原始內容相似，但要改頭換面以​​獲得更好的流程和簡潔性。）然後，本節將包括對五個常見問題解答的簡潔答案，在原始文本中反映了信息，但具有更簡化的介紹。

以上是2024年Huggingface上的12個開源模型的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！