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一句话生成“DC 神奇女侠”,精通中文的国产AIGC神器来袭

AltDiffusion 和 AltCLIP 模型均为多语言模型,中英双语为第一阶段工作,代码与模型已开源。...例如,与Stable Diffusion在中英文输入对应唐装人物风格的Prompts,差异一目了然。...中英双语,生成效果对齐 AltDiffusion基于Stable Diffusion,通过将原来Stable Diffusion中的CLIP替换成AltCLIP,并且用中英文图文对对模型进行进一步的训练得到...得益于 AltCLIP 强大的语言对齐能力,AltDiffusion 的生成效果在英文上与 Stable Diffusion 很接近,在中英文双语的表现上也体现了一致性。...此外,还可以通过混合中英文方式去搭配一些神奇的风格和元素,或继续挖掘对AltDiffusion适用的中文Prompts。

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中英双语AltDiffusion模型已开源

AltDiffusion 和 AltCLIP 模型均为多语言模型,中英双语为第一阶段工作,代码与模型已开源。...中英双语,生成效果对齐 AltDiffusion基于Stable Diffusion,通过将原来Stable Diffusion中的CLIP替换成AltCLIP,并且用中英文图文对对模型进行进一步的训练得到...得益于 AltCLIP 强大的语言对齐能力,AltDiffusion 的生成效果在英文上与 Stable Diffusion 很接近,在中英文双语的表现上也体现了一致性。...此外,还可以通过混合中英文方式去搭配一些神奇的风格和元素,或继续挖掘对AltDiffusion适用的中文Prompts。 4....以首个双语 AltCLIP 为基石 ——全面增强跨语言三大能力,中英对齐、中文更优,极低门槛 语言理解,图文对齐,跨语言能力,是跨语言研究必备的三种能力。

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ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B:开源双语对话模型,探索无限对话可能!

ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B:开创双语对话生成新时代 摘要: 本文介绍了ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两个开源的中英双语对话模型,它们由清华大学的KEG和数据挖掘小组(THUDM...ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B具有一系列优势和限制,总结如下: 优点: 支持中英双语:两个模型均可进行中英文对话和互译,提供多语言交流能力。...ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的训练数据集包括以下几个主要部分: 中英文通用语料:如维基百科、CommonCrawl、OpenWebText、BookCorpus等,大规模中英文文本数据,...中英文对话语料:如LCCC、Weibo、Douban、Reddit、Twitter等,多来源的中英文对话数据,用于微调GLM模型。 人类反馈数据:包含人类评价和偏好的数据,用于对齐训练GLM模型。...结论: ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B是具有巨大潜力的中英双语对话模型,经过1.4万亿中英文tokens数据集的训练,它们能够生成流畅、自然、有趣和有用的对话回复。

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国产语音对话大模型来了:李开复零一万物参与,中英双语多模态,开源可商用

首个中英双语的语音对话开源大模型来了! 这几天,一篇关于语音-文本多模态大模型的论文出现在arXiv上,署名公司中出现了李开复旗下大模型公司01.ai——零一万物的名字。...这篇论文提出了一个中英双语可商用对话模型LLaSM,同时支持录音和文本输入,“混合双打”也没有问题: 论文认为,“语音聊天”才是AI与人之间更方便自然的交互方式,而不仅仅是通过文本输入。...支持文本语音输入,手机也可玩 据研究人员表示,LLaSM是第一个支持中英文双语语音-文本多模态对话的开源可商用对话模型。 那么,就来看看它的语音文本输入和中英双语能力如何。...首先来个中英文化碰撞,让它用英文评价一下李白: 还可以,正确地说出了李白的朝代。...这也是目前最大的中英文语音文本指令遵循数据集,不过目前还在整理中,据研究人员表示,整理完后会进行开源。 不过,论文暂时没有对比它和其他语音模型或文本模型的输出效果。

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ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B:开启双语对话生成的新时代

摘要: 本文将介绍ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B这两款中英双语对话模型,探讨它们在不同应用场景下的优缺点,并深入了解它们的训练数据集及获取方式。...它们都是基于GLM模型的混合目标函数,在1.4万亿中英文tokens数据集上训练,并做了模型对齐2。它们的主要目标是生成流畅、自然、有趣和有用的对话回复3。...根据网上的一些信息,我总结了一些ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的优缺点,如下: 优点: 支持中英双语:可以进行中英文的对话,也可以进行中英文的互译,提供多语言的交流能力。...ChatGLM2-6B和ChatGLM-6B的训练数据集主要包括以下几个部分: 中英文通用语料:包括维基百科、CommonCrawl、OpenWebText、BookCorpus等大规模的中英文文本数据...中英文对话语料:包括LCCC、Weibo、Douban、Reddit、Twitter等多个来源的中英文对话数据,用于微调GLM模型。 人类反馈数据:包括人类评价和偏好的数据,用于对齐训练GLM模型。

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中文版开源Llama 2同时有了语言、多模态大模型,完全可商用

本次开源的两个中文多模态大模型,包括如下: 由 LinkSoul.Al 团队牵头,北京智源人工智能研究院、北京大学、零一万物等国内头部顶尖人工智能团队通力合作的第一个支持中英双语、语音到文本的多模态开源对话模型...(LLaSM) 第一个基于 Llama 2 的支持中英文双语视觉到文本的多模态模型 (Chinese-LLaVA) 两个模型都基于 Apache-2.0 协议开源,完全可商用。...语音到文本多模态开源对话模型 (LLaSM) LinkSoul.AI 开源了可商用的中英文双语语音 - 语言助手 LLaSM 以及中英文语音 SFT 数据集 LLaSM-Audio-Instructions...代码和数据地址:https://huggingface.co/spaces/LinkSoul/LLaSM 图像到文本多模态开源对话模型 (Chinese LLaVA) LinkSoul.AI 开源了可商用的中英文双语视觉...在预训练阶段同时使用中英文数据进行训练,从而让模型更好的支持中文。

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小模型如何比肩大模型,北理工发布明德大模型MindLLM,小模型潜力巨大

对于MindLLM-3B,我们直接在混合的中英文双语数据上预训练了800,00步,同时学习中英文能力;对于MindLLM-1.3B,我们首先在英文数据集上进行预训练101,100步,然后使用中英文混合数据训练了...此外,我们发现数据量更少,但是使用了中英文数据训练的MindLLM-1.3B在MMLU上的表现优于GPT-Neo-1.3B,我们推测这可能是双语学习带来的增益,因为不同语种在能力之间也存在共通性。...我们主要从数学能力、推理能力和双语对齐能力三个角度评估不同模型表现,因为这三种能力复杂且对于双语模型的应用相对重要。...(3) 双语能力 我们使用Flores-101(8-shot)中的zh-en部分评估双语或者多语模型在中英文上的对齐能力。...进一步,我们发现MOSS-Base-16B和Chinese-LLaMA-2-7B存在较合理的中英文数据比例,单依旧没有表现出双向对齐,我们的假设是双语对齐能力在迁移训练的时候加入是困难的,因为此时的模型已经存在了大量的知识

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【自然语言处理】双语数据预处理

例如双语句对: 中文:4 月 14 日我买了 10 本书。 英文:I bought 10 books on April 14. 预处理结果: 中文:$date 我 买 了 $number 本 书 。...其它说明: 1) 中文的全角字符可以考虑改写为半角字符来处理; 2) 同一类型的泛化名字在中英文中最好一样,如中文/英文数字=>$number; 3) 也可以采用 CRF 或者语言模型来实现高性能中文分词...Smith”的“.”; 5) 双语句对的泛化结果需要检查一致性,例如中文句子中包含$number,正常情况下,英文句子中也应该包含$number 等; 6) 目前有很多开源的分词工具可以被使用,如 NiuTrans...提供的双语数据预处理工具从 http://www.nlplab.com/NiuPlan/NiuTrans.YourData.html 下载。

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清华系面壁智能开源中文多模态大模型VisCPM :支持对话文图双向生成,吟诗作画能力惊艳

得益于 CPM-Bee 底座优秀的双语能力,VisCPM 可以仅通过英文多模态数据预训练,泛化实现优秀的中文多模态能力。...VisCPM 链接:https://github.com/OpenBMB/VisCPM VisCPM-Chat 支持面向图像进行中英双语多模态对话。...而且,中英文双语都很溜! 再来看 VisCPM-Paint ,它支持中英双语的文到图生成。...与 VisCPM-Paint 类似,得益于基座模型 CPM-Bee 的双语能力,VisCPM-Paint 可以仅通过英文图文对训练,泛化实现良好的中文文到图生成能力,达到中文开源模型的最佳效果。...VisCPM提供不同中英文能力的版本 安装步骤 VisCPM 提供不同中英文能力的模型版本供大家下载选择,安装步骤简单,在使用中可以通过几行代码实现多模态对话,还在代码中默认开启了对输入文本和输出图片的安全检查

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