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Aya Expanse 32B
Aya Expanse 32B
目标受众包括研究人员、开发者和企业用户，特别是那些需要处理多语言文本生成和理解的专业人士。Aya Expanse 32B的多语言支持和高性能使其成为全球化项目和多语言研究的理想选择。
AI模型模型训练与部署#多语言#文本生成#transformers#机器学习#人工智能普通产品开源
总访问量： 29,742,941
占比最多地区： US(17.94%)
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产品介绍
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简介
Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型，拥有32亿参数，专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术，以支持23种语言，包括阿拉伯语、中文（简体和繁体）、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取，通过发布高性能的多语言模型权重，供全球研究人员使用。
截图
产品特色
支持23种不同语言的文本生成
优化的transformer架构，适用于多语言环境
经过监督微调、偏好训练和模型合并的后训练
可以通过Hugging Face Space进行在线试用
提供详细的使用示例和教程，便于用户学习和应用
支持通过pip安装transformers库进行本地部署和使用
适用于聊天、写作助手、多语言问答系统等多种用例
使用教程
1. 安装transformers库：在终端或命令提示符中运行`pip install 'git+https://github.com/huggingface/transformers.git'`。
2. 导入模型和分词器：在Python代码中导入AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM。
3. 加载模型：使用模型ID加载分词器和模型。
4. 准备输入数据：将用户的消息格式化为模型可接受的输入格式。
5. 生成文本：调用模型的generate方法生成文本。
6. 解码生成的文本：使用分词器将生成的token解码为可读文本。
7. 打印或使用生成的文本：将生成的文本用于所需的应用场景。
流量来源
直接访问48.39%外链引荐35.85%邮件0.03%
自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
285.77
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
17.94%
中国
17.08%
印度
8.40%
俄罗斯
4.58%
日本
3.42%
地理流量分布全球图
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