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Aya Expanse 8b
Aya Expanse 8b
目标受众为研究人员、开发者和对多语言文本生成有需求的企业。由于模型支持多种语言，它特别适合需要处理多语言文本数据的国际化公司，以及进行跨语言研究的学术机构。
AI模型研究工具#多语言#文本生成#变换器架构#预训练模型#自回归语言模型普通产品开源
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产品介绍
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简介
Aya Expanse是一个具有高级多语言能力的开放权重研究模型。它专注于将高性能的预训练模型与Cohere For AI一年的研究成果相结合，包括数据套利、多语言偏好训练、安全调整和模型合并。该模型是一个强大的多语言大型语言模型，服务于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。
截图
产品特色
支持23种不同语言的文本生成
使用优化的变换器架构进行自回归语言建模
经过监督微调、偏好训练和模型合并的后训练
在8K的上下文长度下工作
可以通过Hugging Face Space进行试用，无需下载权重
提供了详细的安装和使用指南，方便开发者快速上手
支持通过 pip 安装 transformers 库，并使用 AutoTokenizer 和 AutoModelForCausalLM 进行模型的加载和使用
提供了丰富的社区贡献的示例笔记本，展示不同用例下的模型应用
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. 导入必要的模块：在Python代码中，导入AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM。
3. 加载模型和分词器：使用模型ID 'CohereForAI/aya-expanse-8b' 加载模型和分词器。
4. 准备输入数据：将用户的消息格式化为模型可接受的格式。
5. 生成文本：使用模型的generate方法生成文本。
6. 解码生成的文本：使用分词器的decode方法将生成的token解码为可读文本。
7. 打印或使用生成的文本：将生成的文本输出到控制台或在应用程序中使用。
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
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印度
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4.58%
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