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文心大模型企业级服务唯一入口，一站式企业级大模型平台，提供先进的生成式AI生产及应用全流程开发工具链 千帆团队基于Llama2架构开发的130亿参数预训练大语言模型，在1T+ tokens的高质量自有语料上从零开始训练，支持中英双语，上下文窗口长度为4K。推理效果整体优于同参数量级开源模型 千帆团队基于Llama2架构开发的130亿参数预训练大语言模型，在1T+ tokens的高质量自有语
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作者：小编 日期：2024-06-22 12:28:39 点击数：
文心大模型企业级服务唯一入口，一站式企业级大模型平台，提供先进的生成式AI生产及应用全流程开发工具链
千帆团队基于Llama2架构开发的130亿参数预训练大语言模型，在1T+ tokens的高质量自有语料上从零开始训练，支持中英双语，上下文窗口长度为4K。推理效果整体优于同参数量级开源模型
千帆团队基于Llama2架构开发的130亿参数预训练大语言模型，在1T+ tokens的高质量自有语料上从零开始训练，支持中英双语，上下文窗口长度为4K。推理效果整体优于同参数量级开源模型
千帆团队在Llama-2-13b基础上的中文增强版本，在CMMLU、C-EVAL等中文数据集上表现优异
千帆团队在Llama-2-13b基础上的中文增强版本，在CMMLU、C-EVAL等中文数据集上表现优异
千帆团队在Llama-2-70b基础上的中文增强版本，在CMMLU、C-EVAL等中文数据集上表现优异
千帆团队在Llama-2-70b基础上的中文增强版本，在CMMLU、C-EVAL等中文数据集上表现优异
Qianfan-Llama2-70B-compressed是千帆团队在Llama2-70B基础上的压缩版本，融合量化、稀疏化、算子优化等压缩加速技术，大幅降低模型推理资源占用。
Qianfan-Llama2-70B-compressed是千帆团队在Llama2-70B基础上的压缩版本，融合量化、稀疏化、算子优化等压缩加速技术，大幅降低模型推理资源占用。
百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型，相较ERNIE 3.5实现了模型能力全面升级，广泛适用于各领域复杂任务场景；支持自动对接百度搜索插件，保障问答信息时效。
百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型，相较ERNIE 3.5实现了模型能力全面升级，广泛适用于各领域复杂任务场景；支持自动对接百度搜索插件，保障问答信息时效。
百度自研的旗舰级大规模⼤语⾔模型，覆盖海量中英文语料，具有强大的通用能力，可满足绝大部分对话问答、创作生成、插件应用场景要求；支持自动对接百度搜索插件，保障问答信息时效。
百度自研的旗舰级大规模⼤语⾔模型，覆盖海量中英文语料，具有强大的通用能力，可满足绝大部分对话问答、创作生成、插件应用场景要求；支持自动对接百度搜索插件，保障问答信息时效。
百度2024年最新发布的自研高性能大语言模型，通用能力优异，适合作为基座模型进行精调，更好地处理特定场景问题，同时具备极佳的推理性能。
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百度自研的轻量级大语言模型，兼顾优异的模型效果与推理性能，适合低算力AI加速卡推理使用。
百度自研的轻量级大语言模型，兼顾优异的模型效果与推理性能，适合低算力AI加速卡推理使用。
百度自研的垂直场景大语言模型，适合游戏NPC、客服对话、对话角色扮演等应用场景，人设风格更为鲜明、一致，指令遵循能力更强，推理性能更优。
百度自研的垂直场景大语言模型，适合游戏NPC、客服对话、对话角色扮演等应用场景，人设风格更为鲜明、一致，指令遵循能力更强，推理性能更优。
百度自研的垂直场景大语言模型，适合对话问答中的外部工具使用和业务函数调用场景，结构化回答合成能力更强、输出格式更稳定，推理性能更优。
百度自研的垂直场景大语言模型，适合对话问答中的外部工具使用和业务函数调用场景，结构化回答合成能力更强、输出格式更稳定，推理性能更优。
千帆AppBuilder专用版模型，针对企业级大模型应用进行了专门的指令调优，在问答场景、智能体相关场景可以获得同等规模模型下更好的效果，需配合“百度智能云千帆AppBuilder”产品使用或结合“AppBuilder-SDK”单独使用
千帆AppBuilder专用版模型，针对企业级大模型应用进行了专门的指令调优，在问答场景、智能体相关场景可以获得同等规模模型下更好的效果，需配合“百度智能云千帆AppBuilder”产品使用或结合“AppBuilder-SDK”单独使用
百度自主研发的跨模态图像生成大模型，创新知识增强的混合专家建模，是全球首个知识增强的AI作画大模型，在语义控制、图像细节、中文理解等方面优势显著，已作为基础模型应用在文心一格等相关业务上。
百度自主研发的跨模态图像生成大模型，创新知识增强的混合专家建模，是全球首个知识增强的AI作画大模型，在语义控制、图像细节、中文理解等方面优势显著，已作为基础模型应用在文心一格等相关业务上。
Embedding-V1是基于百度文心大模型技术的文本表示模型，将文本转化为用数值表示的向量形式，用于文本检索、信息推荐、知识挖掘等场景。
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千帆团队在BLOOMZ-7B基础上的压缩版本，融合量化、稀疏化等技术，显存占用降低30%以上
千帆团队在BLOOMZ-7B基础上的压缩版本，融合量化、稀疏化等技术，显存占用降低30%以上
千帆团队在Llama-2-7b基础上的中文增强版本，在CMMLU、C-EVAL等中文数据集上表现优异
千帆团队在Llama-2-7b基础上的中文增强版本，在CMMLU、C-EVAL等中文数据集上表现优异
千帆团队基于Llama2架构开发的130亿参数预训练大语言模型，在1T+ tokens的高质量自有语料上从零开始训练，支持中英双语，上下文窗口长度为4K。推理效果整体优于同参数量级开源模型
千帆团队基于Llama2架构开发的130亿参数预训练大语言模型，在1T+ tokens的高质量自有语料上从零开始训练，支持中英双语，上下文窗口长度为4K。推理效果整体优于同参数量级开源模型
千帆团队在Llama-2-13b基础上的中文增强版本，在CMMLU、C-EVAL等中文数据集上表现优异
千帆团队在Llama-2-13b基础上的中文增强版本，在CMMLU、C-EVAL等中文数据集上表现优异
千帆团队在Llama-2-70b基础上的中文增强版本，在CMMLU、C-EVAL等中文数据集上表现优异
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Qianfan-Llama2-70B-compressed是千帆团队在Llama2-70B基础上的压缩版本，融合量化、稀疏化、算子优化等压缩加速技术，大幅降低模型推理资源占用。
Qianfan-Llama2-70B-compressed是千帆团队在Llama2-70B基础上的压缩版本，融合量化、稀疏化、算子优化等压缩加速技术，大幅降低模型推理资源占用。
百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型，相较ERNIE 3.5实现了模型能力全面升级，广泛适用于各领域复杂任务场景；支持自动对接百度搜索插件，保障问答信息时效。
百度自研的旗舰级超大规模⼤语⾔模型，相较ERNIE 3.5实现了模型能力全面升级，广泛适用于各领域复杂任务场景；支持自动对接百度搜索插件，保障问答信息时效。
百度自研的旗舰级大规模⼤语⾔模型，覆盖海量中英文语料，具有强大的通用能力，可满足绝大部分对话问答、创作生成、插件应用场景要求；支持自动对接百度搜索插件，保障问答信息时效。
百度自研的旗舰级大规模⼤语⾔模型，覆盖海量中英文语料，具有强大的通用能力，可满足绝大部分对话问答、创作生成、插件应用场景要求；支持自动对接百度搜索插件，保障问答信息时效。
百度2024年最新发布的自研高性能大语言模型，通用能力优异，适合作为基座模型进行精调，更好地处理特定场景问题，同时具备极佳的推理性能。
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