封神榜 是一个由粤港澳大湾区数字经济研究院(IDEA研究院)的认知计算与自然语言中心团队维护的开源项目。作为中文最大的开源预训练模型体系,封神榜已经发布了超过98个模型,其中包括首个中文Stable Diffusion模型和首个中文CLIP模型。该体系的模型如二郎神UniMC等,在多个竞赛中屡获殊荣,成为FewCLUE / ZeroCLUE等榜单的常胜将军。
主要功能和产品特色
封神榜的核心目标是将数据和算力转化为具有认知能力的预训练模型,为海量下游任务和算法创新研究提供坚实的基础。封神榜的模型在多语言文本处理、推理、编程等方面展现了卓越的性能,能够支持广泛的应用场景。
需求人群
封神榜主要服务于以下群体:
- 研究人员:寻求中文预训练模型以进行算法研究和创新的学者。
- 开发者:需要利用先进的中文语言模型来开发应用程序的开发者。
- 企业:希望利用中文语言模型来提升产品智能化水平的公司。
变现技巧
企业和开发者可以通过封神榜:
- 提升产品智能:利用封神榜的模型增强产品的自然语言处理能力。
- 加速研发:通过使用开源模型,减少从零开始开发模型的时间和成本。
- 创新研究:基于封神榜的模型进行二次开发,推动算法创新。
使用场景示例
- 自然语言理解:利用封神榜的模型进行文本分类、情感分析等任务。
- 机器翻译:使用多语言支持的模型来实现高质量的自动翻译。
费用定价
封神榜作为一个开源项目,提供了免费访问和使用的模型,极大地降低了企业和开发者的入门门槛。
封神榜的研究成果
封神榜已经取得了一系列研究成果,包括但不限于:
- BioBART:生物医学领域的生成语言模型。
- MAP:多模态不确定性感知的视觉-语言预训练模型。
- Unified BERT:少样本自然语言理解的预训练语言模型。