2025年最佳的 3 个AI语言模型工具

Entropy-based sampling 是一种基于熵理论的采样技术，用于提升语言模型在生成文本时的多样性和准确性。该技术通过计算概率分布的熵和方差熵来评估模型的不确定性，从而在模型可能陷入局部最优或过度自信时调整采样策略。这种方法有助于避免模型输出的单调重复，同时在模型不确定性较高时增加输出的多样性。

Fugaku-LLM是一个由Fugaku-LLM团队开发的人工智能语言模型，专注于文本生成领域。它通过先进的机器学习技术，能够生成流畅、连贯的文本，适用于多种语言和场景。Fugaku-LLM的主要优点包括其高效的文本生成能力、对多种语言的支持以及持续的模型更新，以保持技术领先。该模型在社区中拥有广泛的应用，包括但不限于写作辅助、聊天机器人开发和教育工具。

Sailor是一套专为东南亚地区定制的开放语言模型，支持印尼语、泰语、越南语、马来语和老挝语等。这些模型通过精心的数据策划，旨在理解和生成东南亚地区多样化的语言文本。Sailor模型基于Qwen 1.5构建，包含从0.5B到7B不同大小的模型版本，以满足不同需求。在东南亚语言的任务中，如问答、常识推理、阅读理解等，Sailor展现出强大的性能。