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gemma-1.1-2b-it

Google推出的轻量级开源语言模型

Gemma-1.1-2b-it是Google开发的轻量级开源语言模型,基于Gemini技术。这一2B参数模型在文本生成、问答、摘要和推理等任务上表现出色。其小巧的体积使其适合在笔记本电脑或个人云等资源受限环境中部署。作为Gemma系列的最新指令微调版本,该模型在质量、编码能力、事实性和指令跟随等方面均有显著提升。

gritlm - 采用生成代表性指令微调技术的先进语言模型
Generative Representational Instruction TuningGithubGritLM嵌入开源项目生成语言模型
本页面详细介绍了生成代表性指令微调(GRIT)技术,该技术训练大型语言模型同时处理生成和嵌入任务。GritLM 7B在大规模文本嵌入基准测试(MTEB)中树立了新标杆,并在多种生成任务中表现出色。GritLM 8x7B在开放生成语言模型中表现最佳,同时在嵌入任务中保持领先。GRIT结合生成和嵌入训练,无性能损失,并提高了检索增强生成(RAG)的速度超过60%。代码和模型均已免费开放,欢迎社区贡献和使用。
Gemini - Gemini多模态变换器,支持图像和音频解析
GeminiGithubTransformer图像嵌入多模态开源项目音频处理
Gemini项目实现了一个可处理文本、音频、图像和视频输入的多模态变换器,具备特殊解码功能来生成图像。其架构类似于Fuyu,但扩展至多种模态,并通过直接将图像嵌入输入变换器来处理。组件Codi也采用条件生成策略,初步实现图像嵌入,后续将集成音频和视频嵌入。
FlexGen - 单GPU高效运行大语言模型的生成引擎
FlexGenGPU内存优化Github大语言模型开源项目批处理高吞吐量
FlexGen通过高效的IO卸载、压缩和大批量处理,实现了在单GPU上高吞吐量运行大语言模型。该系统专为高吞吐量任务设计,如信息提取和数据处理,特别适合成本敏感的环境。虽然FlexGen在小批量任务上速度较慢,但在批量处理和低成本硬件上具有显著优势。
VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型
GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调
VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型,具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础,增添了6.2亿参数,整合了先进的BLIP2-Qformer技术,达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿,展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化,支持在消费级显卡上运行,降低了使用门槛,拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。
generative-ai-swift - Swift开发者集成Google AI Gemini SDK的简单方法
Gemini APIGenerativeModelGithubGoogle AI SDK for SwiftGoogle DeepMindSwift Package Manager开源项目
Google AI Swift SDK帮助Swift开发者轻松集成Google Gemini API,实现跨文本、图像和代码的多模态操作。该项目适用于原型开发,并提供详细的入门指南和示例应用。建议使用后端SDK进行正式部署以确保API key安全性。此外,项目还支持Xcode日志功能和命令行工具,并提供完整的操作文档和贡献指南。
languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用,最低内存需求仅为512MB,确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置,功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等,适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装,在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型
AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型
MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术,在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色,不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型,还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模,展示了其在移动设备应用中的潜力。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构,用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作,提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时,在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码,方便研究者进行further研究。
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