paligemma-3b-pt-224

基于SigLIP和Gemma的多功能视觉语言模型

模型 Github PaliGemma 开源项目 Huggingface 图像处理自然语言处理多语言视觉语言模型

PaliGemma是一款结合SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的视觉语言模型。该模型可处理图像和文本输入并生成文本输出,支持多语言。PaliGemma在图像字幕、视觉问答、文本阅读、物体检测等多种视觉语言任务中表现优异。模型采用Transformer架构,拥有30亿参数,经过大规模多语言数据预训练,可通过微调应用于特定任务。

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介绍相关项目

gemma-1.1-2b-it - Google推出的轻量级开源语言模型

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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。

gemma-2-27b-it - Google开源的27B参数大语言模型支持多种文本生成应用

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Gemma-2-27b-it是Google基于Gemini技术开发的开源大语言模型。这款轻量级英文文本生成模型拥有27亿参数,支持问答、摘要和推理等多项任务。采用解码器架构的Gemma可部署于笔记本电脑或个人云等资源受限环境。该项目同时提供预训练和指令微调两种版本权重,为AI开发和研究提供灵活选择。

bge-multilingual-gemma2 - 基于Gemma 2架构的多语言文本嵌入模型

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bge-multilingual-gemma2是基于Gemma 2架构开发的多语言文本嵌入模型。该模型在MTEB NFCorpus、MSMARCO、FiQA2018等多个检索任务数据集上表现优异。它能有效处理多语言文本并生成高质量语义表示，适用于信息检索、句子相似度计算等自然语言处理任务。在MTEB FEVER数据集上，该模型的主要评分达90.38，展现出较强的检索能力。

gemma-2-27b-it-GGUF - 中等VRAM用户的多语言与代码生成模型

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Gemma 2是由Google开发的27B参数模型，基于Gemini技术，适合中等VRAM用户。该模型能够处理多语言、代码和数学文本，尤其擅长生成代码和解决数学问题，弥补了8B和70B模型之间的空缺。其13万亿词元的训练量使其在多语言和编程语言上尤为出色，具有广泛的应用价值。

gemma-1.1-2b-it-GPTQ - 基于Gemma开发的轻量级量化模型实现本地高效部署

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Gemma-1.1-2b-it的GPTQ量化版本实现了模型性能与资源消耗的平衡。通过支持4-bit、8-bit等多种量化精度和Flash Attention 2加速技术，使其能在普通笔记本电脑和台式机上高效运行。该模型可用于文本生成、问答、总结等自然语言处理任务，并针对不同计算设备提供了完整的部署优化方案。

gemma-1.1-7b-it - Google发布的高性能7B参数语言模型

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Gemma-1.1-7b-it作为Google最新发布的7B参数语言模型,通过强化学习和人类反馈方法训练,在模型质量、代码生成、事实准确性及多轮对话等方面都实现了显著提升。该模型能够支持问答、摘要和推理等多项任务,同时具备轻量化特点,可在普通笔记本电脑等设备上运行

gemma-2b-it - Google开源轻量级语言模型适用于资源受限环境

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Gemma-2b-it是Google开源的轻量级指令调优语言模型,采用2B参数设计。该模型支持问答、摘要和推理等多种文本生成任务,适用于笔记本电脑等资源受限环境。Gemma-2b-it在英语环境下表现出色,开放权重为AI创新提供更多可能。该模型基于Gemini技术,是Google推动AI民主化的重要举措。

MGM - 多模态视觉语言模型的潜力挖掘与创新

AI绘图GithubMini-Gemini图像理解多模态视觉语言模型大语言模型开源项目

Mini-Gemini项目探索多模态视觉语言模型的新可能。该项目支持2B至34B规模的大语言模型,实现图像理解、推理和生成功能。基于LLaVA构建的Mini-Gemini提供完整资源,包括预训练权重、数据集和评估基准。通过双视觉编码器和patch信息挖掘等技术创新,Mini-Gemini实现了文本与图像的深度融合。

colpali-v1.2 - 基于PaliGemma-3B和ColBERT策略的创新视觉文档检索模型

ColPaliGithubHuggingface多模态开源项目文档检索模型视觉检索语言模型

ColPali-v1.2是一种创新的视觉文档检索模型，结合了PaliGemma-3B和ColBERT策略。它通过生成文本和图像的多向量表示，有效提高了检索效率。模型采用混合数据集和LoRA技术进行训练，在英语和非英语文档检索任务中表现出色。ColPali-v1.2主要针对PDF类文档，为文档检索领域提供了新的解决方案。该模型在处理视觉特征和跨语言检索方面具有优势，但在其他类型文档的应用上可能存在局限性。

gemma-2-2b - 轻量级文本生成模型，支持多任务应用

GemmaGithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型语言模型谷歌

Gemma是Google推出的开源文本生成模型，专用于问答、文本总结和推理等任务。其模型小巧，易于在笔记本或云基础设施等资源有限的环境中部署。支持多种应用场景，例如内容生成、聊天机器人、自然语言处理研究和语言学习。模型使用多样化来源的数据进行训练，覆盖广泛的语言风格和主题。

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