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shieldgemma-2b

结合安全审核与文本生成技术,实现合规与伦理保障

ShieldGemma利用深度语言模型进行内容审核,确保AI生成内容和用户输入的安全与合规。该工具专注四类风险:性别、危险内容、仇恨和骚扰。提供三种模型规模(2B、9B、27B),性能高效,便于识别政策违规。结合Google TPU技术,模型开放权重,适用多种AI场景。作为责任生成AI工具包的一部分,致力于提高AI的伦理与安全。

gemma-2-9b-it-GGUF - AI语言模型量化版本满足多种硬件需求
GPU内存优化GithubHuggingfacegemma-2-9b-it开源项目文件格式转换机器学习模型模型量化
本项目提供Google Gemma 2 9B模型的多种量化版本,涵盖从高质量Q8_0到轻量级IQ2_M。详细介绍了各版本特点、文件大小和推荐用途,并附有下载使用指南。这些优化版本在保持性能的同时大幅减小体积,适配不同硬件和内存需求,使模型能在更多设备上运行。
Gemma-2-9B-Chinese-Chat - 首个专为中英文用户优化的指令调优模型
Gemma-2-9B-Chinese-ChatGithubHuggingfaceroleplaying中文学习工具使用开源项目模型语言模型
Gemma-2-9B-Chinese-Chat是基于Google Gemma-2-9b-it的指令调优语言模型,适用于中文和英文用户。通过ORPO优化算法和10万对偏好数据进行微调,提升了角色扮演、工具使用等能力,减少中文提问英文回答的问题,改善中英文混杂现象。该模型支持多种场景应用,如模拟对话、数学运算、文字创作等,并提供GGUF文件和ollama模型的下载与使用,以及于Hugging Face存储库的下载和在线演示。
Meta-Llama-Guard-2-8B - 基于Llama 3的先进内容安全模型
GithubHuggingfaceMeta Llama 3使用政策开源项目机器学习模型知识产权责任限制
该模型基于Llama 3开发,旨在有效分类和识别输入和输出中的不安全内容。通过风险分析和可信赖的分数,为内容合规和安全提供支持。适用于识别包括暴力、非暴力和性相关犯罪在内的11种风险类别,改善LLM用户的安全使用体验。
gemma - Google DeepMind开源的Gemma大语言模型
GemmaGithubGoogle DeepMindJAX大语言模型开源权重开源项目
Gemma是Google DeepMind推出的开源大语言模型系列,基于Gemini技术开发。项目提供Flax和JAX框架的推理实现和示例,支持CPU、GPU和TPU等多种硬件平台。包括模型权重下载、入门指南、示例代码和教程,便于开发者学习和应用。Gemma共有2B和7B两种参数规模的模型可供选择。
gemma-2-9b-it-abliterated-GGUF - 文本生成性能优化的多种量化方法
ARM芯片GithubHuggingfacegemma-2-9b-it-abliterated嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化
该项目使用llama.cpp进行gemma-2-9b-it-abliterated模型的多种量化实现,能够适应不同的内存和硬件需求。用户可根据设备的RAM和GPU VRAM选择适合的模型文件大小。项目支持多种量化格式,如Q5_K_M和IQ3_M等,以满足不同的性能需求。通过huggingface-cli,用户可以轻松下载特定量化模型,并实现高效推理。建议在LM Studio中运行,并分享使用体验,以帮助优化模型质量和性能。
gemma-2-baku-2b-it - 融合指令调优与对话生成的Gemma 2模型
Chat VectorGemma 2GithubHuggingface开源项目指令微调模型模型融合转换器语言模型
该模型为rinna/gemma-2-baku-2b的优化版本,采用Chat Vector和ORPO技术,提升了指令跟随和对话生成能力。模型遵循gemma-2的对话格式,具有26层和2304个隐藏单元的transformer架构,通过与google版模型的参数融合实现指令执行,推荐在运行时使用bfloat16精度以优化性能。
Skywork-Reward-Gemma-2-27B - 先进奖励模型展示小数据集训练的潜力
GemmaGithubHuggingfaceLLaMaSkywork Reward Model偏好学习开源项目模型自然语言处理
Skywork-Reward-Gemma-2-27B是基于gemma-2-27b-it架构开发的奖励模型。该模型仅使用80K高质量偏好对数据进行训练,在数学、编程和安全等多个领域的复杂场景偏好判断中表现优异。目前在RewardBench排行榜位居榜首,证明了利用相对小规模数据集和简单数据处理技术也能构建高性能奖励模型。
bge-multilingual-gemma2 - 基于Gemma 2架构的多语言文本嵌入模型
GithubHuggingfaceMTEB句子相似度多语言开源项目检索模型评估指标
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 - Gemma-2-27b-it模型的多精度GGUF量化版本
GemmaGithubHuggingfaceLlamaEdge大语言模型开源项目推理服务模型模型量化
Gemma-2-27b-it模型的GGUF量化版本提供2至16比特的多种精度选项。基于LlamaEdge框架,支持8192上下文窗口,可通过WasmEdge以服务或命令行方式运行。Q4_K_M和Q5_K_M版本在模型大小和性能间取得平衡,适合多数应用场景。
paligemma-3b-pt-224 - 基于SigLIP和Gemma的多功能视觉语言模型
GithubHuggingfacePaliGemma图像处理多语言开源项目模型自然语言处理视觉语言模型
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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