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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。

Google Gemma Chat Online - 基于Google Gemma的多功能在线对话系统
AI工具AI开发Gemma开源模型部署语言模型
Google Gemma Chat Online集成了Gemma开源语言模型,提供在线对话服务。平台支持2B和7B参数版本,具备跨设备兼容性和多框架支持。Gemma适用于文本生成、摘要等任务,严格遵守AI伦理。开发者可通过Kaggle、Colab和Google Cloud轻松访问。虽有一定限制,Gemma在商业和研究领域仍展现出广阔应用前景。
Hebrew-Gemma-11B-V2 - 多语言处理的希伯来语-英语大规模生成模型
11亿参数GithubHebrew-Gemma-11B-V2Huggingface大语言模型开源项目文本生成模型自然语言处理
Hebrew-Gemma-11B-V2是一个以开源形式发布的大规模语言模型,扩展自Google的Gemma-7B架构。通过增量3B的英语和希伯来语文本数据进行扩展训练。模型专注于多项自然语言处理任务,尤其擅长希伯来语的理解和生成。使用者需遵循Google的使用条款,提供的代码示例可以帮助快速在CPU和GPU上运行,同时支持4位精度量化。
NSFW-3B-GGUF - 量化版探索无约束AI潜力
GithubHuggingfaceNSFW-3B不受限制开源项目模型语言生成道德约束黑暗个性
NSFW-3B是一个量化的先进AI模型,旨在提供无道德或安全约束的多功能输出。其特点是输出不受限制,拥有独特的个性,尤其适合有创意需求的技术爱好者。NSFW-3B-GGUF版本为探索自由精神和深层共鸣提供了理想的平台。
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。
Tiger-Gemma-9B-v1-GGUF - 通过多种量化方法优化Tiger-Gemma-9B模型的文本生成
GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v1开源项目性能比较模型模型下载量化高质量
Tiger-Gemma-9B-v1项目应用llamacpp imatrix方法进行量化,提供多种量化文件选项以适应不同的系统内存和速度需求。使用详细的下载指南可帮助用户根据其硬件配置选择合适的量化文件,如推荐的Q6_K_L和Q5_K_L,以优化文本生成质量。该模型支持VRAM和系统RAM优化,并兼容Nvidia cuBLAS和AMD rocBLAS。
gemma_pytorch - Gemma模型的官方PyTorch实现及多平台推理支持
AI模型GemmaGithubPyTorch开源项目机器学习自然语言处理
gemma_pytorch项目是Gemma模型的官方PyTorch实现,支持CPU、GPU和TPU多平台推理。项目提供PyTorch和PyTorch/XLA两种实现,涵盖2B、7B、9B和27B等多个模型变体及量化版本。通过Docker可快速部署环境并进行推理。项目还包含最新的Gemma v2和CodeGemma模型支持,为用户提供全面的Gemma模型应用方案。
EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF - GGUF格式优化的日语Gemma模型
GGUFGemmaGithubHuggingfaceiMatrix开源项目日语模型模型量子化
EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF项目将AXCXEPT的日语Gemma模型转换为GGUF格式,提高了模型效率。项目采用K量子化技术,并利用TFMC提供的iMatrix数据集增强日语处理能力。这些优化使得模型在保持高性能的同时更加轻量化,适合需要高效日语语言模型的应用场景。
GOODY-2 - 安全至上的AI对话模型
AI工具AI模型GOODY-2企业应用安全性道德原则
GOODY-2是一款将安全性和责任性置于首位的AI对话模型。该模型通过严格的伦理原则训练,可识别并规避潜在争议性或问题性查询。在对话中,GOODY-2始终保持高度道德标准,不回应可能引发争议或危险的问题。这一特性使其适用于企业客服、法律辅助和后台处理等场景。GOODY-2在安全性方面远胜其他AI模型,为注重安全的企业提供了可靠选择。
gemma-2-9b-it-bnb-4bit - 基于Unsloth框架的语言模型量化微调方案
GemmaGithubHuggingfaceUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Gemma 2 9B模型开发的4bit量化项目,通过Unsloth框架优化实现显存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的性能表现。项目集成Colab环境,支持模型训练、GGUF格式导出及Hugging Face部署,为大语言模型的量化训练提供完整解决方案。
gemma-2-baku-2b-it-gguf - 跨语言量化模型,支持多平台兼容应用
GithubHuggingfaceLM Studiogemma-2-baku-2b-it使用方法开源项目模型模型卡量子化
量子化后的gemma-2-baku-2b-it模型为日语和英语提供跨语言支持,增强处理效率。通过多种工具如llama.cpp、LM Studio(Windows和Mac支持)和LLMFarm(适用于iOS)进行应用。项目采用TFMC的数据集,专注于优化日语语言学习模型。访问有关npaka将LLM-jp-3转换为gguf的详细步骤,以提高应用效率和开发潜力。
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