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Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3

通过自我游戏偏好优化增强语言模型 alignment

Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3以google/gemma-2-9b-it为基础,经过第三次自我游戏偏好优化迭代开发,结合openbmb/UltraFeedback数据集微调。在合成数据集中展现了出色的性能,LC.获胜率达到53.27%,在AlpacaEval排行榜上表现优良。项目主要使用英语,遵循Apache-2.0许可,适用于多种自然语言处理场景。

gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型,采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署,支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异,并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会,推动AI技术普及。
gemma-2-27b-it-GGUF - 中等VRAM用户的多语言与代码生成模型
GemmaGithubHuggingface代码生成多语言开源项目机器学习模型谷歌
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-2b-it - Google开源轻量级语言模型 适用于资源受限环境
GemmaGithubHuggingface人工智能大型语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
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。
gemma-2-27b - Google开源的轻量级高性能语言模型Gemma
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2-27b是Google基于Gemini技术推出的开源语言模型,采用解码器架构设计。模型支持问答、摘要、推理等多种文本生成任务,能在笔记本电脑等资源受限环境运行。模型参数量为270亿,采用130亿token训练数据,在MMLU等多项基准测试中表现优异。该项目开源了预训练和指令微调两个版本,并提供完整的部署和使用文档。
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。
gemma-2-9b - Google推出的轻量级开源大语言模型适用于资源有限环境
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma是Google开发的轻量级开源大语言模型系列,源自Gemini模型技术。这些英语文本生成模型开放预训练和指令微调权重,可用于问答、摘要和推理等任务。较小的规模使其适用于资源受限环境,如笔记本电脑或个人云设施,让更多人能使用先进AI模型。Gemma经过安全和伦理评估,并提供负责任AI开发工具包,确保安全可靠使用。
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。
task-13-google-gemma-2b - 提高模型性能和适配性以实现环境友好
GithubHuggingfacegoogle/gemma-2bpeft使用方法开源项目模型模型卡碳排放
该项目通过创新技术提升模型性能与适配性,更好地适应多种使用场景。采用精细化设计以降低环境影响,并结合PEFT技术实现高效能。项目着重于风险与偏见的意识,鼓励最佳实践,支持多样化的应用需求。
gemma-2-2b-it - Google开发的2B参数轻量级语言模型用于多种文本生成
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
gemma-2-2b-it是Google基于Gemini技术开发的轻量级开源语言模型。这个2B参数的指令微调模型适用于问答、摘要和推理等文本生成任务。模型体积小巧,可在资源受限环境部署,为开发者提供AI能力。采用英语训练并支持开放权重,有助于促进AI技术创新和应用。
gemma-2-9b-it-GGUF - Gemma轻量级语言模型提供多种文本生成功能
GemmaGithubHuggingface人工智能开源项目文本生成模型语言模型量化
gemma-2-9b-it-GGUF是Gemma系列轻量级开源语言模型的GGUF格式版本。这个由Google开发的模型适用于问答、摘要和推理等多种文本生成任务。其体积小巧,易于在资源有限的环境中部署,使先进AI技术更加普及。项目提供多种量化版本,可满足不同硬件配置需求。
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