gemma-1.1-2b-it

Google推出的轻量级开源语言模型

模型 Github 开源项目语言模型 Huggingface 机器学习 Gemma 自然语言处理人工智能

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。

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Gemma-2b-it-GGUF - 多样化选择的Gemma量化模型

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该项目以多种量化格式提供Gemma模型，从低质量损失的小型号到几乎无质量损失的大型号，满足多样化的应用需求。模型的量化由Second State Inc.负责，旨在优化性能和存储空间，适合多种AI部署环境。选择合适型号可在性能与资源使用间达到平衡。

gemma-2-2b-it-GGUF - Gemma 2B-it模型的多种量化版本及使用指南

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本项目提供Google Gemma 2B-it模型的11种量化版本，使用llama.cpp处理。量化级别从F32到IQ3_M，文件大小1.39GB至10.46GB。详细介绍各版本特点、使用场景和选择建议，并提供下载方法、提示词格式等说明。适合不同硬件配置的轻量级Gemma模型部署需求。

task-13-google-gemma-2b - 提高模型性能和适配性以实现环境友好

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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-2-9b-it-abliterated-GGUF - 文本生成性能优化的多种量化方法

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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-2-9b-it - 优化模型微调，降低内存使用，提升处理性能

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采用Unsloth技术，通过4bit量化实现Gemma 2 (9B)模型在低内存环境下的高效微调。Google Colab笔记本适合初学者，便于用户添加数据集和运行，获得性能提升至2倍的微调模型，支持导出为GGUF、vLLM或上传至Hugging Face，并减少内存使用达63%。

gemma-2-baku-2b-it - 融合指令调优与对话生成的Gemma 2模型

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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。

gemma-2B-10M - Gemma 2B模型实现1000万token上下文处理仅需32GB内存

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gemma-2B-10M项目采用递归局部注意力机制，在32GB内存限制下实现了处理1000万token上下文的能力。该项目为Gemma 2B模型提供CUDA优化的推理功能，显著提升了处理效率。项目设计简洁易用，便于开发者快速应用。虽然目前处于早期阶段，但在长文本处理领域展现出巨大潜力，有望推动相关技术的进步。

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该项目基于Google的Gemma-2-9b-it模型，采用创新的SimPO算法在UltraFeedback数据集上进行微调。SimPO通过对齐奖励函数和生成概率，优化大型语言模型性能，无需参考模型。优化后的模型在多项评估指标上表现优异，尤其是对话能力和生成质量方面。项目提供了详细的模型信息、训练细节和评估结果，为相关研究和应用奠定基础。

ko-gemma-2-9b-it - 韩语大型语言模型，最新版本提升对话生成能力

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Ko-Gemma-2-9B-IT 是基于 Google 技术的韩语对话生成模型，经过精心调整，优化人类反馈，适合各种文本生成任务。

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