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gemma-7b-it

轻量级开源语言模型支持多种文本生成任务

Gemma-7b-it是一款7B参数的指令调优语言模型,属于Google推出的轻量级开源模型系列。该模型支持问答、摘要和推理等多种文本生成任务,体积小巧易部署,适合在资源受限环境中使用。Gemma-7b-it采用先进训练技术,在多项基准测试中表现优异,同时注重道德和安全性。这款模型为NLP开发者和研究人员提供了一个功能强大且灵活的工具。

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-2b-it-GGUF - 多样化选择的Gemma量化模型
GithubGoogleHuggingfaceLlamaEdgegemma-2b-it开源项目模型量化
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-ko-7b-instruct-v0.62 - 简洁韩文文本生成模型,适用于多种自然语言处理任务
GemmaGithubHuggingface开源项目文本生成模型模型优化自然语言处理韩国语
Gemma Ko 7B Instruct v0.62 是一个专注于韩文文本生成的模型,能支持语言翻译、文本摘要、问答及对话生成等多种自然语言处理任务。该模型生成的文本高质量且具备上下文连贯性。由开发者 lemon-mint 基于 openchat 的模型进行微调。使用时请谨慎对待数据偏见及潜在错误信息。
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-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。
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
GemmaGithubHuggingface大型语言模型开源项目文本生成模型谷歌韩国语
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。
gemma.cpp - 轻量级C++推理引擎 实现Google Gemma模型
C++Gemma模型Githubgemma.cpp开源项目推理引擎机器学习
gemma.cpp是一个轻量级C++推理引擎,为Google Gemma基础模型提供2B和7B版本的简洁实现。项目专注于简单直接而非通用性,适合实验和研究用途。它易于嵌入其他项目并支持修改,利用Google Highway库实现可移植SIMD优化,为大语言模型研究提供灵活平台。
codegemma-1.1-7b-it-GGUF - 文本生成的多样化量化模型选择
GithubHugging FaceHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型模型下载量化
项目使用llama.cpp进行模型量化,提供多种模型版本以优化文本生成性能。用户可以依据硬件配置选择合适的模型版本,推荐选用Q6_K等高质量量化格式。多样化的模型版本在内存占用和性能表现之间提供灵活选择,适用于多种硬件平台。I-quant模型在较低量化级别上表现优异,适合需要高效运行的场景。
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-GGUF - Gemma 2B-it模型的多种量化版本及使用指南
GGUFGemmaGithubHuggingfaceLLMhuggingface开源项目模型量化模型
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。
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