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Gemini

Gemini多模态变换器,支持图像和音频解析

Gemini项目实现了一个可处理文本、音频、图像和视频输入的多模态变换器,具备特殊解码功能来生成图像。其架构类似于Fuyu,但扩展至多种模态,并通过直接将图像嵌入输入变换器来处理。组件Codi也采用条件生成策略,初步实现图像嵌入,后续将集成音频和视频嵌入。

MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架
GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉
Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架,可处理12种不同模态的数据,包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法,支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现,为多模态AI研究提供了有力支持。
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。
gemini-openai-proxy - 将OpenAI功能转换并集成到Google Gemini协议中
Chat CompletionDocker部署Gemini-OpenAI-ProxyGithubGoogle Gemini protocolOpenAI API开源项目
Gemini-OpenAI-Proxy可将OpenAI API协议转换为Google Gemini协议,支持Chat Completion、Embeddings和Model(s)等端点,简化应用集成。项目提供详细的构建和部署指南,兼容多种模型映射设置,并支持自定义环境变量配置,实现OpenAI功能在不同平台上的无缝迁移。
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。
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。
Gemini APK - 多功能AI助手Gemini,智能对话、创作与分析于一体
AI工具AI聊天机器人GeminiGoogle人工智能多模态大语言模型
Gemini是谷歌开发的新一代AI助手应用,集成了智能对话、复杂问题解答、编程辅助和图像生成等多项功能。这款应用能进行类人对话,提供实时信息,分析PDF文件,并支持Android、iOS和网页多平台使用。作为谷歌最新推出的AI应用,Gemini还可以解决数学难题、生成创意内容,用户通过自然对话即可获取信息。Gemini与谷歌服务深度整合,为用户带来全方位的AI体验,提供全面的智能助手服务。
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-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 - 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-2B-10M - Gemma 2B模型实现1000万token上下文处理 仅需32GB内存
Gemma 2BGithub内存优化局部注意力开源项目推理优化长上下文
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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