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Gemma 2 Instruct模型,支持多语言与复杂文本生成

Google推出的Gemma 2 Instruct是全新文本生成模型,旨在高效处理多语言和编程任务。训练基于8万亿令牌,数据量较前代提升30%,覆盖网络文档、代码和数学等数据集,支持复杂文本生成与逻辑推理。模型参数仅9亿,对硬件要求较低,适合内存有限的用户,同时具备多语言和代码生成能力。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 多语言与编程语言支持的先进文本生成模型
GGUF量化GithubHuggingfaceLM StudioMistral Nemo多语言支持开源项目文本生成模型
Mistral Nemo由Mistral AI和NVIDIA联合训练,拥有超过一百万的上下文窗口,支持多种语言如法语、德语、中文及逾80种编程语言,包括Python和Java。模型性能卓越,通过GGUF量化适合复杂任务场景。它可在LM Studio使用,并能处理特定格式的指令,广泛适用于文本生成任务。
CodeGeeX2 - 多语言代码生成模型显著提升开发效率
AI编程助手CodeGeeX2Github代码生成多语言开源项目量化推理
CodeGeeX2是基于ChatGLM2架构的多语言代码生成模型,经600B代码数据预训练。支持超过100种编程语言,在多项指标上性能显著提升。模型具备代码补全、解释、翻译等功能,可显著提高开发效率。CodeGeeX2开放学术研究使用,商用需申请授权。
paligemma-3b-mix-224 - 视觉语言模型PaliGemma实现多语言图像理解与文本生成
GithubHuggingfacePaliGemma图像理解多任务处理开源项目模型自然语言生成视觉语言模型
PaliGemma-3b-mix-224是一款基于SigLIP和Gemma的视觉语言模型,可同时处理图像和文本输入并生成多语言文本输出。该模型在图像字幕、视觉问答、文本阅读、目标检测等任务中表现优异。采用33亿参数的Transformer架构,经大规模多语言数据预训练,通过微调可适用于多种视觉语言应用场景。
Tiger-Gemma-9B-v3-GGUF - Gemma-9B大语言模型优化版 移除限制支持GGUF格式
GGUFGithubHuggingfaceTiger Gemma 9B开源项目救助流浪猫模型解密语言模型
Tiger-Gemma-9B-v3是基于Gemma-9B的优化模型,通过新数据集移除了原模型的限制。模型已转换为GGUF格式,便于本地部署。项目开源于Hugging Face平台,为开发者提供了更自由的大语言模型选择。模型命名源自作者收养的猫咪Tiger,体现了对AI表达自由的追求。
Qwen2-1.5B-Instruct-IMat-GGUF - 运用量化技术优化Qwen2-1.5B-Instruct模型的文本生成能力
GithubHuggingfaceIMatrixQwen2-1.5B-Instruct开源项目文本生成模型量化
项目利用llama.cpp对Qwen2-1.5B-Instruct模型进行量化,支持从8bit到1bit的多种位数及IMatrix数据集。这种方法能减少模型体积且保持性能多样,适用于不同文本生成任务。用户可使用huggingface-cli简便下载及合并文件,以满足不同应用需求。项目因其灵活性及高效性,适宜不同计算资源的使用者,为其提供多样选择。
Qwen2-7B-Instruct-GGUF - 广泛基准测试中表现突出的大型语言模型
GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct多语言开源项目推理能力模型模型优化预训练
Qwen2-7B-Instruct-GGUF是一款经过指导优化的开源大规模语言模型,在语言理解、生成和多语言支持等基准测试中表现优异,提供fp16及多种量化格式,兼容OpenAI API,并增强代码和数学推理功能。
granite-8b-code-instruct-GGUF - Granite 8B代码生成模型GGUF量化版发布 提供多种精度选择
GithubGraniteHuggingface代码模型开源项目指令微调机器学习模型自然语言处理
Granite-8B-Code-Instruct是IBM Research开发的代码生成模型,现已推出GGUF量化版本。该模型在多个开源数据集上微调,具备出色的代码理解和生成能力。量化版本提供Q2至F16多种精度选项,文件大小范围3GB至16GB,适应不同硬件环境。模型采用Apache 2.0许可证,由SanctumAI完成量化处理。
granite-3.0-8b-instruct-GGUF - 文本生成模型的量化优化与性能提升
GithubHuggingfacegranite-3.0huggingface开源项目数据集文本生成模型量化
项目通过llama.cpp对granite-3.0-8b-instruct模型进行量化优化,适用于低内存环境的高效运行。根据硬件资源,用户可以从多种量化模型中选择,实现性能与质量的最佳平衡。项目支持代码生成、数学推理和多语言处理等任务,并提升了在IFEval、AGI-Eval等数据集上的表现。提供了从高质量全权重到ARM架构优化模型的多种选择,加速模型推断过程,展示了在文本生成领域的有效实践。
paligemma-3b-pt-896 - 轻量级视觉语言模型支持多种图像文本任务
GithubHuggingfacePaliGemma图像文本生成多语言支持开源项目微调模型视觉语言模型
PaliGemma是一个轻量级视觉语言模型,基于SigLIP视觉模型和Gemma语言模型构建。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在图像描述、视觉问答、文本识别等多种视觉语言任务中表现优异。经过大规模数据预训练后,可通过微调应用于特定视觉语言场景。
CodeGeeX4 - 开源多语言代码生成模型的新突破
AI编程CodeGeeX4Github代码生成多语言模型开源开源项目
CodeGeeX4-ALL-9B是一个基于GLM-4-9B训练的多语言代码生成模型。它提供代码补全、生成、解释等多项功能,并支持网络搜索、函数调用和仓库级代码问答。作为参数量低于10B的代码生成模型中性能最佳的一款,CodeGeeX4-ALL-9B在多个公开基准测试中表现优异,在某些方面甚至超越了参数量更大的通用模型,体现了其在推理速度和模型性能之间的出色平衡。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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