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task-13-google-gemma-2b

提高模型性能和适配性以实现环境友好

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-SimPO - 基于SimPO算法的Gemma模型性能提升
GemmaGithubHuggingfaceSimPO偏好优化大语言模型开源项目模型模型微调
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。
gemma-7b-it - 轻量级开源语言模型支持多种文本生成任务
GemmaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
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。
Big-Tiger-Gemma-27B-v1-GGUF - 优化27B参数的高效解码模型 拒绝率低
Big Tiger Gemma 27B v1GithubHugging FaceHuggingface开源项目机器学习模型神经网络
探索27B参数的无审查优化模型 大幅减少信息拒绝 提高复杂计算任务性能 支持多版本改进 包括GGUF和iMatrix 提供优质计算表现和精确度 提升模型应用体验
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。
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-Iter3GithubHuggingface合成数据集开源项目模型自我博弈偏好优化语言模型超参数
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-2-9b-it-GGUF - Gemma 2 Instruct模型,支持多语言与复杂文本生成
GemmaGithubGoogleHuggingface开源项目文本生成模型编程语言语言模型
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。
gemma-2-2b-jpn-it - Gemma 2系列日语大模型实现多任务自然语言处理
Gemma 2 JPNGithubHuggingface人工智能模型大语言模型开源项目日语模型机器学习模型
Gemma 2系列2B参数日语大语言模型从Gemini技术中汲取灵感,通过8万亿tokens数据训练而成。模型支持日语文本生成、问答和摘要等功能,采用TPUv5p硬件与JAX框架开发。在日语任务评测中准确率达98.24%,提供多种部署方案及精度配置选项。
gemma-2-9b-it-bnb-4bit - 基于Unsloth框架的语言模型量化微调方案
GemmaGithubHuggingfaceUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Gemma 2 9B模型开发的4bit量化项目,通过Unsloth框架优化实现显存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的性能表现。项目集成Colab环境,支持模型训练、GGUF格式导出及Hugging Face部署,为大语言模型的量化训练提供完整解决方案。
gemma-2b-bnb-4bit - 提高模型微调速度和内存效率,支持多模型免费训练
GemmaGithubHuggingfaceLlamaMistralUnsloth开源项目模型模型微调
该项目提供了一套适用于Unsloth的Google Colab免费笔记本,通过优化微调,提升Gemma、Mistral和Llama等模型的执行速度至2至5倍,且减少内存使用达70%。用户只需添加数据集并运行,即可快速获得微调模型,还可导出为多种格式或上传至Hugging Face。项目特点包括对初学者的友好性和对多模型的支持,成为高效深度学习的重要工具。
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。
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