今天，Google 发布了一系列最新的开放式大型语言模型 —— Gemma！Google 正在加强其对开源人工智能的支持，我们也非常有幸能够帮助全力支持这次发布，并与 Hugging Face 生态完...【查看原文】
今天，Google 发布了一系列最新的开放式大型语言模型 —— Gemma！Google 正在加强其对开源人工智能的支持，我们也非常有幸能够帮助全力支持这次发布，并与 Hugging Face 生态完美集成。Gemma 提供两种规模的模型：7B 参数模型，针对消费级 GPU 和 TPU 设计，确保高效部署和开发；2B 参数模型则适用于 CPU 和移动设备。每种规模的模型都包含基础版本和经过指令调优的版本。我们与 Google 紧密合作，确保 Gemma 能够无缝集成到 Hugging Face 的生态系统
谷歌人工智能大语言模型Hugging Face
HuggingFace 2024-02-22
Google 发布了最新的开放大语言模型 Gemma 2，我们非常高兴与 Google 合作，确保其在 Hugging Face 生态系统中的最佳集成。你可以在 Hub 上找到 4 个开源模型 (2 个基础模型和 2 个微调模型) 。发布的功能和集成包括：Hub 上的模型https://hf.co/collections/google/g-667d6600fd5220e7b967f315Hugging Face Transformers 集成https://github.com/huggingface/t
谷歌大语言模型Hugging FaceGitHub
HuggingFace 2024-06-28
2024-02-2216:40:59作者：姚立伟近日，谷歌发布了其首个重要的开源大型语言模型Gemma，这标志着自从OpenAI的ChatGPT引领了人工智能聊天机器人热潮以来，在2022年取得了重要突破。G…
谷歌OpenAI人工智能
中关村在线 2024-02-22
2月21日，谷歌发布了最新一代语言大模型Gemma，与之前的Gemini模型相比，Gemma将参数扩展到了惊人的6万亿个，和ChatGPT4相当谷歌宣称Gemma在多项关键的基准测试中已经显著超越了
ChatGPT谷歌AI大模型
老艾的AI世界 2024-03-02
介绍Meta 公司的 Llama 3 是开放获取的 Llama 系列的最新版本，现已在 Hugging Face 平台发布。看到 Meta 持续致力于开放 AI 领域的发展令人振奋，我们也非常高兴地全力支持此次发布，并实现了与 Hugging Face 生态系统的深度集成。Llama 3 提供两个版本：8B 版本适合在消费级 GPU 上高效部署和开发；70B 版本则专为大规模 AI 应用设计。每个版本都包括基础和指令调优两种形式。此外，基于 Llama 3 8B 微调后的 Llama Guard 新版本也
LLaMA大语言模型Hugging Face
HuggingFace 2024-04-23
创作不易，方便的话点点关注，谢谢 文章结尾有最新热度的文章，感兴趣的可以去看看。 本文是经过严格查阅相关权威文献和资料，形成的专业的可靠的内容。全文数据都有据可依，可回溯。特别申明：数据和资料已获得授
讳疾忌医_note 2024-12-25
微信小程序渲染图片，实现动态颜色变换 原由：小程序支持image使用svg格式图片，但是不支持上色 现有几种解决方案，归类为占小程序包体积大小和不太占小程序包体积大小 分类一：占小程序包体积大小 方案
浪迹天涯小king 2024-12-25
引言 在快速发展的技术领域，开源项目通常是技术创新和社区协作的核心。LangChain 作为一个热门的开源项目，通过强大的工具链为开发者构建应用程序提供了丰富的支持。无论你是初次接触LangChain
sdrftg606 2024-12-25
GoZero 是一个高性能的微服务框架，它基于 Go 语言开发，提供了丰富的工具支持，能够帮助开发者快速构建可扩展、易维护的应用。Gorm 是 Go 语言中常用的 ORM 库，它帮助我们简化数据库操作
代码总动员 2024-12-25
实现AI流式数据接口，采用Server-SentEvents模式，PHP后端Laravel框架发送《唐诗三百首》内容，JS前端接收并展示，注意SSE消息格式和header头参数。
我码玄黄 2024-12-25
相信很多小伙伴在vue转uniapp或者微信小程序的时候都会想过想简单的一个函数调用一些信息提示的功能，这篇文章教你怎么在页面注册一个全局组件!
桜吹雪 2024-12-25
Tailwind CSS 只需书写 HTML 代码，无需书写 CSS，即可快速构建美观的网站。
毕了业就退休 2024-12-25
本文介绍了如何在机器学习中使用线性回归模型，并通过训练集和测试集评估模型表现。重点解释了训练集评分与测试集评分的区别，前者衡量模型对已知数据的拟合能力，后者评估模型对未知数据的预测能力。
answerball 2024-12-25
1. 项目需求背景 最近接了一个需求、说要实现组件的拖拽效果。我们项目中没人接、我由于没做过比较感兴趣就接了。本项目实现了一个基于React DnD的断面组件拖拽功能，包含6个断面区域和左侧组件栏。系
盏茶作酒流苏如画 2024-12-25
如何快速从vue-cli迁移到vite，如何配置vite，如何生成一个属于自己的打包迁移工具脚手架！！！
Waltiu 2024-12-25
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