google/gemma-4-E2B-it
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on small...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Ngày
🚀 Gemma 4 E2B-it: Mô hình đa phương thức nhẹ nhưng mạnh mẽ
Mô hình ngữ ngữ tiếng Anh của Google DeepMind, tối ưu cho thiết bị di động và laptop.
Gemma 4 E2B-it là phiên bản instruction-tuned của mô hình ngữ ngữ Gemma 4 từ Google DeepMind. Đây là một mô hình đa phương thức (any-to-any) hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh và âm thanh, phát sinh đầu ra văn bản. Với kiến trúc Dense và cửa sổ ngữ cảnh lên đến 128K token, mô hình được thiết thiếp để chạy hiệu quả trên các thiết bị di động và laptop.
✨ Điểm nổi bật
- Đa phương thức: Hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh và âm thanh.
- Cửa sổ ngữ cảnh dài: Hỗ trợ ngữ cảnh lên đến 128K token.
- Kiến trúc Dense: Sử dụng kiến trúc Dense với 2.3B tham số hiệu quả.
- Tối ưu trên thiết bị: Thiết kế đặc biệt cho thực thi hiệu quả trên thiết bị di động và laptop.
- Per-Layer Embeddings (PLE): Tối động lượng tham số thông qua PLE, tăng hiệu quả trong triển khai.
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Hỗ trợ hơn 140 ngôn ngữ.
- Hỗ trợ system prompt: Hỗ trợ vai trò
systemmột cách bản địa. - Apache 2.0 License: Được phát hành dưới giấy phép Apache 2.0.
💡 Vì sao đáng chú ý
Gemma 4 E2B-it nổi bật nhờ khả năng kết hợp giữa tính nhẹ nhàng và hiệu suất mạnh mẽ. Với chỉ 2.3B tham số hiệu quả nhưng hỗ trợ đến 128K token ngữ cảnh, mô hình phù hợp cho các ứng dụng cần xử lý ngữ cảnh dài trên thiết bị di động. Đặc biệt, công nghệ Per-Layer Embeddings (PLE) giúp tối ưu hiệu quả tham số mà không cần tăng số lượng lớp hoặc tham số truyền thống.
#Gemma4 #Multimodal #OnDeviceAI #OpenSource #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on small...
Qwen3.8-27B !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. !Tip F...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
Whisper Whisper is a state-of-the-art model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation, proposed in the paper Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision(https://huggingface.co/papers/2212.04356) by Alec Radford et...
Try gpt-oss · Guides · Model card · OpenAI blog Welcome to the gpt-oss series, OpenAI’s open-weight models(https://openai.com/open-models) designed for powerful reasoning, agentic tasks, and versatile developer use cases. We’re releasing two flavors...
Try gpt-oss · Guides · Model card · OpenAI blog Welcome to the gpt-oss series, OpenAI’s open-weight models(https://openai.com/open-models) designed for powerful reasoning, agentic tasks, and versatile developer use cases. We’re releasing two flavors...
DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression Technical Report 👁️ Introduction We introduce DeepSeek-V4.1-Flash, a multimodal Mixture-of-Experts (MoE) model with 552B backbone parameters and support for contexts of up to one milli...
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind Gemma is a family of open models built by Google DeepMind. Gemma 4 models are multimodal, handling text and image input (with audio supported on small...
📰 Tech Blog | 📄 Full Report 1. Model Introduction Kimi K3 is an open-weight, native multimodal agentic model and our most capable model to date. It is a 2.8T-parameter model built on Kimi Delta Attention (K...