google/gemma-4-E4B
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
#5 Repository Của Ngày
#6 Repository Của Ngày
#10 Repository Của Tháng
🚀 Gemma 4 E4B: Mô hình đa phương thức mạnh mẽ từ Google DeepMind
Gemma 4 E4B kết hợp kiến trúc Dense và MoE, hỗ trợ ngữ cảnh lên đến 256K token và đa ngôn ngữ trên 140 ngôn ngữ.
Gemma 4 là dòng mô hình mã nguồn mở do Google DeepMind phát triển, hỗ trợ đầu vào đa dạng như văn bản, hình ảnh, video và âm thanh. Bản phát hành này bao gồm các mô hình có trọng số mở trong cả hai dạng tiền huấn luyện và được điều chỉnh hướng dẫn. Gemma 4 được tối ưu cho thiết bị di động và máy tính, đồng thời hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh lên đến 256K token.
✨ Điểm nổi bật
- Lý luận: Tất cả mô hình đều được thiết kế để lập luận cao, với chế độ nghĩ cấu hình được.
- Đa dạng đa phương thức: Xử lý văn bản, hình ảnh, video và âm thanh (trên mô hình E2B và E4B).
- Kiến trúc đa dạng và hiệu quả: Cung cấp các biến thể Dense và Mixture-of-Experts (MoE) ở nhiều kích thước.
- Tối ưu cho thiết bị: Các mô hình nhỏ được thiết kế để thực thi hiệu quả trên máy tính và thiết bị di động.
- Cửa sổ ngữ cảnh mở rộng: Mô hình nhỏ hỗ trợ 128K token, trong khi mô hình trung bình hỗ trợ 256K.
- Nâng cao khả năng lập trình và tự động hóa: Cải thiện đáng chú ý trên bảng chuẩn lập trình và hỗ trợ gọi hàm bản địa.
- Hỗ trợ lệnh hệ thống bản địa: Hỗ trợ vai trò
systemđể tạo cuộc trò chuyện có cấu trúc và có khả năng kiểm soát.
💡 Vì sao đáng chú ý
Gemma 4 E4B nổi bật với khả năng xử lý đa phương thức mạnh mẽ, kết hợp giữa kiến trúc Dense và MoE để tối ưu tốc độ và bộ nhớ. Đặc biệt phù hợp cho triển khai trên thiết bị di động và máy tính cá nhân nhờ thiết kế nhẹ và hiệu quả. Với hỗ trợ ngữ cảnh lên đến 256K token, mô hình có khả năng xử lý dài hạn xuất sắc, đáp ứng nhu cầu lập luận phức tạp và làm việc nhóm thông minh.
#AI #OpenSource #Multimodal #Gemma4 #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...
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...
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...
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-Flash-Next !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....
Cross-Encoder for MS Marco This model was trained on the MS Marco Passage Ranking(https://github.com/microsoft/MSMARCO-Passage-Ranking) task. The model can be used for Information Retrieval: Given a query, encode the query will all possible passages...
Hugging Face | GitHub | Launch Blog | Documentation License: Apache 2.0 | Authors: Google DeepMind !Note This model card is for the Gemma 4 12B Unified model, which is part of the Gemma 4 family of open models. Built with the same multimodal functio...