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玩游戏去,周六加班很无聊的
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掘金贴纸到了.jym
蓝斑_json于2024-03-23 15:42发布的图片
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LLM系统介绍
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@编程大师 简单描述一下maven的工作原理 , 以及升级依赖版本如何避免依赖冲突的升级策略
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贝爷yyds
岁纳呐于2024-03-22 18:08发布的图片
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来掘金满月了,创作文章38篇,感觉被抽空!
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每日打卡,从使用今日掘友分油猴插件开始。
juejin.cn
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安徽12.5米DEM地形瓦片数据可视化,结合三维数字地球Cesium,展现安徽大好河山!
按图索迹于2024-02-23 11:16发布的图片
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谁让你过年前摸鱼的,这下好了吧,痛苦xxx3
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上班第5天,还是提不起写代码的心,跟以前提不起学习的心一样
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#大模型日报# Google 推出Gemma模型

这是一款轻量级、先进的开源模型,供开发者和研究人员用于AI构建。

Gemma模型家族包括Gemma 2B和Gemma 7B两种尺寸,

能够在不同的设备类型上运行,包括笔记本电脑、桌面电脑、IoT设备、移动设备和云端。

性能和设计

Gemma模型在技术和基础设施组件上与Gemini共享,这使得Gemma 2B和7B在其大小范围内相比其他开放模型具有最佳性能。

Gemma模型不仅可以直接在开发者的笔记本电脑或桌面电脑上运行,而且在关键基准测试中的表现超过了更大的模型,同时遵循严格的安全和负责任输出标准。

主要特点:

1、轻量级、高性能模型:Gemma模型家族包括Gemma 2B和Gemma 7B两种尺寸,提供预训练和指令调优的变体,针对其大小范围内相比其他开放模型具有最佳性能。

2、跨框架工具链支持:支持JAX、PyTorch和TensorFlow通过原生Keras 3.0进行推理和监督式微调(SFT),适应多种开发需求和环境。

3、易于入门和集成:提供准备就绪的Colab和Kaggle笔记本,以及与Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo和TensorRT-LLM等流行工具的集成,方便开发者快速上手。

4.高效的运算能力:针对多个AI硬件平台上进行优化,确保在NVIDIA GPU和Google Cloud TPU上的行业领先性能。通过与NVIDIA的合作,无论是在数据中心、云端还是本地RTX AI PC上,都确保了行业领先的性能和与尖端技术的集成。

Gemma模型能够在不同的设备类型上运行,包括笔记本电脑、桌面电脑、IoT设备、移动设备和云端。这种广泛的兼容性使得模型能够适应各种应用场景和需求。
详细:t.co
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#我的新年 flag# 家人平安健康。
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