需求人群:
"Gemma 2的目标受众是研究人员和开发者,他们需要高性能且易于集成的AI模型来构建和部署各种应用。无论是在学术研究还是商业产品开发中,Gemma 2都能提供所需的工具和资源,以负责任和高效的方式推进AI技术的发展。"
使用场景示例:
Navarasa利用Gemma创建了基于印度语言多样性的模型。
开发者可以使用Gemma 2进行检索增强型生成等常见任务。
学术研究人员可以申请Gemma 2 Academic Research Program,以获得Google Cloud积分来加速研究。
产品特色:
提供9亿和27亿参数大小的模型,满足不同需求。
在27亿参数版本中,性能可与两倍于其大小的模型竞争。
设计用于在Google Cloud TPU、NVIDIA A100和H100 GPU上高效运行。
与Hugging Face、NVIDIA和Ollama等合作伙伴轻松集成。
支持主要AI框架,如Hugging Face Transformers、JAX、PyTorch和TensorFlow。
通过Google Cloud的Vertex AI轻松部署和管理。
遵循内部安全流程,进行数据过滤和全面测试,以识别和减轻潜在偏见和风险。
使用教程:
访问Google AI Studio,无需硬件要求即可测试Gemma 2的27亿参数版本。
从Kaggle和Hugging Face Models下载Gemma 2的模型权重。
使用Vertex AI Model Garden进行部署和管理(即将推出)。
利用Keras和Hugging Face进行微调。
通过Gemma Cookbook学习如何使用Gemma 2构建应用和微调模型。
使用Responsible Generative AI Toolkit和LLM Comparator进行负责任的AI开发和模型评估。
对于Hugging Face Transformer用户,微调Gemma 2时需要使用支持注意力软封顶的_eager_注意力实现。
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开源AI模型,具有7B参数和3.1T训练令牌
RWKV-6 Finch 7B World 3是一个开源的人工智能模型,拥有7B个参数,并且经过3.1万亿个多语言令牌的训练。该模型以其环保的设计理念和高性能而著称,旨在为全球用户提供高质量的开源AI模型,无论国籍、语言或经济状况如何。RWKV架构旨在减少对环境的影响,每令牌消耗的功率固定,与上下文长度无关。
下一代开源AI模型,性能卓越。
Gemma 2是谷歌DeepMind推出的下一代开源AI模型,提供9亿和27亿参数版本,具有卓越的性能和推理效率,支持在不同硬件上以全精度高效运行,大幅降低部署成本。Gemma 2在27亿参数版本中,提供了两倍于其大小模型的竞争力,并且可以在单个NVIDIA H100 Tensor Core GPU或TPU主机上实现,显著降低部署成本。
昆仑万维开源的高性能数学代码推理模型,性能卓越
Skywork-OR1是由昆仑万维天工团队开发的高性能数学代码推理模型。该模型系列在同等参数规模下实现了业界领先的推理性能,突破了大模型在逻辑理解与复杂任务求解方面的能力瓶颈。Skywork-OR1系列包括Skywork-OR1-Math-7B、Skywork-OR1-7B-Preview和Skywork-OR1-32B-Preview三款模型,分别聚焦数学推理、通用推理和高性能推理任务。此次开源不仅涵盖模型权重,还全面开放了训练数据集和完整训练代码,所有资源均已上传至GitHub和Huggingface平台,为AI社区提供了完全可复现的实践参考。这种全方位的开源策略有助于推动整个AI社区在推理能力研究上的共同进步。
Instella 是由 AMD 开发的高性能开源语言模型,专为加速开源语言模型的发展而设计。
Instella 是由 AMD GenAI 团队开发的一系列高性能开源语言模型,基于 AMD Instinct™ MI300X GPU 训练而成。该模型在性能上显著优于同尺寸的其他开源语言模型,并且在功能上与 Llama-3.2-3B 和 Qwen2.5-3B 等模型相媲美。Instella 提供模型权重、训练代码和训练数据,旨在推动开源语言模型的发展。其主要优点包括高性能、开源开放以及对 AMD 硬件的优化支持。
一个基于 DuckDB 和 3FS 构建的轻量级数据处理框架
Smallpond 是一个高性能的数据处理框架,专为大规模数据处理而设计。它基于 DuckDB 和 3FS 构建,能够高效处理 PB 级数据集,无需长时间运行的服务。Smallpond 提供了简单易用的 API,支持 Python 3.8 至 3.12,适合数据科学家和工程师快速开发和部署数据处理任务。其开源特性使得开发者可以自由定制和扩展功能。
开源工业级自动语音识别模型,支持普通话、方言和英语,性能卓越。
FireRedASR-AED-L 是一个开源的工业级自动语音识别模型,专为满足高效率和高性能的语音识别需求而设计。该模型采用基于注意力的编码器-解码器架构,支持普通话、中文方言和英语等多种语言。它在公共普通话语音识别基准测试中达到了新的最高水平,并且在歌唱歌词识别方面表现出色。该模型的主要优点包括高性能、低延迟和广泛的适用性,适用于各种语音交互场景。其开源特性使得开发者可以自由地使用和修改代码,进一步推动语音识别技术的发展。
结合DeepSeek R1推理能力和Claude创造力及代码生成能力的统一API和聊天界面。
DeepClaude是一个强大的AI工具,旨在将DeepSeek R1的推理能力与Claude的创造力和代码生成能力相结合,通过统一的API和聊天界面提供服务。它利用高性能的流式API(用Rust编写)实现即时响应,同时支持端到端加密和本地API密钥管理,确保用户数据的隐私和安全。该产品是完全开源的,用户可以自由贡献、修改和部署。其主要优点包括零延迟响应、高度可配置性以及支持用户自带密钥(BYOK),为开发者提供了极大的灵活性和控制权。DeepClaude主要面向需要高效代码生成和AI推理能力的开发者和企业,目前处于免费试用阶段,未来可能会根据使用量收费。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是一款高性能的开源语言模型,适用于多种文本生成任务。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是由 DeepSeek 团队开发的高性能语言模型,基于 Qwen-2.5 系列进行蒸馏优化。该模型在多项基准测试中表现出色,尤其是在数学、代码和推理任务上。其主要优点包括高效的推理能力、强大的多语言支持以及开源特性,便于研究人员和开发者进行二次开发和应用。该模型适用于需要高性能文本生成的场景,如智能客服、内容创作和代码辅助等,具有广泛的应用前景。
一款高效率的2.4亿参数轻量级语言模型
YuLan-Mini是由中国人民大学AI Box团队开发的一款轻量级语言模型,具有2.4亿参数,尽管仅使用1.08T的预训练数据,但其性能可与使用更多数据训练的行业领先模型相媲美。该模型特别擅长数学和代码领域,为了促进可复现性,团队将开源相关的预训练资源。
先进的指令遵循模型,提供全面后训练技术指南。
Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM是Tülu3模型家族的一部分,该家族以开源数据、代码和配方为特色,旨在为现代后训练技术提供全面指南。该模型专为聊天以外的多样化任务(如MATH、GSM8K和IFEval)提供最先进的性能。
无审查限制的AI模型平台
FreedomGPT是一个提供多种AI模型的平台,包括无审查限制的模型,用户可以在一个熟悉的界面中轻松切换开源和专有模型。它允许用户在浏览器或直接在计算机上运行这些模型,无需注册,无需技术专长。此外,它还支持离线使用,保证了用户隐私和数据安全。FreedomGPT还提供了一个开放源代码的AI平台,鼓励社区成员共同参与构建。
高性能AI模型加载器,大幅减少冷启动时间。
Mystic Turbo Registry是一款由Mystic.ai开发的高性能AI模型加载器,采用Rust语言编写,专门针对减少AI模型的冷启动时间进行了优化。它通过提高容器加载效率,显著减少了模型从启动到运行所需的时间,为用户提供了更快的模型响应速度和更高的运行效率。
领先的LLM服务提供平台
Mooncake是Kimi的服务平台,由Moonshot AI提供,是一个领先的大型语言模型(LLM)服务。它采用了以KVCache为中心的解耦架构,通过分离预填充(prefill)和解码(decoding)集群,以及利用GPU集群中未充分利用的CPU、DRAM和SSD资源来实现KVCache的解耦缓存。Mooncake的核心是其KVCache中心调度器,它在确保满足延迟相关的服务级别目标(SLOs)要求的同时,平衡最大化整体有效吞吐量。与传统研究不同,Mooncake面对的是高度过载的场景,为此开发了基于预测的早期拒绝策略。实验表明,Mooncake在长上下文场景中表现出色,与基线方法相比,在某些模拟场景中吞吐量可提高525%,同时遵守SLOs。在实际工作负载下,Mooncake的创新架构使Kimi能够处理75%以上的请求。
文本到视频生成的开源模型,性能卓越。
Open-Sora-Plan是一个由北京大学元组团队开发的文本到视频生成模型。它在2024年4月首次推出v1.0.0版本,以其简单高效的设计和显著的性能在文本到视频生成领域获得了广泛认可。v1.1.0版本在视频生成质量和持续时间上进行了显著改进,包括更优的压缩视觉表示、更高的生成质量和更长的视频生成能力。该模型采用了优化的CausalVideoVAE架构,具有更强的性能和更高的推理效率。此外,它还保持了v1.0.0版本的极简设计和数据效率,并且与Sora基础模型的性能相似,表明其版本演进与Sora展示的扩展法则一致。
多语言AI模型,支持101种语言。
Aya是由Cohere For AI领导的全球性倡议,涉及119个国家的3000多名独立研究人员。Aya是一个尖端模型和数据集,通过开放科学推进101种语言的多语言AI。Aya模型能够理解并按照101种语言的指令执行任务,是迄今为止最大的开放科学机器学习项目之一,重新定义了研究领域,通过与全球独立研究人员合作,实现了完全开源的数据集和模型。
以低成本实现高性能的大型语言模型
JetMoE-8B是一个开源的大型语言模型,通过使用公共数据集和优化的训练方法,以低于10万美元的成本实现了超越Meta AI LLaMA2-7B的性能。该模型在推理时仅激活22亿参数,大幅降低了计算成本,同时保持了优异的性能。
多模态AI模型,图像理解与生成兼备
Mini-Gemini是由香港中文大学终身教授贾佳亚团队开发的多模态模型,具备精准的图像理解能力和高质量的训练数据。该模型结合图像推理和生成,提供不同规模的版本,性能与GPT-4和DALLE3相媲美。Mini-Gemini采用Gemini的视觉双分支信息挖掘方法和SDXL技术,通过卷积网络编码图像并利用Attention机制挖掘信息,同时结合LLM生成文本链接两个模型。
开放发布的Grok-1模型,拥有3140亿参数
Grok-1是由xAI从头开始训练的314亿参数的专家混合模型(Mixture-of-Experts)。该模型未经针对特定应用(如对话)的微调,是Grok-1预训练阶段的原始基础模型检查点。
从单张图片快速生成3D对象
TripoSR是由Stability AI与Tripo AI合作开发的3D对象重建模型,能够从单张图片在不到一秒钟的时间内生成高质量的3D模型。该模型在低推理预算下运行,无需GPU,适用于广泛的用户和应用场景。模型权重和源代码已在MIT许可下发布,允许商业化、个人和研究使用。
稳定可靠的开源Web服务器
Apache HTTP Server是一个稳定可靠的开源Web服务器,具有高度可配置性和可扩展性。它支持多种操作系统和编程语言,提供了强大的功能和性能。Apache HTTP Server被广泛用于构建和托管网站,是Web开发的首选工具。它采用了模块化的架构,可以轻松地进行功能扩展和定制。Apache HTTP Server是免费的,适用于个人和商业用途。
个人化的 AI 记忆层,确保数据安全与隐私。
OpenMemory 是一个开放源代码的个人记忆层,为大型语言模型(LLMs)提供私密、可携带的记忆管理。它确保用户对自己的数据拥有完全的控制权,能够在构建 AI 应用程序时保持数据的安全性。此项目支持 Docker、Python 和 Node.js,适合开发者进行个性化的 AI 体验。OpenMemory 尤其适合希望在不泄露个人信息的情况下使用 AI 的用户。
开源的手机端 GUI 智能代理,支持中英文应用操作。
AgentCPM-GUI 是一款开源的手机端大型语言模型(LLM)代理,专为操作中英文应用程序而设计,能够根据用户的屏幕截图自动执行任务。其主要优点在于高效的 GUI 元素理解、增强的推理能力以及对中文应用的精准支持。此技术的开发背景是为了提升移动设备上智能代理的用户体验,特别是在复杂任务处理方面。该产品定位于提高移动端的生产力,适用于各类用户。
ImageGPT是一款集成了多种AI图像模型、工具和生成器的全能平台。
ImageGPT是一个全能平台,提供AI图像生成、增强和编辑工具,包括Flux AI、Recraft AI、Ideogram、Stable Diffusion、DALL-E、Imagen等。它的主要优点在于集成了多种先进AI模型,能够实现高效的图像处理和生成。
开源的 AI 研究助手,集成多种外部资源。
SurfSense 是一款开源的 AI 研究助手,它将多种外部资源(如搜索引擎、Slack、Notion 等)整合在一起,帮助用户高效地进行研究和信息管理。该产品支持多种文件格式的上传与搜索,具备自然语言交互能力,并能快速生成内容。SurfSense 旨在提升研究效率,适合对知识管理有高需求的用户。
Seed-Coder 是一个开源的 8B 代码大型语言模型系列。
Seed-Coder 是字节跳动 Seed 团队推出的开源代码大型语言模型系列,包含基础、指令和推理模型,旨在通过最小的人力投入,自主管理代码训练数据,从而显著提升编程能力。该模型在同类开源模型中表现优越,适合于各种编码任务,定位于推动开源 LLM 生态的发展,适用于研究和工业界。
一个社区驱动的深度研究框架,结合语言模型与多种工具。
DeerFlow 是一个深度研究框架,旨在结合语言模型与如网页搜索、爬虫及 Python 执行等专用工具,以推动深入研究工作。该项目源于开源社区,强调贡献回馈,具备多种灵活的功能,适合各类研究需求。
OpenCreator是一款统一的Gen-AI创作者工作站,集成各种Gen-AI创意模型到直观界面中,让创作者无需切换模型或支付多个订阅费用即可生成高质量内容。
OpenCreator是一个旨在帮助创作者提高创作效率的工作站。它集成了各种最新和最好的AI模型,让用户在一个平台上轻松使用多种模型,避免在不同平台间切换或支付多个订阅费用。用户只需支付实际使用的模型费用,没有额外费用或订阅费。OpenCreator致力于让创作者通过AI技术创作出更高质量的内容,同时保持易用性和灵活性。
用于生成和推荐笔记的可检索大型语言模型。
NoteLLM 是一款专注于用户生成内容的可检索大型语言模型,旨在提升推荐系统的性能。通过将主题生成与嵌入生成相结合,NoteLLM 提高了对笔记内容的理解与处理能力。该模型采用了端到端的微调策略,适用于多模态输入,增强了在多样化内容领域的应用潜力。其重要性在于能够有效提升笔记推荐的准确性和用户体验,特别适用于小红书等 UGC 平台。
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