DataGemma RIG

Modelo de texto que recupera y genera texto combinado con datos estadísticos.

Producto ComúnOtrosGeneración de textoProcesamiento del lenguaje natural

DataGemma RIG es una serie de modelos Gemma 2 ajustados para ayudar a los modelos lingüísticos grandes (LLM) a acceder e integrar datos estadísticos públicos confiables de Data Commons. El modelo emplea un método de generación por recuperación, consultando la interfaz de lenguaje natural existente de Data Commons mediante consultas en lenguaje natural y anotando los datos estadísticos en las respuestas. DataGemma RIG se entrenó en TPUv5e usando JAX. Actualmente es una versión temprana, destinada principalmente a fines académicos y de investigación, y no está preparada para uso comercial o público.

Generación de texto: genera respuestas y anota datos estadísticos según la cadena de texto de entrada.
Consulta en lenguaje natural: utiliza consultas en lenguaje natural para obtener datos estadísticos en el texto generado.
Modelo ajustado: modelo ajustado basado en Gemma 2 para adaptarse a tareas específicas de recuperación de datos.
Cuantificación de 4 bits: admite la ejecución del modelo mediante cuantificación de 4 bits con la biblioteca bitsandbytes para optimizar el rendimiento.
Ejemplos de código: proporciona ejemplos de código para que los usuarios puedan empezar a utilizar el modelo rápidamente.
Ética y seguridad: se realizan pruebas de equipo rojo antes del lanzamiento del modelo para verificar consultas potencialmente peligrosas.
Uso académico e investigativo: diseñado para fines académicos e investigativos
no apto para uso comercial o público.

El modelo DataGemma RIG es adecuado para investigadores y desarrolladores que necesitan integrar datos estadísticos en la generación de texto. Es especialmente útil para investigaciones académicas y proyectos de análisis de datos que requieren el respaldo de datos precisos y confiables.

Los investigadores utilizan el modelo DataGemma RIG para generar informes de investigación que incluyen datos estadísticos actualizados.
Los analistas de datos utilizan el modelo para integrar automáticamente datos demográficos en los análisis económicos.
Las instituciones académicas utilizan el modelo para obtener y citar información estadística relevante al escribir artículos sobre tendencias sociales.

Primero
asegúrese de tener instaladas las bibliotecas necesarias
como transformers y bitsandbytes.
Cargue el modelo desde Hugging Face usando AutoTokenizer y AutoModelForCausalLM.
Configure el mapeo de dispositivos y la configuración de cuantificación del modelo para optimizar el rendimiento.

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DataGemma RIG Situación del tráfico más reciente

Total de visitas mensuales

29742941

Tasa de rebote

44.20%

Páginas promedio por visita

5.9

Duración promedio de la visita

00:04:44

DataGemma RIG Tendencia de visitas

DataGemma RIG Distribución geográfica de las visitas

DataGemma RIG Fuentes de tráfico

DataGemma RIG Alternativas

DataGemma RIG — Modelo de texto que recupera y genera texto combinado con datos estadísticos.

Otros

•Generación de texto•Procesamiento del lenguaje natural

s1-32B — s1 es un modelo de inferencia ajustado con Qwen2.5-32B-Instruct, entrenado con solo 1000 ejemplos.

Productividad

•Generación de texto•Modelo de inferencia

366

Xwen-Chat — Xwen-Chat es un conjunto de modelos de lenguaje grande enfocados en la conversación en chino, que ofrece modelos de varias versiones y servicios de generación de lenguaje.

Chat

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DataGemma RIG

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DataGemma RIG — Modelo de texto que recupera y genera texto combinado con datos estadísticos.

s1-32B — s1 es un modelo de inferencia ajustado con Qwen2.5-32B-Instruct, entrenado con solo 1000 ejemplos.

Xwen-Chat — Xwen-Chat es un conjunto de modelos de lenguaje grande enfocados en la conversación en chino, que ofrece modelos de varias versiones y servicios de generación de lenguaje.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo de generación de texto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de inferencia y generación.

InternLM3 — InternLM3 es un conjunto de modelos enfocados en la generación de texto, ofreciendo diversas versiones optimizadas para satisfacer diferentes necesidades.

Llama-3-Patrono-Lince-8B-Instrucciones-Q4_K_M-GGUF — Modelo de lenguaje grande cuantificado basado en un modelo específico, adecuado para tareas de procesamiento del lenguaje natural, entre otras.

CAG — Un método para mejorar modelos de lenguaje que no requiere búsqueda en tiempo real, aumentando la eficiencia de generación mediante el precarga de un caché de conocimiento.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Modelo de evaluación de alucinaciones de código abierto

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de generación de texto con 70 mil millones de parámetros

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modelo de generación de texto de 7000 millones de parámetros

glider-gguf — Modelo de lenguaje cuantificado de alto rendimiento

OLMo-2-1124-7B-RM — Modelo de lenguaje grande para generación y clasificación de texto

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modelo de generación de texto en inglés de alto rendimiento

OLMo-2-1124-13B-SFT — Modelo avanzado de generación de texto

INTELLECT-1-Instruct — Modelo de lenguaje de texto y código en inglés con 10 mil millones de parámetros

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modelo avanzado de generación de texto que admite el procesamiento de diversas tareas.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modelo de lenguaje de alto rendimiento en inglés, adecuado para diversas tareas.

dolmino-mix-1124 — Conjunto de datos de alta calidad para la segunda etapa de entrenamiento de OLMo2.

olmo-mix-1124 — Conjunto de datos de preentrenamiento multimodal a gran escala

OLMo-2-1124-13B-Instruct — Modelo de lenguaje grande optimizado para la generación de texto y la conversación.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Modelo líder en la familia de modelos que siguen instrucciones, ofreciendo datos, código y guías de código abierto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modelo avanzado de generación de texto, compatible con diversas tareas

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO — Familia líder de modelos de cumplimiento de instrucciones, que ofrece datos, código y recetas de código abierto.

Llama-3.1-Tulu-3-70B — Familia líder de modelos que siguen instrucciones, ofreciendo datos, código y guías de código abierto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Modelo avanzado de seguimiento de instrucciones, con datos y código de fuente abierta.

Qwen Turbo 1M Demo — Qwen Turbo 1M Demo es un espacio de Hugging Face proporcionado por Qwen.

Chat.com — Modelo de IA de diálogo interactivo que ofrece servicios de preguntas y respuestas y generación de texto.

aya-101 — Modelo de lenguaje generativo multilingüe

Meta-spirit-lm — Un modelo avanzado para el procesamiento del lenguaje natural.

LightRAG — Modelo generativo mejorado por búsqueda, simple y rápido