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Gemma-2B-10M

Gemma 2Bモデル。最大10Mトークンのシーケンス長に対応し、メモリ使用量を最適化。大規模言語モデルアプリケーションに最適です。

一般製品プログラミング言語モデルアテンション機構

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Gemma 2B - 10M Contextは、革新的なアテンション機構の最適化により、32GB未満のメモリで最大10Mトークンのシーケンスを処理できる大規模言語モデルです。Transformer-XL論文に着想を得た循環局所アテンション技術を採用し、大規模言語タスク処理のための強力なツールです。

Gemma-2B-10M

最大10Mトークンのシーケンス長に対応するテキスト処理能力
32GB未満のメモリで動作し、リソース使用量を最適化
CUDA向けに最適化されたネイティブ推論性能
循環局所アテンションによるO(N)メモリ計算量
200ステップの早期チェックポイント（性能向上のため、より多くのトークンを学習する計画）
AutoTokenizerとGemmaForCausalLMを使用してテキスト生成

大量のテキストデータ処理を必要とする研究者や開発者向け
長文生成、要約、翻訳などの言語タスクに適している
高性能とリソース最適化を求める企業ユーザーにとって魅力的

Gemma 2B - 10M Contextを使用して『ハリー・ポッター』シリーズの要約を生成する
教育分野において、学術論文の要約を自動生成する
ビジネス分野において、製品説明や市場分析のためのテキストコンテンツを自動生成する

ステップ1：Hugging FaceからGemma 2B - 10M Contextモデルをインストールします。
ステップ2：特定の指示テキストに合わせてmain.pyの推論コードを修正します。
ステップ3：AutoTokenizer.from_pretrainedを使用してモデルのトークナイザーを読み込みます。
ステップ4：GemmaForCausalLM.from_pretrainedを使用してモデルを読み込み、データ型をtorch.bfloat16に指定します。
ステップ5：指示テキストを設定します（例：'Summarize this harry potter book...'）

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Gemma-2B-10M 最新のトラフィック状況

月間総訪問数

29742941

直帰率

44.20%

平均ページ/訪問

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平均訪問時間

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Gemma-2B-10M 訪問数の傾向

Gemma-2B-10M 訪問地理的分布

Gemma-2B-10M トラフィックソース

Gemma-2B-10M 代替品

Gemma-2B-10M — Gemma 2Bモデル。最大10Mトークンのシーケンス長に対応し、メモリ使用量を最適化。大規模言語モデルアプリケーションに最適です。

プログラミング

•言語モデル•アテンション機構

Xwen-Chat — Xwen-Chatは、日本語対話に特化した大規模言語モデルの集合体であり、複数バージョンのモデルと自然言語生成サービスを提供します。

•言語モデル•日本語対話

MiniMax-Text-01 — MiniMax-Text-01は、総パラメータ数4,560億、最大400万トークンのコンテキストを処理可能な強力な言語モデルです。

•言語モデル•テキスト生成

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct — 幻覚検出のためのオープンソース評価モデル。Llama-3アーキテクチャに基づき、700億パラメータを有します。

プログラミング

•幻覚検出•言語モデル

CAG — リアルタイム検索を必要としない言語モデル拡張手法。知識キャッシュを事前にロードすることで、生成効率を向上させます。

プログラミング

•自然言語処理•言語モデル

Eurus-2-7B-PRIME — PRIME手法を用いて訓練された70億パラメーターの言語モデルで、推論能力の向上を目的として設計されています。

プログラミング

•強化学習•推論能力

HuatuoGPT-o1-7B — 高度な医療推論を目的とした医療分野の大規模言語モデル

•医療•言語モデル

OLMo-2-1124-13B-DPO — 多様なタスクに対応可能な高性能英語言語モデル

プログラミング

•言語モデル•自然言語処理

MobileLLM — モバイルデバイスに最適化された小型言語モデル

•言語モデル•モバイルデバイス

エントロピーベースサンプリング — エントロピーに基づくサンプリング技術により、モデル出力の多様性と精度を最適化します。

プログラミング

•機械学習•自然言語処理

AMD-Llama-135m — AMDがトレーニングした高性能言語モデル

プログラミング

•言語モデル•テキスト生成

MiniCPM3-4B — 高性能な第3世代MiniCPMシリーズモデル

•言語モデル•テキスト生成

MDLM — 高効率のマスキング拡散言語モデルです。

プログラミング

•言語モデル•テキスト生成

Llama3-Aloe-8B-Alpha — Aloeは、医療分野向けに設計された高性能言語モデルであり、高度なテキスト生成と対話能力を提供します。

•医療•言語モデル

信頼できる言語モデル (TLM) — Cleanlabの信頼できる言語モデル（TLM）をブラウザでお試しください。

•自然言語処理•言語モデル

DeepSeek-V2-Chat — 費用対効果の高い、強力な専門家混合型特性を備えた言語モデルです。

プログラミング

•言語モデル•混合専門家

Mixtral-8x22B — スパース専門家モデルに基づく大規模言語モデル

プログラミング

•言語モデル•テキスト生成

EasyContext — EasyContextは、既存技術の組み合わせを利用して、70万トークンと100万トークンのコンテキストを持つ言語モデルをトレーニングする方法を示すデモです。

プログラミング

•言語モデル•コンテキスト長

RecurrentGemma-2B — Googleがオープンソース化した大規模言語モデルで、高品質なテキストコンテンツを生成できます。

プログラミング

•オープンソース•言語モデル

StableLM-2-12B — 121億パラメーターのデコーダー型言語モデル

•言語モデル•テキスト生成

Stable Code 3B — テキスト生成用の事前学習済み言語モデル、Stable Code 3B

プログラミング

•テキスト生成•プログラミング

TinyGPT-V — 高効率多モーダル大規模言語モデル

•言語モデル•多モーダル

Flash-Decoding — 長文脈コンテキスト推論のためのFlash-Decoding

国際セレクション

•推論•アテンション機構

TextSynth — 大規模言語モデルに基づくテキスト生成ツール

•テキスト生成•言語モデル

Firecrawl LLMs.txt ジェネレーター

Firecrawl LLMs.txt ジェネレーター — LLMのトレーニングと推論のために、ウェブサイトを統合したテキストファイルを生成するツール

•LLM•テキスト生成

Inception Labs

Inception Labs — Inception Labsは、次世代の拡散型大規模言語モデルを発表し、極めて高速で効率的で高品質な言語生成能力を提供します。

国際セレクション

•人工知能•言語モデル

OpenManus

OpenManus — OpenManusは、招待コードなしで使用できるオープンソースのインテリジェントエージェントプロジェクトです。

•オープンソース•インテリジェントエージェント

Instella

Instella — Instellaは、AMDが開発した高性能なオープンソース言語モデルであり、オープンソース言語モデルの発展を加速するために設計されています。

プログラミング

•オープンソース•言語モデル

QwQ-32B

QwQ-32B — QwQ-32Bは、複雑な問題解決とテキスト生成のために設計された、強力な推論モデルであり、優れたパフォーマンスを発揮します。

•推論•テキスト生成

GPT-4.5

GPT-4.5 — OpenAIが発表した最新の言語モデルGPT-4.5は、教師なし学習能力の向上に重点を置き、より自然なインタラクション体験を提供します。

世界的トレンド

•人工知能•言語モデル