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Gemma 2B 10M
Gemma 2B 10M
["适用于需要处理大量文本数据的研究人员和开发者","适合进行长文本生成、摘要、翻译等语言任务","对于追求高性能和资源优化的企业用户具有吸引力"]
AI模型AI模型推理训练#语言模型#注意力机制#大规模数据处理#内存优化#文本生成普通产品开源
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产品介绍
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简介
Gemma 2B - 10M Context是一个大规模的语言模型，它通过创新的注意力机制优化，能够在内存使用低于32GB的情况下处理长达10M的序列。该模型采用了循环局部注意力技术，灵感来源于Transformer-XL论文，是处理大规模语言任务的强大工具。
截图
产品特色
支持10M序列长度的文本处理能力
在低于32GB内存下运行，优化资源使用
专为CUDA优化的原生推理性能
循环局部注意力实现O(N)内存复杂度
200步早期检查点，计划训练更多token以提升性能
使用AutoTokenizer和GemmaForCausalLM进行文本生成
使用教程
步骤1: 安装模型，从huggingface获取Gemma 2B - 10M Context模型
步骤2: 修改main.py中的推理代码以适应特定的提示文本
步骤3: 使用AutoTokenizer.from_pretrained加载模型的分词器
步骤4: 使用GemmaForCausalLM.from_pretrained加载模型并指定数据类型为torch.bfloat16
步骤5: 设置提示文本，例如'Summarize this harry potter book...'
步骤6: 在不计算梯度的情况下，使用generate函数生成文本
步骤7: 打印生成的文本以查看结果
流量来源
直接访问48.39%外链引荐35.85%邮件0.03%
自然搜索12.76%社交媒体2.96%展示广告0.02%
最新流量情况
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