DataGemma RIG
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Datagemma RIG
簡介 :
DataGemma RIG是一系列微調後的Gemma 2模型,旨在幫助大型語言模型(LLMs)訪問並整合來自Data Commons的可靠公共統計數據。該模型採用檢索式生成方法,通過自然語言查詢Data Commons的現有自然語言接口,對響應中的統計數據進行註釋。DataGemma RIG在TPUv5e上使用JAX進行訓練,目前是早期版本,主要用於學術和研究目的,尚未準備好用於商業或公眾使用。
需求人群 :
DataGemma RIG模型適合那些需要在文本生成中整合統計數據的研究人員和開發者。它特別適用於需要準確、可靠數據支持的學術研究和數據分析項目。
總訪問量: 29.7M
佔比最多地區: US(17.94%)
本站瀏覽量 : 44.7K
使用場景
研究人員使用DataGemma RIG模型來生成包含最新統計數據的研究報告。
數據分析師利用模型在經濟分析中自動整合人口統計數據。
學術機構在撰寫關於社會趨勢的論文時,使用模型來獲取和引用相關統計信息。
產品特色
文本生成:根據輸入的文本字符串,生成響應並註釋統計數據。
自然語言查詢:在生成的文本中,使用自然語言查詢來獲取統計數據。
微調模型:基於Gemma 2模型進行微調,以適應特定的數據檢索任務。
4位量化:支持通過bitsandbytes庫以4位量化的方式運行模型,以優化性能。
代碼示例:提供代碼示例,方便用戶快速開始使用模型。
倫理和安全性:在模型發佈前進行紅隊測試,檢查潛在的危險查詢。
學術和研究用途:專為學術和研究目的設計,不適用於商業或公眾使用。
使用教程
首先,確保安裝了必要的庫,如transformers和bitsandbytes。
使用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM從Hugging Face加載模型。
設置模型的設備映射和量化配置,以優化性能。
定義輸入文本,這可以是一個問題或提示。
使用tokenizer將輸入文本轉換為模型可以理解的格式。
調用模型的generate方法生成響應。
使用tokenizer.batch_decode方法將生成的token轉換回文本。
打印或使用生成的文本,其中包含註釋的統計數據。
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