Gemma-2B-10M
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Gemma 2B 10M
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。
需求人群 :
["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"]
总访问量: 29.7M
占比最多地区: US(17.94%)
本站浏览量 : 58.2K
使用场景
使用Gemma 2B - 10M Context生成《哈利波特》系列书籍的摘要
在教育领域中,为学术论文自动生成概要
在商业领域,为产品描述和市场分析自动生成文本内容
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
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