RecurrentGemma

RecurrentGemma เป็นโมเดลแบบเปิดที่อิงตาม Griffin ซึ่งเป็นโมเดลแบบผสมที่ผสมผสานการเกิดซ้ำเชิงเส้นแบบจํากัดกับความสนใจของหน้าต่างเลื่อนเฉพาะที่

RecurrentGemma เหมาะกับงานการสร้างข้อความที่หลากหลาย รวมถึงการตอบคำถาม การสรุป และการให้เหตุผล เช่นเดียวกับ Gemma แต่สถาปัตยกรรมที่เป็นเอกลักษณ์ของ RecurrentGemma มีข้อดีเพิ่มเติมดังต่อไปนี้

  • การใช้งานหน่วยความจำลดลง

    ข้อกำหนดด้านหน่วยความจำที่ต่ำลงทำให้สามารถสร้างตัวอย่างที่ยาวขึ้นบนอุปกรณ์ที่มีหน่วยความจำที่จำกัด เช่น GPU หรือ CPU เดี่ยว

  • อัตราการส่งข้อมูลสูงขึ้น

    RecurrentGemma สามารถอนุมานได้ในกลุ่มขนาดที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งหมายความว่าจะสามารถสร้างโทเค็นต่อวินาทีได้มากขึ้นมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อสร้างลำดับแบบยาว

  • ประสิทธิภาพสูง

    RecurrentGemma จับคู่กับประสิทธิภาพของ Gemma โดยใช้หน่วยความจำน้อยลงและใช้การอนุมานได้เร็วขึ้น

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

การ์ดโมเดลของ RecurrentGemma ประกอบด้วยข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับโมเดล ข้อมูลการใช้งาน ข้อมูลการประเมิน การใช้โมเดลและข้อจำกัด และอื่นๆ
ดูโค้ดเพิ่มเติม, สมุดบันทึก Colab, ข้อมูล และการสนทนาเกี่ยวกับ RecurrentGemma ใน Kaggle
เรียกใช้ตัวอย่างสมุดบันทึก Colab สำหรับ JAX และ PyTorch ใน GitHub