說明文件
Google 的 Gemma 2 模型提供三種尺寸：2B、9B 和 27B，採用全新架構設計，以實現一流的效能和效率。
一流效能
在 270 億參數下，Gemma 2 在基準測試中展現的效能超越了尺寸超過其兩倍以上的模型。這項突破性的效率為開放模型領域樹立了新標準。
三種尺寸：2B、9B 和 27B 參數
- 2B 參數
ollama run gemma2:2b - 9B 參數
ollama run gemma2 - 27B 參數
ollama run gemma2:27b
基準測試
預期用途
開放大型語言模型 (LLM) 在各行各業和領域中具有廣泛的應用。以下潛在用途列表並非詳盡無遺。此列表的目的是提供關於模型建立者在模型訓練和開發過程中考量的可能用例的背景資訊。
- 內容創作與溝通
- 文字生成：這些模型可用於生成創意文字格式，例如詩歌、腳本、程式碼、行銷文案和電子郵件草稿。
- 聊天機器人與對話式 AI：為客戶服務、虛擬助理或互動式應用程式提供對話式介面。
- 文字摘要：產生文字語料庫、研究論文或報告的簡潔摘要。
- 研究與教育
- 自然語言處理 (NLP) 研究：這些模型可以作為研究人員實驗 NLP 技術、開發演算法並為推動該領域發展做出貢獻的基礎。
- 語言學習工具：支援互動式語言學習體驗，協助文法糾正或提供寫作練習。
- 知識探索：透過生成摘要或回答有關特定主題的問題，協助研究人員探索大量文本。
將 Gemma 2 與常用工具整合使用
LangChain
from langchain_community.llms import Ollama
llm = Ollama(model="gemma2")
llm.invoke("Why is the sky blue?")
LlamaIndex
from llama_index.llms.ollama import Ollama
llm = Ollama(model="gemma2")
llm.complete("Why is the sky blue?")