CodeGemma - an official Google release for code LLMs★ 80
Hugging Face Blog784d agoReleaseGoogle 官方正式發布 CodeGemma 程式碼模型系列，基於 Gemma 架構。提供專攻 IDE 程式碼補全（Fill-in-the-Middle）的 2B 版本，以及適合程式碼生成與對話的 7B 版本。該系列模型已深度整合至 Hugging Face 生態系，支援多種主流程式語言，為開發者提供高效且可本地運行的開源 AI 助手選擇。
Introducing ConTextual: How well can your Multimodal model jointly reason over text and image in text-rich scenes?★ 75
Hugging Face Blog819d agoReleaseHugging Face 發表全新基準測試「ConTextual」並上線排行榜。該基準專注於評估多模態大模型（MLLM）在處理「富含文本的圖像」（如圖表、資訊圖表、街景招牌等）時的圖文聯合推理能力。這項測試超越了單純的 OCR 文字識別，更考驗模型結合視覺上下文與文本進行深度推理的實力，為評估當前頂尖多模態模型提供了更貼近真實應用場景的標準。
Fine-Tuning Gemma Models in Hugging Face★ 80
Hugging Face Blog830d agoTutorial本指南介紹如何在 Hugging Face 生態系中微調 Google 的 Gemma 開源模型（2B 與 7B）。文章詳細說明了如何利用 PEFT（參數高效微調）技術，特別是 QLoRA（4-bit 量化微調），在消費級 GPU 上進行訓練。透過結合 transformers、peft 與 trl（SFTTrainer）等套件，開發者可以輕鬆載入模型、設定 LoRA 參數、格式化數據集，並將微調後的權重上傳至 Hugging Face Hub，是實作 Gemma 微調的必讀教學。
Welcome Gemma - Google’s new open LLM★ 85
Hugging Face Blog832d agoReleaseGoogle 正式推出全新開源模型家族 Gemma，包含 2B 與 7B 兩種參數大小，並提供預訓練與指令微調版本。 Gemma 採用與 Gemini 相同的技術與架構，在多項基準測試中表現優於同尺寸的 Llama 2 與 Mistral。 Hugging Face 已同步支援 Gemma，開發者可直接透過 Transformers、TGI、PEFT 等工具進行部署與微調。
NPHardEval Leaderboard: Unveiling the Reasoning Abilities of Large Language Models through Complexity Classes and Dynamic Updates★ 75
Hugging Face Blog851d agoReleaseHugging Face 推出全新的 NPHardEval 排行榜，旨在透過計算複雜度理論（如 P、NP-Complete、NP-Hard 問題）來嚴格評估大型語言模型（LLM）的邏輯推理與規劃能力。為了解決傳統基準測試容易因訓練數據污染而失效的問題，NPHardEval 採用動態更新機制，定期生成全新測驗。這項工具能幫助研究人員更準確地衡量模型在面對複雜優化問題時的真實推理極限。