Google 與 Hugging Face 合作推出了 PaliGemma 2 Mix 系列模型。這是專為指令遵循(Instruction-following)設計的輕量級視覺語言模型(VLM),結合了 SigLIP 視覺編碼器與 Gemma 2 語言解碼器。 PaliGemma 2 Mix 提供多種參數大小(包含 3B、10B 與 28B),並在多種視覺問答、圖像描述及目標檢測等任務上進行了混合微調,開箱即可展現優異的多模態理解能力。 開發者可直接在 Hugging Face 上取得權重,並透過 Transformers 庫輕鬆進行部署與微調。
Google 發表全新一代輕量級視覺語言模型 PaliGemma 2,基於 SigLIP 視覺編碼器與 Gemma 2 文本解碼器。本次釋出包含 3B、10B 與 28B 三種參數規模,並提供多種輸入解析度(最高達 896x896)。PaliGemma 2 在圖像描述、視覺問答、目標檢測與文件理解等任務上表現優異,且已全面整合至 Hugging Face 生態系,支援快速微調與部署。
Replicate 發布第 6 期技術情報,重點介紹 Google 全新開源的 Gemma 2 模型(包含 9B 與 27B 版本)已可在平台運行,其性能逼近更大參數的模型。同時,本期也更新了語言模型排行榜,並針對熱門的 Stable Diffusion 3 提供具體的提示詞與參數優化指南,幫助創作者解決人體畸變等常見生成問題。
Google 聯合 Hugging Face 推出新一代開源模型 Gemma 2,提供 9B 與 27B 兩種參數規格。27B 版本在同量級中表現極為優異,甚至能與體積兩倍大的模型競爭;9B 版本也超越了 Llama 3 8B。此系列模型採用知識蒸餾與混合注意力機制,並已在 Hugging Face 生態系中獲得全面支援。