#Gemma

38 статей
Хабр
Хабр

Дообучаем Gemma 26B на MacBook с 24 ГБ памяти: как устроен голосовой помощник, который работает без интернета

Полгода я собираю голосового помощника для macOS, который не просто отвечает, а выполняет действия на компьютере. Главное условие — языковая модель работает локально, без облака и подписок. Рассказыва...

Хабр
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

" Gemma 2: Единые и эффективные смешанные представительства

arXiv: 261 030.37364v1 Annuales Type: New Humber Abstract: Мы представляем EmbendingGemma 2, открытую мультимодальную модель, которая представляет собой текст, изображения, аудио- и видеоматериалы и и...

arXiv Machine Learning
3
Читать
Opera представила WebAI — теперь браузер сможет запускать ИИ прямо на компьютере без облака 3DNews
3DNews

Opera представила WebAI — теперь браузер сможет запускать ИИ прямо на компьютере без облака

Opera представила WebAI — новый веб-стандарт для локального развёртывания и запуска ИИ-моделей непосредственно в браузере пользователя без использования облака. В Opera подчёркивают, что WebAI не прив...

3DNews
arXiv NLP
arXiv NLP

Могут ли модели языка учиться, пока думают? Проверка адаптации по всем архитектурам

arXiv:2610.33025v1 Аннонс Тип: кросс-бюллетень: позволить языковой модели сделать шаги по уклону текста, который она читает и называется динамическая оценка, уменьшает потери на остальной части докуме...

arXiv NLP
3
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Где существуют правовые факторы в МЛМ?

arXiv: 261.20.28799v1 Рекламный вид: новое резюме. В юридических рассуждениях по делу юристы выявляют в новом споре юридически значимые фактические модели и сопоставляют их с теми, которые были принят...

arXiv NLP
5
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Путеводитель уже знает

arXiv: 261 020.27421v 1 Annuature Type: кросс-бюллетени: модели смеси экспертов (МОС) уже делают ограниченный выбор для каждого символа: какие эксперты должны обрабатывать его. Мы задаемся вопросом о ...

arXiv AI
2
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Бескодерные мультимодальные МЛМ Учитесь имплицитным кодерам

arXiv: 261.20.24239v1 Аннот-Тип: новое резюме: Мы эмпирически анализируем два недавно предложенных смешанных МЛМ, не связанных с кондоминиумами, Gemma-4 12B и Inkling-Mall. В отличие от ранее применяв...

arXiv NLP
4
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Гексаби-4В: Перевод на шесть языков с многоязыковым ответом и двусторонним надзором

arXiv: 2610.16361v1 Анонимный тип: новое резюме: Многоязычный перевод требует модели для сохранения смысла при подготовке текста на запрошенном языке. Мы представляем Гексаби-4В, переводчика из Gemma ...

arXiv NLP
5
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Специализация без забвения: анализ сохранения знаний в рамках многоязыковой адаптации моделей

arXiv:26000284v2 Annualcue Type: заменить резюме: Хотя постоянная предварительная подготовка (CPT) является практическим способом распространения больших языковых моделей на новые языки, na\"взаимная ...

arXiv NLP
2
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Где вы видите, что происходит в клиниках ЛЛД? Локализация эффекта многохитрого формата

arXiv:2605.29889v2 Annuates Type: заменить резюме: оценки LLM с использованием вигнеттов, санкционированных клиниками, свидетельствуют о значительном недовыполнении требований при проведении тестов на...

arXiv NLP
5
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Персонажи-заинтересованные преференции в языковых моделях

arXiv: 2605.13339v3 Тип объявления: заменить резюме: можно сказать, что крупные языковые модели (LMS) имеют предпочтения: они надежно выбирают определенные задачи и результаты по сравнению с другими, ...

arXiv NLP
4
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Произвольный разрыв в конкретных данных: причины, положенные в основу ТММ, не отличаются от представления

arXiv: 2609.39913v1 Annuate Type: New Express: Мы проверяем, решают ли модели большого языка официально совпадающие проблемы родства в равной степени хорошо, когда отношения выражаются в знакомом слов...

arXiv NLP
4
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Геометрическое представительство африканских языков: региональный семантический центр и управление культурой

arXiv:2609 36205v1 Annualce Type: New Brieflook: Мы изучаем, как Gemma 4 31B представляет африканские языки и реагирует на культурный менеджмент. В первом исследовании сопоставляются девять африкански...

arXiv NLP
5
Читать
Как запустить Gemma на сервере: сравниваем Ollama и llama.cpp Хабр
Хабр

Как запустить Gemma на сервере: сравниваем Ollama и llama.cpp

Откройте любую статью-инструкцию по установке LLM, в которой фигурирует Ollama. Уверен, в комментариях к ней автору уже объяснили, насколько он неправ и что единственное верное решение — использовать ...

Хабр
arXiv Computer Vision
arXiv Computer Vision

От дорожных сигналов до выборочного обзора: визуальный перезагруз в МОС

arXiv:2609.38111v 1 Annuate Type: кросс-бюллетень: модели на языке зрения (VLM) могут принимать ложные визуальные помещения, отвечая при этом на вопросы о цвете, количестве, местоположении объекта или...

arXiv Computer Vision
4
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

От направлений к регионам: разложение активаций в языковых моделях с помощью местной геометрии

arXiv: 2602.020464v2 Annuales Type: заменить резюме: методы активации разложения в языковых моделях тесно сочетаются с геометрическими допущениями о том, как концепции реализуются в пространстве актив...

arXiv NLP
3
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

Выявление временных особенностей в транскодерах для чувствительного времени Фактическое воспоминание

arXiv:2609.33183v1 Тип уведомления: новое резюме: крупные языковые модели (LMS) страдают от временной несогласованности, зачастую из-за противоречивого характера их тренировочной корпорации. Несмотря ...

arXiv NLP
4
Читать
Новая статья: Мастерская локальных ИИ: драники кодерские с Gemma 4 3DNews
3DNews

Новая статья: Мастерская локальных ИИ: драники кодерские с Gemma 4

Подлинная мультимодальность для сравнительно небольших моделей всегда была вызовом, но в Google отыскали к ней оригинальный подход

3DNews
arXiv Machine Learning
arXiv Machine Learning

Дезагрегированная количественная разбивка: специализация системы предварительного заполнения и декодирования LLM

arXiv: 2609.26333v1 Тип уведомления: новое резюме: предварительное заполнение и декодирование различных подходов к квантизации: низкоточенная арифметическая ускоряет быструю обработку, в то время как ...

arXiv Machine Learning
2
Читать