Gemma-2-27B-it
27B
Cantidad de parámetros del modelo
Google
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
27 de junio de 2024
Tiempo de lanzamiento
Figuras relacionadas
Introducción al modelo
Gemma es una familia de modelos abiertos de última generación y de bajo peso de Google, creada a partir de la misma investigación y tecnología utilizadas para desarrollar los modelos Gemini.
Puntaje integral
Diálogo del idioma
Reserva de conocimiento
Asociación de razonamiento
Cálculo matemático
Redacción de código
Comando siguiente
Desliza hacia la izquierda y la derecha para ver más
Capacidad de comprensión del lenguaje
A menudo hace juicios mal semánticos, lo que lleva a obvias desconexiones lógicas en las respuestas.
4.5
Alcance de cobertura de conocimiento
Tiene puntos ciegos de conocimiento significativo, a menudo que muestran errores objetivos y repitiendo información obsoleta.
5.8
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
4.5
Comparación de modelos
Gemma-2-27B-it vs Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
Gemma-2-27B-it vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Gemma-2-27B-it vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Gemma-2-27B-it vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro es un modelo lanzado por el equipo de investigación en inteligencia artificial Google DeepMind, utilizando el número de versión Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Gemma-2-27B-it vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 es un modelo de lenguaje de Mixture-of-Experts (MoE) potente, caracterizado por un entrenamiento económico y una inferencia eficiente. Cuenta con 236 mil millones de parámetros en total, de los cuales 21 mil millones están activos para cada token. En comparación con DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 ofrece un mejor rendimiento, reduce en un 42,5% los costos de entrenamiento, disminuye el almacenamiento en caché KV en un 93,3% y mejora la capacidad máxima de generación hasta 5,76 veces.
Modelo relacionado
Gemma-3-27B-it
Gemma es una familia de modelos abiertos ligeros y de última generación de Google, construidos con la misma investigación y tecnología utilizadas para crear los modelos Gemini.
Gemini-2.5-Pro
La versión oficial de lanzamiento de Gemini 2.5 pro.
Gemini-1.5-Pro-Latest
Gemini 1.5 Pro introduce una ventana de contexto innovadora de hasta dos millones de tokens, la ventana de contexto más larga de cualquier modelo de base de gran escala hasta ahora. Logra una recuperación casi perfecta en tareas de recuperación de contexto largo en varias modalidades, desbloqueando la capacidad de procesar con precisión grandes documentos, miles de líneas de código, horas de audio, video y mucho más.
Gemma-2-27B-it
Gemma es una familia de modelos abiertos ligeros y de última generación de Google, construidos con la misma investigación y tecnología utilizadas para crear los modelos Gemini.
Gemma-2-27B-it
Gemma es una familia de modelos abiertos ligeros y de última generación de Google, construidos con la misma investigación y tecnología utilizadas para crear los modelos Gemini.
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