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Gemma 3 1B Reseñas (0)
Las reseñas de G2 son auténticas y verificadas.
Así es como.
Nos esforzamos por mantener nuestras reseñas auténticas.
Las reseñas de G2 son una parte importante del proceso de compra, y entendemos el valor que brindan tanto a nuestros clientes como a los compradores. Para garantizar que se mantenga el valor, es importante asegurarse de que las reseñas sean auténticas y confiables, por eso G2 requiere métodos verificados para escribir una reseña y valida la identidad del revisor antes de aprobarla. G2 valida la identidad de los revisores con nuestro proceso de moderación que evita reseñas no auténticas, y nos esforzamos por recopilar reseñas de manera responsable y ética.
No hay suficientes reseñas de Gemma 3 1B para que G2 proporcione información de compra. A continuación, se muestran algunas alternativas con más reseñas:
1
StableLM
4.8
(13)
StableLM 3B 4E1T es un modelo de lenguaje base solo de decodificación preentrenado en 1 billón de tokens de diversos conjuntos de datos en inglés y código durante cuatro épocas. La arquitectura del modelo está basada en transformadores con Embeddings de Posición Rotatoria parciales, activación SwiGLU, LayerNorm, etc.
2
Mistral 7B
4.2
(8)
Mistral-7B-v0.1 es un modelo pequeño, pero poderoso, adaptable a muchos casos de uso. Mistral 7B es mejor que Llama 2 13B en todos los puntos de referencia, tiene habilidades de codificación natural y una longitud de secuencia de 8k. Está lanzado bajo la licencia Apache 2.0, y lo hicimos fácil de implementar en cualquier nube.
3
bloom 560m
5.0
(1)
4
granite 3.1 MoE 3b
3.5
(1)
5
granite 3.3 8b
(0)
6
bloom 7b1
(0)
7
Phi 3.5 mini
(0)
8
MPT-7B
(0)
MPT-7B es un transformador de estilo decodificador preentrenado desde cero en 1T tokens de texto en inglés y código. Este modelo fue entrenado por MosaicML. MPT-7B es parte de la familia de modelos MosaicPretrainedTransformer (MPT), que utilizan una arquitectura de transformador modificada y optimizada para un entrenamiento e inferencia eficientes. Estos cambios arquitectónicos incluyen implementaciones de capas optimizadas para el rendimiento y la eliminación de los límites de longitud de contexto al reemplazar los embeddings posicionales con Atención con Sesgos Lineales (ALiBi). Gracias a estas modificaciones, los modelos MPT pueden ser entrenados con alta eficiencia de rendimiento y convergencia estable. Los modelos MPT también pueden ser servidos eficientemente con tanto las tuberías estándar de HuggingFace como el FasterTransformer de NVIDIA.
9
Phi 3 Small 8k
(0)
Variante más pequeña del modelo Phi-3 con un contexto extendido de 8k tokens y capacidades de instrucción.
10
step-1 8k
(0)
Precios
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