У нас вы можете посмотреть бесплатно T5Gemma 2: The next generation of encoder-decoder modelsv или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
T5Gemma 2: Следующее поколение моделей кодировщик-декодировщик T5Gemma 2 представляет собой следующую ступень развития моделей кодировщик-декодировщик, основанную на семействе Gemma 3 и включающую значительные архитектурные изменения, а не просто переобучение. Модель предлагает компактные предобученные версии размером от 270M до 4B параметров, что делает их идеальными для быстрого экспериментирования и развертывания на устройствах. Ключевые архитектурные инновации включают связанные встраивания слов между кодировщиком и декодировщиком, а также объединенный механизм внимания в декодировщике, направленные на уменьшение числа параметров и повышение эффективности. Новая модель также обладает возможностями следующего поколения, унаследованными от Gemma 3, такими как мультимодальность, позволяющая ей обрабатывать изображения наряду с текстом для ответов на визуальные вопросы. Кроме того, T5Gemma 2 значительно расширяет окно контекста до 128 тысяч токенов и поддерживает более 140 языков. Тесты производительности показывают, что T5Gemma 2 устанавливает новые стандарты для компактных моделей кодировщик-декодировщик, превосходя Gemma 3 в мультимодальных, длинноконтекстных и общих возможностях. Эти предобученные контрольные точки теперь широко доступны на таких платформах, как Kaggle, Hugging Face и Vertex AI, для разработчиков, желающих дообучить их для конкретных задач. #T5Gemma2 #КодировщикДекодировщик #МоделиИИ #МультимодальныйИИ #ДлинныйКонтекст #НЛП #КомпьютерноеЗрение #МашинноеОбучение #Gemma3 #GoogleAI документ - https://blog.google/technology/develo... подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM