# Gemmaアーキテクチャ

Gemma 3 12Bモデルの4ビット量子化バージョンで、MLXフレームワークに適しており、効率的なテキスト生成タスクをサポートします。

Gemma-2BとGemma-9BモデルをSLERP方法でマージしたテキスト生成モデル

Gemma-2Bアーキテクチャに基づく中英語混合モデル、SLERPメソッドで最適化された2つのサブモデルを融合

Gemma-3-12b-it-GGUFは、Googleのオリジナルモデルgoogle/gemma-3-12b-itをベースに構築された量子化モデルで、画像テキストからテキストへのタスクに適しています。

Magnolia-v3-Gemma2-8k-9Bは、mergekitを使って事前学習言語モデルをマージすることで作成されたモデルで、テキスト生成に新しい解決策を提供します。

このモデルは、google/paligemma-3b-pt-224をVQAv2データセットの一部でファインチューニングしたバージョンで、視覚的質問応答タスクに特化しています。

Hebrew-Gemma-11B-V2は、オープンソースのヘブライ語/英語事前学習生成テキスト大規模言語モデルで、110億パラメータを持ち、GoogleのGemma-7Bアーキテクチャを基にしています。