Google DeepMindのEmbeddingGemma 2がOllamaで利用可能に
OllamaがGoogle DeepMindのEmbeddingGemma 2に対応し、開発者がマルチモーダルなオンデバイス埋め込みモデルをローカルで実行できるようになりました。
#ollama
すべてのAIニュースを見るReflection、501Bパラメータのオープンなエージェントモデル「Beam」を発表
Reflectionは、総パラメータ数501B、アクティブパラメータ数23BのオープンなエージェントAIモデル「Beam」を発表した。完全な重みは今月中に公開される予定。また、Ollamaはさらに多くの米国製モデルが同プラットフォームに登場すると表明した。
Ollama、/v1/systemone 向けに Nimble、Tev1 4b、Tev1 0.8b を掲載
/v1/systemone 向けに、Nimble、Tev1 4b、Tev1 0.8b の3モデルが Ollama で利用できるようになった。各モデルには Ollama ライブラリのページがある。
OllamaがJev型の意思決定モデルをローカルで実行可能に、Nimbleを含む
Ollamaによると、Jev型の意思決定モデルがローカルマシン上で完全に動作するようになった。Nimbleはコマンド ollama pull nimble でインストールでき、新しいローカル /v1/systemone API から利用できる。
HassanがTev1 0.8Bを訓練、Jevに似た小型分類器
このモデルはOllamaを通じてHassanのMac上で完全に動作し、本人の説明ではタスク分類をエンドツーエンドで約50ミリ秒で行う。重みとベンチマークはまだ公開されておらず、Hassanは両方を近いうちに公開すると述べている。