/ Модель

Характеристики

Лицензия
Gemma
Библиотека
transformers
Опубликована
25 июн 2026

gemma4-e2b-sq-en-v1

Изображение и текст → текст

Дообученная мультимодальная модель Gemma 4 E2B для диалоговых задач на албанском и английском языках с поддержкой изображений.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Kushtrim/gemma4-e2b-sq-en-v1 — дообученная и поддерживаемая Kushtrim Visoka мультимодальная модель семейства Gemma 4 E2B. Она построена на архитектуре Gemma4ForConditionalGeneration и предназначена для работы с текстом и изображениями; в конфигурации также заявлен аудиоввод и аудиоданные. Основные языки адаптации — албанский (sq) и английский (en).

Модель рассчитана на исследовательскую оценку и сравнение с исходным семейством, а также на дальнейшую адаптацию для задач и языковых сценариев, обозначенных в названии репозитория. Карточка не приводит стандартизированных результатов тестирования. Лицензия — Gemma; перед использованием следует проверить её условия.

Сценарии применения

  • диалог на албанском языке
  • ответы на вопросы на английском языке
  • описание и анализ изображений в диалоге
  • сравнительная оценка Gemma 4 на албанском и английском
  • дальнейшая адаптация модели для албанско-английских задач

Ограничения

В карточке нет стандартизированных результатов бенчмарков; качество следует проверять на репрезентативных данных. Ответы и транскрипции могут быть неточными, а надёжность не гарантируется на максимальной длине контекста.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Gemma 4 E2B Albanian–English v1

Fine-tuned, released, and maintained by Kushtrim Visoka.

Kushtrim/gemma4-e2b-sq-en-v1 is a task- and language-adapted checkpoint from the Gemma 4 E2B family. The repository name describes the intended variant; the technical properties below are taken from its saved configuration.

Model details

PropertyValue
Model typeMultimodal conditional generation (text, image, and audio)
ArchitectureGemma4ForConditionalGeneration
Intended language(s)sq, en
Saved precisionFP32
Context or generation limit131,072 tokens (configuration maximum)

Intended use

  • Research and evaluation in the languages and task indicated by the repository name.
  • Comparison with the upstream model family.
  • Further task- or domain-specific adaptation where the applicable license permits.

Evaluation and limitations

  • A standardized benchmark suite is not documented in this model card yet.
  • Evaluate the checkpoint on representative held-out data before deployment.
  • Fine-tuning can preserve or amplify limitations and biases from the upstream model and training data.
  • Generated text or transcripts may be inaccurate. Human review is required for consequential use.
  • The configured maximum context does not guarantee reliable quality at every sequence length.

Development and attribution

  • Original architecture and base-model family: Google DeepMind Gemma Team
  • Albanian–English adaptation, fine-tuning, checkpoint packaging, release, and repository maintenance: Kushtrim Visoka
  • Model card: Kushtrim Visoka

Acknowledgements

This work builds on Gemma 4 E2B and the work of its original authors. The upstream architecture and base weights remain the work of their respective creators. This repository documents the derivative fine-tuning, packaging, and release work carried out by Kushtrim Visoka and does not claim authorship of the original model. Users should also follow the upstream model's license and citation requirements.

Citation

If you use this checkpoint, please cite this repository and the original upstream model.

@misc{visoka_gemma4_e2b_sq_en_v1_2026,
  author       = {Visoka, Kushtrim},
  title        = {Gemma 4 E2B Albanian–English v1},
  year         = {2026},
  publisher    = {Hugging Face},
  url          = {https://huggingface.co/Kushtrim/gemma4-e2b-sq-en-v1},
  note         = {Fine-tuned derivative of the Gemma 4 E2B family}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
25572d5

0 моделей