Gemma 2B vs Llama 3.2 vs Qwen 7b

>本文探讨了小语言模型（SLM）在实体提取，至关重要的自然语言处理（NLP）任务中的功能。 它比较了Gemma 2b，Llama 3.2（1B和3B版本）的性能，以及QWEN 7B在识别和分类的实体，例如人，组织和位置在非结构化文本中。 这篇文章强调了SLM的优势而不是传统方法，强调了它们的上下文理解和效率。

>将SLM用于实体提取的核心优势是它们解释围绕单词的上下文的能力，与基于规则或旧的机器学习方法相比，更准确的实体识别。这种上下文意识大大降低了由模棱两可的术语引起的错误。

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>本文提供了每个SLM的详细概述：

• gemma 2b：一个Google开发的模型，具有20亿个参数，8192令牌上下文长度和仅解码器的变压器体系结构。 它的培训数据包括Web文档，代码和数学文本。>

• LLAMA 3.2（1b＆3b）： Meta的多语言模型，分别提供123亿和32亿参数的版本。 两者都拥有128,000个令牌的上下文长度，并针对多语言对话进行了优化。
  > QWEN 7B：

• 使用Google Colab和Ollama进行的实际演示展示了实施和评估过程。 本文详细介绍了所涉及的步骤：安装库，运行Ollama，获取数据并调用模型。 每个模型的样本输出都在视觉上呈现。> 描述了一个严格的评估框架，重点是不同类别（项目，公司，人）的实体提取的准确性。 比较表总结了每个模型的性能，揭示了Gemma 2b是最准确的总体，尽管Llama 3.2 3b显示了识别人的力量。

  >结论重申了SLM在实体提取中的出色表现，强调了上下文理解和适应性的重要性。 本文以FAQ部分结束，介绍了有关SLM的常见问题和讨论的具体模型。

（注意：图像URL保持不变。文章的核心内容已被解释，同时保留了原始含义和结构。表也保留了汇总模型性能。

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