谷歌推出了Gemma，这是一个开创性的开源语言模型集合，正在重塑我们通过语言与机器交互的方式。Gemma清楚地表明了Google致力于为开源社区做出贡献，并旨在改进我们使用机器学习技术的方式。请查看下表中GemmaAI与Llama-2的基准比较，以进行性能比较。

谷歌GemmaAI与Llama-2性能基准测试

Gemma的核心是Gemini技术，它确保这些模型不仅高效，而且处于语言处理的最前沿。GemmaAI模型被设计为在文本到文本的基础上工作，并且仅限解码器，这意味着它们特别擅长理解和生成听起来像是人类编写的文本。尽管它们最初以英语发布，但谷歌正在努力增加对更多语言的支持，这将使它们对更多的人有用。

GemmaAI功能和使用

Google已经发布了两个版本：Gemma2B和Gemma7B。每个尺寸都发布了经过预训练和指令调整的变体。

新的ResponsibleGenerativeAI工具包还提供了使用Gemma创建更安全的AI应用程序的指导和基本工具。

Google还通过本机Keras3.0提供跨所有主要框架的推理和监督微调(SFT)工具链：JAX、PyTorch和TensorFlow。

通过即用型Colab和Kaggle笔记本访问Gemma，并与HuggingFace、MaxText、NVIDIANeMo和TensorRT-LLM等流行工具集成，让您可以轻松开始使用Gemma。

预先训练和指令调整的Gemma模型可以在您的笔记本电脑、工作站或GoogleCloud上运行，并可轻松部署在VertexAI和GoogleKubernetesEngine(GKE)上。

跨多个AI硬件平台的优化可确保行业领先的性能，包括NVIDIAGPU和GoogleCloudTPU。

使用条款允许所有组织(无论规模大小)负责任地进行商业使用和分发。

谷歌杰玛vs骆驼2

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Gemma套件由四种型号组成。其中两个特别强大，有70亿个参数，而另外两个仍然相当强大，有20亿个参数。参数的数量是衡量模型复杂程度以及模型对语言细微差别的理解程度的一种方法。

谷歌开源

Gemma是为推动人工智能创新的开发人员和研究人员的开放社区而构建的。您今天就可以开始与Gemma合作，使用Kaggle中的免费访问权限、Colab笔记本的免费套餐以及首次使用GoogleCloud用户的300美元积分。研究人员还可以申请高达50万美元的GoogleCloud积分来加速他们的项目。

为了训练像Gemma这样复杂的模型，谷歌使用了海量数据集。该数据集包含6万亿个标记，它们是来自各种来源的文本片段。谷歌一直小心翼翼地省略任何敏感信息，以确保它们符合隐私和道德标准。

为了训练Gemma模型，谷歌使用了最新技术，包括TPUV5e，这是一种尖端的张量处理单元。模型的开发也得到了JAX和MLPathways框架的支持，这为其创建提供了坚实的基础。

Gemma的初始性能基准看起来很有希望，但Google知道总有改进的空间。这就是为什么他们邀请社区帮助完善模型。这种协作方法意味着任何人都可以为让Gemma变得更好做出贡献。

Google已为Gemma制定了使用条款政策，以确保负责任地使用它。这包括某些限制，例如不使用聊天机器人应用程序的模型。要访问模型权重，您必须填写一份请求表，这使得谷歌能够密切关注这些强大工具的使用情况。

对于那些开发软件或进行研究的人来说，Gemma模型可以很好地与流行的机器学习库(例如KerasNLP)配合使用。如果您使用PyTorch，您会发现已针对不同类型的计算机进行优化的模型版本。

Gemma附带的分词器可以处理大量不同的单词和短语，词汇量为256,000。这表明这些模型可以理解并创建广泛的语言模式，也意味着它们已准备好在未来进行扩展以包含更多语言。

Google的Gemma模型代表了开源语言建模领域的重大进步。凭借其复杂的设计、全面的培训以及社区推动的改进潜力，这些模型将成为开发人员和研究人员的重要工具。当您探索Gemma的功能时，您自己对其开发的贡献可能会对我们使用自然语言与机器交互的未来产生重大影响。