当前位置:首页>AI工具>AI大模型>Gemma-谷歌发布的最新开源模型,小尺寸可商用

Gemma-谷歌发布的最新开源模型,小尺寸可商用

Gemma是什么?

Gemma是谷歌最新发布的一款轻量级开源模型,它采用了与创建Gemini模型相同的研究和技术,是一个小尺寸的大语言模型。Gemma是由Google DeepMind和Google其他团队合作开发的,并用拉丁语中意为“宝石”的gemma为其命名。

Gemma共有两个版本:Gemma 2B(20亿参数)和Gemma 7B(70亿参数),每种规模都提供了预训练和指令微调版本。这些模型尺寸相对较小,应用成本也更低,适合各种规模的组织(无论规模大小)进行商用和分发。未来,Gemma这个系列还会发布更大尺寸的模型。

训练数据上,Gemma主要在大量英文文本数据上进行训练的,这些数据主要来源于网络文档、数学和代码。具体来说,Gemma 2B模型训练了大约2万亿(2T)个token,而Gemma 7B模型则训练了大约6万亿(6T)个token。

不过,Gemma没有接受过处理图像或视频等非文本数据的训练,也没有专门针对多语言任务进行优化。

为了方便开发者,谷歌不仅开源模型,还附带开发套装,包括全新的“负责任生成式AI工具包”,为基于Gemma开发安全的人工智能应用程序提供了必要指导和工具,以及跨主流框架(如JAX、PyTorch及原生Keras 3.0下的TensorFlow)的推理和监督微调(SFT)工具链。

各种设备也已经适配好。谷歌已经基于英伟达的GPUs和谷歌云TPUs等多个AI硬件平台,对Gemma进行优化,让模型可以直接在笔记本电脑或台式机上运行。

Gemma官网入口:https://ai.google.dev/gemma

Gemma

Gemma的主要特点

以下是Gemma模型的一些主要特点:

  1. 模型大小:Gemma提供了两种大小的模型权重,分别是Gemma 2B和Gemma 7B,每种大小都有预训练和指令调整(instruction-tuned)的变体。
  2. 负责任的生成AI工具包:Google发布了一个新的工具包,提供指导和必要工具,帮助开发者使用Gemma创建更安全的AI应用。
  3. 工具链支持:Gemma模型支持在所有主要框架(JAX、PyTorch和TensorFlow通过原生Keras 3.0)上进行推理和监督式微调(SFT)。
  4. 易用性:提供了预制的Colab和Kaggle笔记本,以及与Hugging Face MaxText、NVIDIA NeMo TensorRT-LLM等流行工具的集成,使得开始使用Gemma变得容易。预训练和指令调整的Gemma模型可以在笔记本电脑、工作站或Google Cloud上运行,并且可以轻松部署在Vertex AI和Google Kubernetes Engine(GKE)上。
  5. 性能优化:Gemma模型在多个AI硬件平台上进行了优化,包括NVIDIA GPU和Google Cloud TPUs,确保了行业领先的性能。
  6. 负责任的设计:Gemma在设计时遵循了Google的AI原则。为了确保预训练模型的安全和可靠性,Google使用了自动化技术从训练集中过滤掉某些个人信息和其他敏感数据。此外,通过人类反馈的强化学习(RLHF)对指令调整模型进行了广泛的微调,以确保模型行为的负责任性。Google还进行了包括手动红队测试、自动化对抗性测试和模型能力评估在内的严格评估。
  7. 跨框架、工具和硬件优化:Gemma模型可以在多种工具和系统上进行微调,以适应特定应用需求,如摘要或检索增强生成(RAG)。Gemma支持多种工具和系统,包括跨设备兼容性和与NVIDIA GPU的优化。
  8. 免费资源:为了支持开发者和研究人员,Google提供了Kaggle的免费访问、Colab笔记本的免费层级,以及首次使用Google Cloud的300美元信用额度。研究人员还可以申请高达50万美元的Google Cloud信用额度以加速他们的项目。

Google期待随着Gemma模型家族的扩展,将引入更多针对不同应用的新变体,并在接下来的几周内提供连接、学习和与Gemma共同构建的活动和机会。

Gemma的评测结果

在Gemma的技术报告中,谷歌放出了大量训练细节,其中就包括Llama-2的测试对比结果图,大多数指标都超过了Llama-2。

Gemma与Llama-2的测试对比结果图
Gemma与Llama-2的测试对比结果图

在测试中,Gemma模型在18个文本任务中的11个上超越了同样规模的开放模型。它在问答、常识推理、数学和科学以及编程等领域表现出色。Gemma 7B模型在70亿参数规模的语言模型中表现最佳,甚至超过了一些参数量更大的模型。

Gemma模型在18个文本任务中的评测结果
Gemma模型在18个文本任务中的评测结果

而最近风头正盛,号称要做“欧洲版OpenAI”的MistralAI是开源领域的新势力,旗下的Mistral 7B被誉为是“最强7B模型”。

在问答、推理、数学/科学、代码场景里,Gemma的表现同样领先。

Gemma与Mistral 7B的评测结果
Gemma与Mistral 7B的评测结果

如何使用Gemma?

1、个人用户体验地址:https://huggingface.co/chat,模型里选择Gemma即可体验。

2、开发者使用:Gemma提供了面向开发者的快速入门指南,开发者和研究人员可以通过ai.google.dev/gemma了解更多关于Gemma的信息,并获取快速入门指南。

热门推荐:
悬河ai 吐司AI绘画

©版权声明:如无特殊说明,本站所有内容均为AIHub原创发布和所有。任何个人或组织,在未征得本站同意时,禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。否则,我站将依法保留追究相关法律责任的权利。
0 条回复
    暂无讨论,说说你的看法吧
error: