<p>今日凌晨，Google宣布推出先進的輕量級開放模型系列Gemma，該模型采用了與創建 Gemini 模型相同的研究和技術。 </p> <img data-reference="image" src="https://img-s-msn-com.akamaized.net/tenant/amp/entityid/BB1iIhtp"> <p>Google表示，受到 Gemini 的啟發，Google DeepMind 和 Google 其他團隊合作開發了 Gemma，并用拉丁語中意為“寶石”的 gemma 為其命名。在發布模型權重的同時，還推出了一系列工具，旨在支持開發者創新，促進合作，并將指導開發者如何負責任地使用 Gemma 模型。 </p> <p>Google方面稱，從今天起，Gemma 在全球范圍內開放使用。將發布兩種權重規模的模型：Gemma 2B 和 Gemma 7B。每種規模都有預訓練和指令微調版本。 </p> <p>“新的 Responsible Generative AI Toolkit 為使用 Gemma 創建更安全的 AI 應用程序提供指導和必備工具。我們通過原生 Keras 3.0為所有主要框架（JAX、PyTorch 和 TensorFlow）提供推理和監督微調（SFT）的工具鏈?！?</p> <p>與此同時，主打上手即用，該模型與 Colab 和 Kaggle notebooks，以及與 Hugging Face、MaxText 和 NVIDIA NeMo 等受歡迎的工具集成，讓開始使用 Gemma 變得簡單容易。 </p> <p>更為重要的是，經過預訓練和指令微調的 Gemma 模型可以在您的筆記本電腦、工作站或 Google Cloud 上運行，并可輕松部署在 Vertex AI 和 Google Kubernetes Engine（GKE）上。 </p> <p>在性能表現上，Gemma 在關鍵基準測試集上大大超過了更大的模型，同時還嚴格遵守了我們對安全和負責任輸出的標準。 </p> <p>針對開發者，谷歌方面說明，青島豐碩機械設備有限公司開發者可以基于自己的數據微調 Gemma 模型以適應特定應用需求，例如摘要或檢索增強生成 (RAG)。Gemma 可支持多種工具和系統： </p> <p>1、多框架工具：Gemma 提供 Keras 3.0、原生 PyTorch、JAX 和 Hugging Face Transformers 多個框架的參考實現，您可以選擇熟悉的框架進行推理和微調。 </p> <p>2、跨設備兼容：Gemma 模型可以在筆記本電腦、臺式機、物聯網、移動設備和云端等多個主流設備類型上運行，支持廣泛的 AI 功能。 </p> <p>3、前沿的硬件平臺： 我們與 NVIDIA 合作，使用 NVIDIA GPU 來優化 Gemma 模型，確保業界領先的性能與前沿技術的整合應用。 </p> <p>4、基于 Google Cloud 的優化：Vertex AI 提供廣泛的 MLOps 工具集，其中包含一系列微調選項和內置推理優化的一鍵部署功能。您可以使用完全托管的 Vertex AI 工具或自行管理的 GKE 來進行高級定制，以經濟高效的方式自行選擇部署在 GPU、TPU 或 CPU 基礎設施上。 </p> <p>在負責任方面，Gemma 在設計時將 AI 原則放在首位。為了使 Gemma 預訓練模型安全可靠，谷歌使用自動技術，從訓練集中過濾掉特定的個人信息及其他敏感數據。此外，我們進行了大量的微調和人類反饋強化學習（RLHF），使指令微調模型與負責任的行為保持一致。 </p> <p>谷歌方面表示，為了解并降低 Gemma 模型帶來的風險，谷歌進行了強有力的評估，包括手工紅隊測試、自動對抗性測試，以及對危險活動的模型能力評估。 </p>

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