Google Gemma是什么？

Google Gemma 是由 Google DeepMind 和 Google 其他團隊開發的一系列輕量級、先進的開放模型，對標另一個ai模型：Llama，Gemma這個名字來源于拉丁語中的“寶石”，靈感來自該公司更大、功能更強大的 AI 模型 Gemini，Gemma將向全球用戶提供兩種規模版本：2B（20億參數）和7B（70億參數），能夠支持各種工具和系統，同時能在開發者的筆記本電腦及工作站上順暢運行。

與 Gemma 一起，Google 還發布了一個新的生成式AI工具包，為使用 Gemma 創建更安全的 AI 應用程序提供指導和基本工具。

要想體驗Gemma，最方便直觀用 LM Studio。使用地址：https://lmstudio.ai，點擊下載模型，自帶GUI對話界面。

Google Gemma功能特征：

• 技術背景：Gemma 建立在用于創建 Gemini 模型的相同研究和技術之上，利用相同的基礎設施組件。

• 型號尺寸：發布了兩種尺寸的 Gemma 型號：Gemma 2B 和 Gemma 7B，每種型號都配備了預訓練和指令調整的變體。

• 性能：盡管重量輕，但 Gemma 型號提供了最先進的性能，超出了對其尺寸的預期，并遵守了 Google 關于安全和負責任輸出的嚴格標準。

• 責任：谷歌強調負責任地使用人工智能，采用自動化技術從訓練集中過濾掉敏感數據，并采用廣泛的微調和強化學習方法。

• 可訪問性：Gemma 型號在全球范圍內可用，并附帶支持開發人員創新、促進協作和指導負責任使用的工具。

• 硬件兼容性：這些模型經過優化，可在各種 AI 硬件平臺上運行，確保在部署在 Google Cloud 的 TPU 或 NVIDIA GPU 上時具有行業領先的性能。

Google Gemma如何使用？

為了有效地使用Google Gemma，建議遵循以下步驟：

1、深入了解 Gemma 模型及其規格

• 熟悉 Gemma 的不同版本，例如 Gemma 2B 和 Gemma 7B。

• 掌握各型號的預訓練和指令調整變體，以及它們的適用場景。

2、探索支持工具和框架

• 了解 Google 提供的工具，這些工具旨在支持 Gemma 模型的創新使用和負責任使用。

• 熟悉跨 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 等主流框架的工具鏈，以便于進行模型推理和監督微調。

3、評估實際應用和性能

• 通過研究技術報告和實際應用案例，了解 Gemma 模型在實際環境中的表現。

• 查閱 Gemma 模型在 MMLU 語言理解基準和 HumanEval 編程挑戰等基準測試中的表現。

4、確保負責任使用和遵守道德規范

• 了解集成到 Gemma 中的 AI 原則，以及為保證模型輸出的安全性和負責任性所做的努力。

• 利用 Google 提供的負責任生成式 AI 工具包，指導模型的負責任使用。

5、掌握技術細節和硬件兼容性

• 深入了解 Gemma 模型的技術細節，包括在不同 AI 硬件平臺上的優化策略。

• 了解模型的使用條款，包括允許的商業用途和分發政策。

6、實踐教程和示例

• 通過 Keras NLP 指南中提供的動手教程和示例，開始實踐使用 Gemma。

• 探索如何使用 LoRA API 和多 GPU/TPU 來微調 Gemma 模型。

7、實現與外部平臺的集成

• 探索將 Gemma 與外部平臺和工具（如 Hugging Face、MaxText 和 TensorRT-LLM）的集成方法。

8、探索部署選項

• 根據項目需求，選擇在本地機器、Google Cloud（包括 Vertex AI 和 Google Kubernetes Engine）或通過參加 Kaggle 和 Colab 競賽來部署 Gemma 模型。

其他資源

訪問Google Gemma GitHub 庫或者通過訪問 ai.google.dev/gemma，獲取更多關于Google Gemma及其開發的信息并獲取快速入門指南。

根據以上步驟，您可以有效地整合 Google Gemma 模型到您的項目中。