Google Gemma是什么？

Google Gemma 是由 Google DeepMind 和 Google 其他團(tuán)隊(duì)開發(fā)的一系列輕量級(jí)、先進(jìn)的開放模型，對(duì)標(biāo)另一個(gè)ai模型：Llama，Gemma這個(gè)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(qiáng)大的 AI 模型 Gemini，Gemma將向全球用戶提供兩種規(guī)模版本：2B（20億參數(shù)）和7B（70億參數(shù)），能夠支持各種工具和系統(tǒng)，同時(shí)能在開發(fā)者的筆記本電腦及工作站上順暢運(yùn)行。

與 Gemma 一起，Google 還發(fā)布了一個(gè)新的生成式AI工具包，為使用 Gemma 創(chuàng)建更安全的 AI 應(yīng)用程序提供指導(dǎo)和基本工具。

要想體驗(yàn)Gemma，最方便直觀用 LM Studio。使用地址：https://lmstudio.ai，點(diǎn)擊下載模型，自帶GUI對(duì)話界面。

Google Gemma功能特征：

• 技術(shù)背景：Gemma 建立在用于創(chuàng)建 Gemini 模型的相同研究和技術(shù)之上，利用相同的基礎(chǔ)設(shè)施組件。

• 型號(hào)尺寸：發(fā)布了兩種尺寸的 Gemma 型號(hào)：Gemma 2B 和 Gemma 7B，每種型號(hào)都配備了預(yù)訓(xùn)練和指令調(diào)整的變體。

• 性能：盡管重量輕，但 Gemma 型號(hào)提供了最先進(jìn)的性能，超出了對(duì)其尺寸的預(yù)期，并遵守了 Google 關(guān)于安全和負(fù)責(zé)任輸出的嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)。

• 責(zé)任：谷歌強(qiáng)調(diào)負(fù)責(zé)任地使用人工智能，采用自動(dòng)化技術(shù)從訓(xùn)練集中過濾掉敏感數(shù)據(jù)，并采用廣泛的微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。

• 可訪問性：Gemma 型號(hào)在全球范圍內(nèi)可用，并附帶支持開發(fā)人員創(chuàng)新、促進(jìn)協(xié)作和指導(dǎo)負(fù)責(zé)任使用的工具。

• 硬件兼容性：這些模型經(jīng)過優(yōu)化，可在各種 AI 硬件平臺(tái)上運(yùn)行，確保在部署在 Google Cloud 的 TPU 或 NVIDIA GPU 上時(shí)具有行業(yè)領(lǐng)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(guī)格

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

• 掌握各型號(hào)的預(yù)訓(xùn)練和指令調(diào)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(chuàng)新使用和負(fù)責(zé)任使用。

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

3、評(píng)估實(shí)際應(yīng)用和性能

• 通過研究技術(shù)報(bào)告和實(shí)際應(yīng)用案例，了解 Gemma 模型在實(shí)際環(huán)境中的表現(xiàn)。

• 查閱 Gemma 模型在 MMLU 語言理解基準(zhǔn)和 HumanEval 編程挑戰(zhàn)等基準(zhǔn)測(cè)試中的表現(xiàn)。

4、確保負(fù)責(zé)任使用和遵守道德規(guī)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(fù)責(zé)任性所做的努力。

• 利用 Google 提供的負(fù)責(zé)任生成式 AI 工具包，指導(dǎo)模型的負(fù)責(zé)任使用。

5、掌握技術(shù)細(xì)節(jié)和硬件兼容性

• 深入了解 Gemma 模型的技術(shù)細(xì)節(jié)，包括在不同 AI 硬件平臺(tái)上的優(yōu)化策略。

• 了解模型的使用條款，包括允許的商業(yè)用途和分發(fā)政策。

6、實(shí)踐教程和示例

• 通過 Keras NLP 指南中提供的動(dòng)手教程和示例，開始實(shí)踐使用 Gemma。

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

7、實(shí)現(xiàn)與外部平臺(tái)的集成

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

8、探索部署選項(xiàng)

• 根據(jù)項(xiàng)目需求，選擇在本地機(jī)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(guān)于Google Gemma及其開發(fā)的信息并獲取快速入門指南。

根據(jù)以上步驟，您可以有效地整合 Google Gemma 模型到您的項(xiàng)目中。