Gemma
WebsiteLarge Language Models (LLMs)
Gemma 是 Google 推出的一系列轻量级、最先进的开源语言模型，基于与 Gemini 模型相同的研究和技术构建，旨在促进负责任的 AI 开发。
访问网站
https://ai.google.dev/gemma
产品信息
更新时间：09/10/2024
什么是Gemma
Gemma 是由 Google 开发的开源 AI 模型家族，提供从 2B 到 27B 参数的轻量级但强大的语言模型。基于与 Google 的 Gemini 模型相同的基础构建，Gemma 旨在普及高级 AI 能力的访问，同时促进负责任的开发。Gemma 家族包括文本生成模型，以及针对代码生成（CodeGemma）和视觉语言处理（PaliGemma）等任务的专门变体。Gemma 模型设计高效，允许它们在从笔记本电脑到云基础设施的广泛硬件上运行。
Gemma 的主要功能
Gemma是由Google开发的一系列轻量级、开源的人工智能语言模型，基于与Gemini模型相同的技术构建。它在较小的尺寸（2B、7B、9B、27B参数）中提供了最先进的性能，并融入了安全措施，旨在负责任地开发AI。Gemma具有框架灵活性，针对Google Cloud进行了优化，并可以在从笔记本电脑到云基础设施的各种硬件上运行。
轻量级且高效: Gemma模型在较小的尺寸下实现了出色的基准测试结果，甚至超过了某些较大的开源模型，允许在笔记本电脑和移动设备上部署。
框架灵活性: 通过Keras 3.0兼容JAX、TensorFlow和PyTorch，使开发者能够根据需要轻松切换框架。
负责任的AI设计: 通过精心策划的数据集和严格调优，融入了全面的安全措施，确保负责任和可信赖的AI解决方案。
Google Cloud优化: 通过Vertex AI和Google Kubernetes Engine提供深度定制选项和在灵活、成本高效的AI优化基础设施上部署。
Gemma 的用例
自然语言处理任务: Gemma可用于各种文本生成任务，包括问答、摘要和推理。
代码生成和补全: CodeGemma变体带来了强大的代码补全和生成能力，适合本地计算机使用。
视觉语言任务: PaliGemma变体设计用于广泛的视觉语言任务，结合了文本和图像处理能力。
AI安全和内容审核: ShieldGemma提供了安全内容分类器模型，用于过滤AI模型的输入和输出，增强用户安全。
优点
开源且商业友好的许可
在其尺寸下表现卓越
设计时考虑了负责任的AI原则
从边缘设备到云的多样化部署选项
缺点
不如GPT-4或Gemini Ultra等大型闭源模型强大
需要技术专长才能有效实施和微调
如何使用Gemma
申请访问 Gemma: 首次使用 Gemma 之前，您必须通过 Kaggle 申请访问权限。您需要使用 Kaggle 账户接受 Gemma 的使用政策和许可条款。
选择 Gemma 模型: 根据您的需求和硬件能力，选择 Gemma 2B、7B、9B 或 27B 模型。较小的模型可以在笔记本电脑上运行，而较大的模型更适合台式机或服务器。
设置开发环境: Gemma 与 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 等流行框架通过 Keras 3.0 兼容。您可以使用 Google Colab、Kaggle 笔记本或设置本地环境。
下载模型: 从 Kaggle、Hugging Face 或 Vertex AI Model Garden 下载 Gemma 模型权重。
加载模型: 使用适当的框架（例如 Keras、PyTorch）将 Gemma 模型加载到您的环境中。
格式化输入: Gemma 对输入使用特定的格式。使用提供的聊天模板来正确格式化您的提示。
生成文本: 使用模型的生成方法根据您的输入提示创建文本输出。
微调（可选）: 如果需要，您可以使用 LoRA（低秩适应）等技术在您自己的数据上对 Gemma 进行微调，以针对特定任务进行定制。
部署（可选）: 对于生产用途，您可以将 Gemma 模型部署在 Google Cloud 服务上，如 Vertex AI 或 Google Kubernetes Engine (GKE)，以实现可扩展的推理。
Gemma 常见问题解答
Gemma是由Google DeepMind开发的一组轻量级、开源AI模型。它基于用于创建Google的Gemini模型的相同研究和技术的构建，但设计为更紧凑和高效，便于开发者使用。
Gemma 网站分析
Gemma 流量和排名
3.2M
每月访问量
-
全球排名
-
类别排名
流量趋势：May 2024-Sep 2024
Gemma 用户洞察
00:02:30
平均访问时长
2.32
每次访问页数
61.85%
用户跳出率
Gemma 的热门地区
US: 18.91%
IN: 14.5%
VN: 6%
JP: 4.88%
BR: 3.89%
Others: 51.82%
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