Gemma
Gemma 是 Google 開發的一個輕量級、最先進的開源語言模型家族,建立在與 Gemini 模型相同的研發和技術基礎上,專為負責任的 AI 開發而設計。
https://ai.google.dev/gemma?utm_source=aipure

產品資訊
更新時間:2025年03月16日
Gemma 每月流量趨勢
Gemma 的流量下降了 10.8%,最近一個月的訪問量為 3.86M。由於 Gemma 缺乏具體的更新或新功能,再加上 Google 推出了 Gemini 2.0 和其他先進的 AI 工具,可能導致了這種下降。用戶可能正在探索這些更新、更先進的選擇。
什麼是 Gemma
Gemma 是由 Google 開發的開源 AI 模型家族,提供從 2B 到 27B 參數範圍的輕量級但強大的語言模型。建立在與 Google 的 Gemini 模型相同的基礎上,Gemma 旨在普及高級 AI 功能的訪問,同時促進負責任的開發。Gemma 家族包括文本生成模型,以及針對代碼生成(CodeGemma)和視覺語言處理(PaliGemma)等任務的專用變體。Gemma 模型設計為高效,允許它們在從筆記本電腦到雲基礎設施的廣泛硬體上運行。
Gemma 的主要功能
Gemma 是一系列輕量級、開源的 AI 語言模型,由 Google 開發,基於與 Gemini 模型相同的技術。它在小尺寸(2B、7B、9B、27B 參數)下提供最先進的性能,整合了安全措施,並旨在負責任地開發 AI。Gemma 具有框架靈活性,針對 Google Cloud 進行了優化,並可在從筆記本電腦到雲基礎設施的各種硬體上運行。
輕量且高效: Gemma 模型在小尺寸下達到卓越的基準結果,甚至超越某些較大的開源模型,允許在筆記本電腦和移動設備上部署。
框架靈活性: 通過 Keras 3.0 兼容 JAX、TensorFlow 和 PyTorch,使開發人員能夠根據需要輕鬆切換框架。
負責任的 AI 設計: 通過精心策劃的數據集和嚴格調優整合了全面的安全措施,確保負責任且可信賴的 AI 解決方案。
Google Cloud 優化: 通過 Vertex AI 和 Google Kubernetes Engine 提供深度定制選項和在靈活、成本高效的 AI 優化基礎設施上部署。
Gemma 的使用案例
自然語言處理任務: Gemma 可用於各種文本生成任務,包括問答、摘要和推理。
代碼生成和補全: CodeGemma 變體帶來了適合本地電腦的強大代碼補全和生成功能。
視覺語言任務: PaliGemma 變體設計用於廣泛的視覺語言任務,結合了文本和圖像處理能力。
AI 安全和內容審核: ShieldGemma 提供安全內容分類器模型,用於過濾 AI 模型的輸入和輸出,增強用戶安全。
優點
開源且商業友好的許可
在其尺寸下表現卓越
設計時考慮了負責任的 AI 原則
從邊緣設備到雲的多樣化部署選項
缺點
不如較大的封閉源模型如 GPT-4 或 Gemini Ultra 強大
需要技術專長才能有效實施和微調
如何使用 Gemma
請求訪問 Gemma: 首次使用 Gemma 之前,您必須通過 Kaggle 請求訪問。您需要使用 Kaggle 帳戶接受 Gemma 使用政策和許可條款。
選擇 Gemma 模型: 根據您的需求和硬體能力,從 Gemma 2B、7B、9B 或 27B 模型中選擇。較小的模型可以在筆記本電腦上運行,而較大的模型更適合桌面或服務器。
設置開發環境: Gemma 與 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 等流行框架通過 Keras 3.0 兼容。您可以使用 Google Colab、Kaggle 筆記本或設置本地環境。
下載模型: 從 Kaggle、Hugging Face 或 Vertex AI Model Garden 下載 Gemma 模型權重。
加載模型: 使用適當的框架(例如 Keras、PyTorch)將 Gemma 模型加載到您的環境中。
格式化您的輸入: Gemma 使用特定的輸入格式。使用提供的聊天模板正確格式化您的提示。
生成文本: 使用模型的生成方法根據您的輸入提示創建文本輸出。
微調(可選): 如果需要,您可以使用 LoRA(低秩適應)等技術在您自己的數據上對 Gemma 進行微調,以專門化其用於特定任務。
部署(可選): 對於生產使用,您可以在 Google Cloud 服務(如 Vertex AI 或 Google Kubernetes Engine (GKE))上部署 Gemma 模型,以進行可擴展的推理。
Gemma 常見問題
Gemma 是一系列由 Google DeepMind 開發的輕量級、開源 AI 模型。它基於用於創建 Google 的 Gemini 模型的相同研究和技術構建,但設計為更緊湊和高效,以便開發人員使用。
Gemma 網站分析
Gemma 流量和排名
3.9M
每月訪問量
-
全球排名
-
類別排名
流量趨勢:May 2024-Feb 2025
Gemma 用戶洞察
00:02:51
平均訪問時長
3.01
每次訪問的頁面數
52.34%
用戶跳出率
Gemma 的主要地區
US: 14.75%
IN: 11.87%
CN: 10.3%
VN: 4.17%
JP: 4.14%
Others: 54.77%