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：2024年12月10日
Gemma 每月流量趨勢
Gemma 在最近一個月達到了 300萬次訪問量，增長率為 6.0%。這個小幅增長很可能是由於最近推出的 Gemini 1.5 Flash 和 Pro 版本，以及將 搜尋中的 AI 概覽功能擴展到更多國家，從而提升了用戶參與度和功能性。
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
3M
每月訪問量
-
全球排名
-
類別排名
流量趨勢：May 2024-Nov 2024
Gemma 用戶洞察
00:02:36
平均訪問時長
2.45
每次訪問的頁面數
57.81%
用戶跳出率
Gemma 的主要地區
US: 16.79%
IN: 14.52%
CN: 5.12%
RU: 4.92%
JP: 4.66%
Others: 53.99%
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