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剛剛,谷歌推出最強(qiáng)開放模型Gemma,性能超Llama-2,,可在筆記本和臺式機(jī)運行 – AI新智界

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剛剛,,谷歌推出最強(qiáng)開放模型Gemma,性能超Llama-2,,可在筆記本和臺式機(jī)運行 – AI新智界圖片來源:由無界AI生成

?剛剛,,谷歌在大模型領(lǐng)域又有了新動作:重磅推出了一系列輕量級、先進(jìn)的開放模型 Gemma,。
據(jù)介紹,,Gemma 由 Google DeepMind 和 Google 的其他團(tuán)隊共同開發(fā),采用與創(chuàng)建 Gemini 模型相同的研究和技術(shù)構(gòu)建而成,,專為負(fù)責(zé)任的人工智能開發(fā)而設(shè)計,,其名字來自拉丁語 gemma,意為“寶石”,。
Google DeepMind 首席執(zhí)行官 Demis Hassabis 在 X 上表示,,“我們長期以來一直支持負(fù)責(zé)任的開源和科學(xué),這可以推動快速的研究進(jìn)展,,因此我們很自豪地發(fā)布了 Gemma……”

剛剛,,谷歌推出最強(qiáng)開放模型Gemma,性能超Llama-2,,可在筆記本和臺式機(jī)運行 – AI新智界

研究團(tuán)隊在 Google DeepMind 官方博客中公布了一些關(guān)于 Gemma 的關(guān)鍵細(xì)節(jié),,如下:

  • 谷歌將發(fā)布兩種尺寸的模型權(quán)重:Gemma 2B 和 Gemma 7B,且每種尺寸都發(fā)布了預(yù)訓(xùn)練和指令微調(diào)變體,。
  • 新的 Responsible Generative AI 工具包為使用 Gemma 創(chuàng)建更安全的 AI 應(yīng)用提供了指導(dǎo)和基本工具,。
  • 谷歌也為所有主要框架的推理和監(jiān)督微調(diào)(SFT)提供了工具鏈:JAX、PyTorch 和 TensorFlow,以及本地 Keras 3.0,。
  • 現(xiàn)成可用的 Colab 和 Kaggle 筆記本,,以及與 Hugging Face、MaxText,、NVIDIA NeMo 和 TensorRT-LLM 等流行工具的集成,也使得開發(fā)者上手 Gemma 非常容易,。
  • 經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練和指令微調(diào)的 Gemma 模型可在用戶的筆記本電腦,、工作站或谷歌云上運行,并可在 Vertex AI 和谷歌 Kubernetes Engine (GKE) 上輕松部署,。
  • 跨多個 AI 硬件平臺的優(yōu)化確保了行業(yè)領(lǐng)先的性能,,包括英偉達(dá) GPU 和谷歌云 TPU。
  • 在使用條款下,,允許所有組織(無論規(guī)模大?。┻M(jìn)行負(fù)責(zé)任的商業(yè)使用和分發(fā)。
    此外,,研究團(tuán)隊也在博客中寫道,,“從今天開始,Gemma 將在全球發(fā)布,?!?/strong>也就是說,國內(nèi)的開發(fā)者從今天起也可以使用 Gemma,。(快速入門指南:https://ai.google.dev/gemma?hl=zh-cn)

同尺寸下最強(qiáng)

據(jù)官方博客介紹,,Gemma 模型與 Gemini 共享技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施組件,,這使得 Gemma 2B 和 7B 與其他開放模型相比,,在其規(guī)模上實現(xiàn)了同類最佳的性能,。而且,Gemma 模型能夠直接在開發(fā)人員的筆記本電腦或臺式電腦上運行,。
值得一提的是,Gemma 在關(guān)鍵基準(zhǔn)上超過了更大的模型,,同時還符合谷歌嚴(yán)格的安全和負(fù)責(zé)任的輸出標(biāo)準(zhǔn),。

剛剛,谷歌推出最強(qiáng)開放模型Gemma,,性能超Llama-2,,可在筆記本和臺式機(jī)運行 – AI新智界

此外,,為了使 Gemma 預(yù)訓(xùn)練模型安全可靠,谷歌使用自動化技術(shù)從訓(xùn)練集中過濾掉某些個人信息和其他敏感數(shù)據(jù),;還使用了大量的微調(diào)和基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF),,從而使 Gemma 的指令微調(diào)模型與負(fù)責(zé)任的行為保持一致;為了解并降低 Gemma 模型的風(fēng)險,,谷歌進(jìn)行了嚴(yán)格的評估,,包括人工紅隊、自動對抗測試和危險活動模型能力評估,。

跨框架,、工具和硬件優(yōu)化

谷歌方面表示,為適應(yīng)特定的應(yīng)用需求,,比如匯總或檢索增強(qiáng)生成(RAG),,開發(fā)者可以使用自己的數(shù)據(jù)對 Gemma 模型進(jìn)行微調(diào)

目前,,Gemma 支持多種工具和系統(tǒng):

  • 多框架工具:使用最喜歡的框架,,在多框架 Keras 3.0、本地 PyTorch,、JAX 和 Hugging Face Transformers 中進(jìn)行推理和微調(diào)的參考實現(xiàn),。
  • 跨設(shè)備兼容性:Gemma 模型可在筆記本電腦、臺式機(jī),、物聯(lián)網(wǎng)、移動和云等流行設(shè)備類型中運行,,從而實現(xiàn)廣泛的 AI 功能,。
  • 尖端硬件平臺:谷歌與英偉達(dá)合作,針對英偉達(dá) GPU 優(yōu)化 Gemma,,從數(shù)據(jù)中心到云端再到本地 RTX AI PC,,確保業(yè)界領(lǐng)先的性能和與尖端技術(shù)的集成。
  • 針對谷歌云進(jìn)行了優(yōu)化:Vertex AI 提供廣泛的 MLOps 工具集,,具有一系列調(diào)整選項,,并可使用內(nèi)置推理優(yōu)化功能進(jìn)行一鍵式部署??墒褂猛耆芾淼?Vertex AI 工具或自主管理的 GKE 進(jìn)行高級定制,,包括部署到任何平臺的 GPU、TPU 和 CPU 上具有成本效益的基礎(chǔ)設(shè)施,。

參考鏈接:
https://blog.google/technology/developers/gemma-open-models/
技術(shù)報告鏈接:
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf

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