Google DeepMind推出Gemma模型

Google DeepMind推出Gemma模型 这是一款轻量级、先进的开源模型，供开发者和研究人员用于AI构建。Gemma模型家族包括Gemma 2B和Gemma 7B两种尺寸，能够在不同的设备类型上运行，包括笔记本电脑、桌面电脑、IoT设备、移动设备和云端。 性能和设计 Gemma模型在技术和基础设施组件上与Gemini共享，这使得Gemma 2B和7B在其大小范围内相比其他开放模型具有最佳性能。 Gemma模型不仅可以直接在开发者的笔记本电脑或桌面电脑上运行，而且在关键基准测试中的表现超过了更大的模型，同时遵循严格的安全和负责任输出标准。 主要特点： 1.轻量级、高性能模型：Gemma模型家族包括Gemma 2B和Gemma 7B两种尺寸，提供预训练和指令调优的变体，针对其大小范围内相比其他开放模型具有最佳性能。 2.跨框架工具链支持：支持JAX、PyTorch和TensorFlow通过原生Keras 3.0进行推理和监督式微调（SFT），适应多种开发需求和环境。 3.易于入门和集成：提供准备就绪的Colab和Kaggle笔记本，以及与Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo和TensorRT-LLM等流行工具的集成，方便开发者快速上手。 4.高效的运算能力：针对多个AI硬件平台上进行优化，确保在NVIDIA GPU和Google Cloud TPU上的行业领先性能。通过与NVIDIA的合作，无论是在数据中心、云端还是本地RTX AI PC上，都确保了行业领先的性能和与尖端技术的集成。 Gemma模型能够在不同的设备类型上运行，包括笔记本电脑、桌面电脑、IoT设备、移动设备和云端。这种广泛的兼容性使得模型能够适应各种应用场景和需求。 |

Google 推出开源大模型更新 Gemma 2

Google 推出开源大模型更新 Gemma 2 Google 今天发布了其下一代开源大模型 Gemma 2，有 9B 和 27B 两种参数大小。与第一代相比，其性能更高、推理效率更高，并且内置了显著的安全改进。 Google称， 27B 的模型性能可以与比其大两倍的模型相媲美。这些大模型可在单个 NVIDIA H100 GPU 或 TPU 主机实现全精度推理，从而显著降低部署成本。 Gemma 2 也可以在 CPU 上使用量化版本进行本地推理，或者在配备 NVIDIA RTX 或 GeForce RTX 的个人电脑上使用。

Google 发布开源大语言模型 Gemma

Google 发布开源大语言模型 Gemma 谷歌今天宣布推出 Gemma，这是一个新的轻量级开源大语言模型系列。 现在 Gemma 2B 和 Gemma 7B 两个模型已经可用，每个尺寸都发布了经过预训练和指令调整的变体。谷歌同时提供了多项工具以便快速部署该模型，包括开箱即用的 Colab 实例，可快速部署的容器镜像，以及和其它流行开发工具的集成。 Gemma 模型也能够直接在开发人员笔记本电脑或台式计算机上运行。根据谷歌的，该模型在多个测试中超越的 Llama 2 等开源模型。这些新模型“受到 Gemini 的启发”，使用与其相似的技术，并被许可用于商业和研究用途。 此外，谷歌还发布了一个新的负责任的生成式AI工具包，以提供“使用 Gemma 创建更安全的人工智能应用程序的指导和基本工具”以及调试工具。 , ,

Google发布了一对开源人工智能模型Gemma 2B和7B 适用于较小的任务

Google发布了一对开源人工智能模型Gemma 2B和7B 适用于较小的任务 不过，这些模型在复杂性上的不足，可能会在速度和使用成本上得到弥补。尽管规模较小，但Google声称，Gemma 模型"在关键基准测试中明显超越了更大的模型"，并且"能够直接在开发人员的笔记本电脑或台式电脑上运行"。这些模型将通过 Kaggle、Hugging Face、NVIDIA 的 NeMo 和Google的 Vertex AI 提供。Gemma 进入开源生态系统的方式与 Gemini 的发布方式截然不同。虽然开发者可以在 Gemini 的基础上进行开发，但他们要么通过 API，要么在Google的 Vertex AI 平台上进行开发。Gemini 被认为是一种封闭的人工智能模式。通过将 Gemma 开源，更多的人可以尝试使用Google的人工智能，而不是转向提供更好访问权的竞争对手。无论组织规模、用户数量和项目类型如何，这两种尺寸的模型都将获得商业许可。不过，与其他公司一样，Google通常禁止将其模型用于武器开发项目等特定任务。Gemma 还将提供"负责任的人工智能工具包"，因为开放模型比 Gemini 等封闭系统更难设置防护措施。Google DeepMind 产品管理总监特里斯-瓦肯汀说，"由于开放模型的固有风险，公司对 Gemma 进行了更广泛的重新设计"。负责任的人工智能工具包允许开发人员在项目中部署 Gemma 时创建自己的准则或禁用词列表。该工具包还包括一个模型调试工具，可让用户调查 Gemma 的行为并纠正问题。Warkentin 表示，这些模型目前最适用于英语语言相关任务，希望能与社区合作，满足英语任务以外的市场需求。开发人员可以在 Kaggle 中免费使用 Gemma，首次使用Google云的用户可以获得 300 美元的免费额度来使用模型。该公司表示，研究人员最多可申请 500000 美元的额度。虽然目前还不清楚人们对 Gemma 这样的小模型有多大需求，但其他人工智能公司也推出了重量更轻的旗舰基础模型。Meta 去年推出了 Llama 2 7B，这是 Llama 2 的最小迭代版本。 Gemini 本身也有几种重量，包括 Gemini Nano、Gemini Pro 和 Gemini Ultra，Google最近宣布推出速度更快的 Gemini 1.5，目前也是针对企业用户和开发人员。顺便说一下，Gemma 的意思是宝石。 ... PC版： 手机版：

Google发布Gemma 2轻量级开放模型 以极小的成本提供强大的性能

Google发布Gemma 2轻量级开放模型 以极小的成本提供强大的性能 Gemma 2 有两种规格：90 亿 (9B) 和 270 亿 (27B) 个参数。新一代模型的推理效率更高，性能也优于第一个 Gemma 模型。Google称，27B 模型的性能可与两倍于其规模的模型相媲美，而 9B 模型的性能则优于 Llama 3 8B 和其他类似规模的开源模型。未来几个月，Google计划发布参数为 2.6B 的 Gemma 2 型号，它将更适合智能手机的人工智能应用场景。新的 Gemma 2 模型可以托管在单个英伟达 A100 80GB Tensor Core GPU、英伟达 H100 Tensor Core GPU 或单个 TPU 主机上，从而降低人工智能基础架构成本。甚至可以通过Hugging Face Transformers在英伟达 RTX 或 GeForce RTX 桌面 GPU 上运行 Gemma 2。从下个月开始，Google云客户可以在Vertex AI上部署和管理 Gemma 2。开发人员现在可以在 Google AI Studio 上试用新的 Gemma 2 模型。在 Gemma 2 的训练过程中，Google对训练前的数据进行了过滤，并根据一套全面的安全指标进行了测试和评估，以识别和减少潜在的偏差和风险。Google通过 Kaggle 或 Colab 免费层免费提供 Gemma 2。学术研究人员可申请Gemma 2 学术研究计划，以获得 Google 云积分。Gemma 2 集高性能、高效率和可访问性于一身，改变了开源人工智能领域的游戏规则，致力于开放访问和负责任的人工智能开发，为人工智能的未来树立了一个积极的榜样。 ... PC版： 手机版：

见鬼了，谷歌居然开源LLM模型了，Meta要慌了。

见鬼了，谷歌居然开源LLM模型了，Meta要慌了。 Gemma 采用了和Gemini一样技术的开源LLM，同时质量也比同规模的模型要强。 下面是一些要点： ◈ 两种尺寸的模型权重：Gemma 2B和Gemma 7B。每种尺寸都有预训练和指导调整的变体。 ◈ 一个生成式人工智能工具包，为使用Gemma创建更安全的人工智能应用提供指导和必要工具。 ◈ 通过原生Keras 3.0为所有主要框架（JAX、PyTorch和TensorFlow）提供推理和监督微调（SFT）的工具链。 ◈ 准备好的Colab和Kaggle笔记本，以及与Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo和TensorRT等流行工具的集成，使得开始使用Gemma变得非常容易。 ◈ 预先训练和经过调整的Gemma模型可以在您的笔记本电脑、工作站或Google Cloud上运行，并可以轻松部署到Vertex AI和Google Kubernetes Engine（GKE）。 ◈ 跨多个人工智能硬件平台的优化确保了行业领先的性能，包括NVIDIA GPU和Google Cloud TPU。 ◈ 允许所有组织进行负责任的商业使用和分发，无论规模大小。 ◈未来还会发布Gemma更大模型变体。 了解更多：