Google宣布将于6月推出其开放模型的27B参数版本：Gemma 2

Google宣布将于6月推出其开放模型的27B参数版本：Gemma2PaliGemma是一种预训练的Gemma变体，Google将其描述为"Gemma系列中的第一个视觉语言模型"，适用于图像标题、图像标签和视觉问答用例。到目前为止，今年早些时候推出的标准Gemma模型只有20亿参数和70亿参数两个版本，因此这个新的270亿参数模型是一个相当大的进步。Google实验室副总裁乔希-伍德沃德（JoshWoodward）在周二的发布会上指出，Gemma模型在各种服务平台上的下载次数已超过"数百万次"。他强调说，Google对270亿个模型进行了优化，使其能够在英伟达（NVIDIA）的下一代GPU、单个Google云TPU主机和受管理的顶点人工智能服务上运行。Google还没有分享有关Gemma2的大量数据，所以我们只能等开发者拿到它之后再看它的表现。"我们已经看到了一些很好的质量。它的性能已经超过了比它大两倍的模型，"伍德沃德说。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1430902.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1430902.htm

Google Colab 服务将免费支持 AI 辅助编程

GoogleColab服务将免费支持AI辅助编程Google宣布其免费JupyterNotebook环境Colaboratory(Colab)将加入AI辅助编程功能，包括代码补全，用自然语言去生成代码，辅助编程的聊天机器人。Colab将使用基于PaLM2的代码模型家族Codey，而Codey利用了从外部来源获得授权的高质量代码数据集进行微调，为Python和Colab特定用途进行了定制。来源，来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot

Google DeepMind推出Gemma模型

GoogleDeepMind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Gemma2B和Gemma7B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Gemma2B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Gemma2B和Gemma7B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Keras3.0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HuggingFace、MaxText、NVIDIANeMo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NVIDIAGPU和GoogleCloudTPU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RTXAIPC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。

重磅：Google 刚刚发布了一个超强的开源模型 Gemma

重磅：Google刚刚发布了一个超强的开源模型Gemma这是AI开源模型生态的一大步。GoogleDeepMindCEODemis表示：「我们长期以来一直支持负责任的开放源代码和科学，这可以推动快速的研究进展，因此我们很自豪地发布了Gemma：一套轻量级的开放模型，其大小在同类产品中名列前茅，其灵感来源于双子座所使用的相同技术。」Gemma开放模型的特点-Gemma是一个轻量级、最先进的开放式模型系列，采用了与Gemini相同的研究和技术。-Gemma由GoogleDeepMind和Google的其他团队共同开发，其灵感来源于双子座，名字反映了拉丁语gemma，意为「宝石」。-两种尺寸：Gemma2B和Gemma7B。每种规模都发布了预训练和指令调整变体。（Hans注，在图2中，你能看到7B在多项核心指标，大幅领先Llama-2。）-经过预训练和指令调整的Gemma模型可在你的笔记本电脑、工作站或GoogleCloud上运行，并可在VertexAI和谷歌KubernetesEngine上轻松部署。使用、研究和AI伦理方面的补充：-允许所有组织（无论规模大小）以负责任的方式进行商业使用和分发。-Gemma专为推动人工智能创新的开发人员和研究人员组成的开放社区而打造。-现在就可以开始使用Gemma，免费访问Kaggle，免费使用Colab笔记本，首次使用GoogleCloud的用户还可获得300美元的积分。-研究人员还可以申请高达500,000美元的GoogleCloud信用额度来加速他们的项目。详情部署和使用，现在就可以访问：http://ai.google.dev/gemma

Mistral 宣布最新开放大模型 Mixtral 8x22B

Mistral宣布最新开放大模型Mixtral8x22B法国AI创业公司Mistral宣布了其最新的开放大模型，公布的测试显示它是目前最先进的开放模型。Mistral称8x22B是真正开放的模型，使用Apache2.0许可证，允许任何人不受限制的使用。它是一种稀疏Mixture-of-Experts(SMoE)模型，有1410亿参数，但活跃参数仅为390亿，在其规模下提供了无与伦比的成本效率。Mixtral8x22B的优点包括：精通英语、法语、意大利语、德语和西班牙语，具有强大的数学和编码能力，原生能函数调用，64K令牌上下文窗口。来源，频道：@kejiqu群组：@kejiquchat

Google 推出 Gemma 开源模型

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Gemma2B和Gemma7B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Gemma2B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Gemma2B和Gemma7B.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Keras3.0.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HuggingFace、MaxText、NVIDIANeMo.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NVIDIAGPU和GoogleCloudTPU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RTXAIPC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，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。HuggingFace测试链接：https://huggingface.co/models?other=gemmavia匿名标签:#Google#Gemma频道:@GodlyNews1投稿:@GodlyNewsBot