Gemma

Gemma是谷歌DeepMind和其他谷歌团队共同研发的一系列轻量级、前沿的开放AI模型。这些模型基于与Gemini相同的技术基础，旨在协助开发者和研究人员打造负责任的AI应用。Gemma系列包括Gemma 2B和Gemma 7B两种规模，提供预训练和指令微调版本，兼容JAX、PyTorch和TensorFlow等主流框架，确保在各种设备上都能高效运行。

主要特性

轻量级架构：设计轻巧，适应各种计算环境，包括个人电脑和工作站。
开放模型：权重公开，遵循许可协议，支持商业使用和分发。
预训练与指令微调：提供预训练模型，并通过人类反馈强化学习（RLHF）进行指令微调，确保模型行为的负责任性。
多框架支持：兼容JAX、PyTorch和TensorFlow等主流AI框架，通过Keras 3.0简化推理和监督微调（SFT）过程。
安全性与可靠性：遵循Google的AI原则，使用自动化技术过滤敏感信息，经过红队测试和对抗性测试等多重安全评估。
性能优化：针对NVIDIA GPU和Google Cloud TPUs等硬件平台进行优化，确保在各种设备上都能实现高性能。
社区支持：提供Kaggle、Colab等平台的免费资源，以及Google Cloud的积分，鼓励创新和研究。
跨平台兼容性：可在笔记本电脑、台式机、物联网设备和云端等多种设备上运行，支持广泛的AI功能。
负责任的AI工具包：发布Responsible Generative AI Toolkit，包括安全分类器、调试工具和应用指南，助力构建安全和负责任的AI应用。

技术要点

模型架构：基于Transformer解码器构建，采用多头注意力机制、旋转位置嵌入（RoPE）和GeGLU激活函数，实现高效和先进的文本处理能力。
训练基础设施：在Google的TPUv5e高性能计算平台上进行训练，利用分布式计算资源提高训练效率。
预训练数据：使用大量英语数据进行预训练，包括网络文档、数学和代码等，数据经过过滤和质量控制，减少风险。
微调策略：通过监督式微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）进行微调，使用合成文本对、人类生成的提示响应对和人类偏好数据训练的奖励模型。
安全性和责任：在设计和训练阶段考虑安全性和责任，通过数据过滤、自动化基准测试和人类评估等确保模型的安全性。
性能评估： Gemma模型在多个关键领域接受了全面的性能评估，这些领域包括问答、常识推理、数学和科学问题解答，以及编码任务等。在与同等规模或更大规模的开放模型（如Llama-13B和Mistral-7B）的对比中，Gemma在MMLU、MBPP等18个基准测试中，有11个测试结果取得了显著超越。这些成果证明了Gemma模型在多种应用场景中的高效能和竞争力。

开放性和可访问性： Gemma模型以开源的形式发布，不仅提供了预训练和微调后的检查点，还提供了推理和部署的开源代码库。这一举措极大地促进了模型的可访问性和使用便捷性，使得研究人员和开发者能够轻松地访问和利用这些先进的语言模型，从而推动AI领域的持续创新和发展。