大动作不停，Google加入开源战局！低配版“Gemini ”Gemma来了！相当于OpenAI把GPT-3开源了

来源：硅星GenAI

几家巨头之间的大模型竞争，越来越像打牌了。你出完炸弹我出炸弹。

这不，又一个深夜炸弹。

2月21日，在与闭源的OpenAI打得火热的同时，Google突然加入了开源的战局。北京时间夜间Google突然宣布，开源了一个新的模型系列Gemma，这个模型使用了与它最强的Gemini同源的技术，并且在一系列的标准测试上秒杀了几款今天最热门的开源模型。

怎么理解这个动作的重要性呢？你可以粗暴的理解为：

这有点像现在正在训练更强大的GPT-5的OpenAI，把GPT3的低参数版给开源了。（前几天Sam Altman被问过这个问题，你们是否会在未来把GPT3开源，他没有直接回答。现在看来Google针对性很强啊。）

（X上一张有意思的图）

根据Google官方对Gemma的介绍，它的基本信息如下：

Gemma是谷歌开源的一个大型语言模型，而非像Gemini那样是多模态的，它基于与Gemini相同的技术构建，但完全公开并允许商用授权。

Gemma模型有两个主要版本，分别是Gemma 7B（70亿参数）和Gemma 2B（20亿参数）。这些模型在大规模的数据集上进行了训练，数据集包含了以英语为主的网络文档、数学数据以及代码数据，总量达到了6万亿tokens。

Gemma模型的特点包括：

架构细节：Gemma模型具有不同的参数规模，Gemma-2B有18层，d_model为2048，而Gemma-7B有28层，d_model为3072。这些模型还具有不同的前馈隐藏维度、头数和KV头数，以及词汇量。
新技术：Gemma采用了一些新技术，如Multi-Query Attention、RoPE Embeddings、GeGLU激活函数以及Normalizer Location，这些技术有助于提高模型的性能。
评测结果：谷歌官方宣称Gemma模型在70亿参数规模的语言模型中表现最佳，甚至超过了一些参数量更大的模型。
开源情况：Gemma模型遵循一个自定义的开源协议，允许商业使用。

发布完，Jeff Dean就对这个系列模型划了重点：

Gemma-7B模型在涵盖通用语言理解、推理、数学和编程的8项基准测试中，性能超过了广泛使用的Llama-2 7B和13B模型。它在数学/科学和编程相关任务上，通常也超过了Mistral 7B模型的性能。
Gemma-2B IT和Gemma-7B IT这两个经过指令调整的模型版本，在基于人类偏好的安全评估中，都优于Mistral-7B v0.2指令模型。特别是Gemma-7B IT模型在遵循指令方面也表现更佳。

（有意思的是，在Google晒出的成绩对比中，阿里的千问背后的模型Qwen系列表现也很亮眼）
我们也发布了一个负责任的生成性人工智能工具包（Responsible Generative AI Toolkit），它为负责任地使用像Gemma模型这样的开放模型提供了资源，包括：

我们发布了两个版本的模型权重：Gemma 2B和Gemma 7B。每个版本都提供了预训练和指令调整的变体。
我们为所有主要框架提供了推理和监督式微调（SFT）的工具链：通过原生Keras 3.0支持的JAX、PyTorch和TensorFlow。
提供了即用型的Colab和Kaggle笔记本，以及与流行的工具如Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo和TensorRT-LLM的集成，使得开始使用Gemma变得简单。
预训练和指令调整的Gemma模型可以在您的笔记本电脑、工作站或Google Cloud上运行，并且可以轻松部署在Vertex AI和Google Kubernetes Engine（GKE）上。
在多个AI硬件平台上的优化确保了行业领先的性能，包括NVIDIA GPU和Google Cloud TPUs。
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