首頁傑瑪（Gemma）揭露了高級開放式模型
在 Google，我們致力於讓 AI 對每個人都易於使用且有益。我們在開源貢獻方面的記錄，包括 Transformers、TensorFlow、BERT、T5、JAX、AlphaFold 和 AlphaCode，體現了這一承諾。我們很高興宣佈推出我們最新的開源模型 Gemma，旨在賦能開發者和研究人員負責任地構建 AI。
Gemma 開源模型
Gemma 代表了一系列輕量級、尖端的開源模型，汲取了推動我們 Gemini 模型創建的相同研究和技術。由 Google DeepMind 和其他 Google 團隊開發，Gemma 的靈感來自 Gemini，其名稱源自拉丁文 gemma，意為「珍貴的寶石」。除了模型權重外，我們還發布了一套工具，旨在激發開發者創新，促進協作，並確保 Gemma 模型的負責任使用。
Gemma 現已在全球範圍內可用。以下是你需要知道的內容：
- 我們提供兩種模型尺寸：Gemma 2B 和 Gemma 7B，每種均有預訓練和指令微調版本。
- 我們的新 Responsible Generative AI Toolkit 為你提供了使用 Gemma 開發更安全 AI 應用所需的指導和工具。
- 我們創建了適用於 JAX、PyTorch 和 TensorFlow（通過原生 Keras 3.0）的推理和監督微調（SFT）工具鏈。
- 為了幫助你入門，我們準備了 Colab 和 Kaggle 筆記本，並將 Gemma 與 Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo 和 TensorRT-LLM 等熱門平台整合。
- 無論你使用的是筆記型電腦、工作站還是 Google Cloud，通過 Vertex AI 和 Google Kubernetes Engine (GKE) 部署 Gemma 都非常簡單。
- Gemma 針對多種 AI 硬體平台的性能進行了優化，包括 NVIDIA GPU 和 Google Cloud TPU。
- 使用條款允許負責任的商業使用和分發，適用於各種規模的組織。
尺寸上的頂尖性能
Gemma 模型利用了與我們最先進且廣泛可用的 AI 模型 Gemini 相同的技術和基礎設施支撐。這種協同作用使 Gemma 2B 和 7B 在其尺寸範圍內實現了頂尖性能，超越其他開源模型。令人矚目的是，Gemma 模型可以直接在開發者的筆記型電腦或桌上型電腦上運行。它們甚至在關鍵基準測試中超越了更大的模型，同時保持我們對安全和負責任輸出的嚴格標準。如需深入了解性能指標、數據集詳情和建模方法，請查看我們的技術報告。
以負責任為設計核心
負責任是 Gemma 設計的核心，遵循我們的 AI 原則。為了確保預訓練模型的安全性和可靠性，我們採用了自動化技術，從訓練集中移除個人資訊和敏感數據。我們還進行了廣泛的微調，並使用來自人類反饋的強化學習（RLHF），以確保指令微調模型符合負責任的行為。為了降低風險，我們進行了徹底的評估，包括手動紅隊測試、自動對抗測試以及潛在濫用評估。這些努力在我們的模型卡中詳細說明。1
與 Gemma 一起，我們推出了新的 Responsible Generative AI Toolkit，以支持開發者和研究人員構建安全且負責任的 AI 應用。此工具包包括：
- 安全分類：一種用於以有限範例開發強大安全分類器的新方法。
- 除錯：一個幫助你理解和修正 Gemma 行為的工具。
- 指導：來自 Google 在大型語言模型經驗的最佳實踐指南。
跨框架、工具和硬體的優化
你可以通过微調 Gemma 模型以適應你的特定需求，例如摘要或檢索增強生成（RAG）。Gemma 與廣泛的工具和系統兼容：
- 多框架工具：使用你偏好的框架，包含用於推理和微調的參考實現，包括多框架 Keras 3.0、原生 PyTorch、JAX 和 Hugging Face Transformers。
- 跨設備兼容性：Gemma 模型可在多種設備上無縫運行，從筆記型電腦、桌上型電腦到物聯網和行動設備，以及雲端平台，使 AI 適用於廣泛的受眾。
- 尖端硬體平台：與 NVIDIA 合作，我們為 NVIDIA GPU 優化了 Gemma，確保從數據中心到本地 RTX AI PC 的最佳性能。
- 針對 Google Cloud 優化：Vertex AI 提供全面的 MLOps 工具包，包含多種調優選項和一鍵部署，使用內建的推理優化。對於進階自訂，你可以使用完全託管的 Vertex AI 工具或自管理的 GKE，部署到 GPU、TPU 和 CPU 的高效基礎設施上。
免費研究與開發信用
Gemma 專為推動 AI 創新的開發者和研究人員社群設計。立即開始探索 Gemma，通過 Kaggle 免費訪問、Colab 筆記本的免費層級，以及首次使用 Google Cloud 的用戶可獲得 300 美元的信用。研究人員還可申請高達 50 萬美元的 Google Cloud 信用，以推動他們的項目。
開始使用
欲了解更多關於 Gemma 的資訊並找到快速入門指南，請訪問 ai.google.dev/gemma。
隨著我們繼續擴展 Gemma 模型家族，我們很高興推出針對不同應用量身定制的新變體。請密切關注即將舉辦的活動和參與、學習及與 Gemma 創新的機會。
我們迫不及待想看到你用 Gemma 創造什麼！
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評論 (32)
0/500
![RoyMartínez]()
Google setzt mit Gemma mal wieder ein Zeichen für offene KI. Aber mal ehrlich, wie viele dieser 'Open'-Modelle sind am Ende wirklich für alle zugänglich und nicht nur für große Tech-Firmen mit den nötigen Rechenressourcen? 🤔 Die Liste der bisherigen Projekte ist beeindruckend, keine Frage. Hoffentlich bleibt es nicht nur bei einer Ankündigung und die Dokumentation ist auch für Einsteiger verständlich.
![BillyGreen]()
Super cool to see Google dropping Gemma models! 😎 Open-source AI like this could spark some wild innovations, but I wonder how it stacks up against closed models in real-world tasks.
![WalterWalker]()
Googleの最新オープンモデルは素晴らしいですが、技術に詳しくない私たちにもっと簡単に使えるようにしてほしいです。それでも、オープンソースへのこのような取り組みを見るのは素晴らしいですね！Google、限界に挑戦し続けてください！🚀
![CharlesJohnson]()
Los nuevos modelos de Gemma son un cambio de juego. Los he estado usando en mis proyectos y son muy intuitivos y potentes. El único inconveniente es que la curva de aprendizaje puede ser empinada para principiantes. En general, una excelente adición al catálogo de IA de Google. 😎
![WilliamMiller]()
Os últimos modelos abertos do Google são impressionantes, mas acho que poderiam fazer mais para simplificar a tecnologia para nós, não técnicos. Ainda assim, é ótimo ver esse compromisso com o open-source! Continue empurrando os limites, Google! 🚀
![RogerJackson]()
구글의 최신 오픈 모델은 인상적이지만, 기술에 익숙하지 않은 우리에게 더 쉽게 만들어 주었으면 좋겠어요. 그래도 오픈소스에 대한 이런 헌신을 보는 건 멋지네요! 구글, 계속해서 한계를 밀어붙여 주세요! 🚀
在 Google，我們致力於讓 AI 對每個人都易於使用且有益。我們在開源貢獻方面的記錄，包括 Transformers、TensorFlow、BERT、T5、JAX、AlphaFold 和 AlphaCode，體現了這一承諾。我們很高興宣佈推出我們最新的開源模型 Gemma，旨在賦能開發者和研究人員負責任地構建 AI。
Gemma 開源模型
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- 無論你使用的是筆記型電腦、工作站還是 Google Cloud，通過 Vertex AI 和 Google Kubernetes Engine (GKE) 部署 Gemma 都非常簡單。
- Gemma 針對多種 AI 硬體平台的性能進行了優化，包括 NVIDIA GPU 和 Google Cloud TPU。
- 使用條款允許負責任的商業使用和分發，適用於各種規模的組織。
尺寸上的頂尖性能
Gemma 模型利用了與我們最先進且廣泛可用的 AI 模型 Gemini 相同的技術和基礎設施支撐。這種協同作用使 Gemma 2B 和 7B 在其尺寸範圍內實現了頂尖性能，超越其他開源模型。令人矚目的是，Gemma 模型可以直接在開發者的筆記型電腦或桌上型電腦上運行。它們甚至在關鍵基準測試中超越了更大的模型，同時保持我們對安全和負責任輸出的嚴格標準。如需深入了解性能指標、數據集詳情和建模方法，請查看我們的技術報告。
以負責任為設計核心
負責任是 Gemma 設計的核心，遵循我們的 AI 原則。為了確保預訓練模型的安全性和可靠性，我們採用了自動化技術，從訓練集中移除個人資訊和敏感數據。我們還進行了廣泛的微調，並使用來自人類反饋的強化學習（RLHF），以確保指令微調模型符合負責任的行為。為了降低風險，我們進行了徹底的評估，包括手動紅隊測試、自動對抗測試以及潛在濫用評估。這些努力在我們的模型卡中詳細說明。1
與 Gemma 一起，我們推出了新的 Responsible Generative AI Toolkit，以支持開發者和研究人員構建安全且負責任的 AI 應用。此工具包包括：
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- 除錯：一個幫助你理解和修正 Gemma 行為的工具。
- 指導：來自 Google 在大型語言模型經驗的最佳實踐指南。
跨框架、工具和硬體的優化
你可以通过微調 Gemma 模型以適應你的特定需求，例如摘要或檢索增強生成（RAG）。Gemma 與廣泛的工具和系統兼容：
- 多框架工具：使用你偏好的框架，包含用於推理和微調的參考實現，包括多框架 Keras 3.0、原生 PyTorch、JAX 和 Hugging Face Transformers。
- 跨設備兼容性：Gemma 模型可在多種設備上無縫運行，從筆記型電腦、桌上型電腦到物聯網和行動設備，以及雲端平台，使 AI 適用於廣泛的受眾。
- 尖端硬體平台：與 NVIDIA 合作，我們為 NVIDIA GPU 優化了 Gemma，確保從數據中心到本地 RTX AI PC 的最佳性能。
- 針對 Google Cloud 優化：Vertex AI 提供全面的 MLOps 工具包，包含多種調優選項和一鍵部署，使用內建的推理優化。對於進階自訂，你可以使用完全託管的 Vertex AI 工具或自管理的 GKE，部署到 GPU、TPU 和 CPU 的高效基礎設施上。
免費研究與開發信用
Gemma 專為推動 AI 創新的開發者和研究人員社群設計。立即開始探索 Gemma，通過 Kaggle 免費訪問、Colab 筆記本的免費層級，以及首次使用 Google Cloud 的用戶可獲得 300 美元的信用。研究人員還可申請高達 50 萬美元的 Google Cloud 信用，以推動他們的項目。
開始使用
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