Gemma是什么
Gemma是由谷歌DeepMind和谷歌的其他团队开发的一系列轻量级、先进的开放A!模型，基于与Gemin;模型相同的技术，旨在帮助开发者和研究人员构建负责任的AI应用。Gemma模型系列包括两种权重规模的模型:Gemma28 和 Gemma 7B，提供预训练和指令微调版本，支持多种框架，如JAX、PyTorch和TensorFlow，以在不同设备上高效运行。

Gemma的官方入口
Gemma的官网主页:https://ai.google.dev/gemma?hl=zh-cnc
Gemma的Hugging Face模型:https://huggingface.co/models?search=google/gemmaz
Gemma的Kaggle模型地址:https://www.kaggle.com/models/google/gemma/code/c
Gemma的技术报告:https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdfz
官方PyTorch实现GitHub代码库:https://github.com/google/gemma_pytorchc。
Gemma的Google Colab运行地址: https:/colab.research.google.com/github/google/generative-ai-docs/blob/main/site/en/gemma/docs/lora_tuning.ipynbc

Gemma的主要特性
1.轻量级架构:Gemma模型设计为轻量级，便于在多种计算环境中运行，包括个人电脑和工作站。
2.开放模型:Gemma模型的权重是开放的，允许用户在遵守许可协议的情况下进行商业使用和分发
3.预训练与指令微调:提供预训练模型和经过指令微调的版本，后者通过人类反馈强化学习(RLHF)来确保模型行为的负责任性。
4.多框架支持:Gemma支持JAX、PyTorch和TensorFlow等主要AI框架，通过Keras 3.0提供工具链，简化了推理和监督微调(SFT)过程。
5.安全性与可靠性:在设计时，Gemma遵循Google的AI原则，使用自动化技术过滤训练数据中的敏感信息，并进行了一系列安全评估，包括红队测试和对抗性测试。性能优化:
6.Gemma模型针对NVIDIA GPU和Google Cloud TPUs等硬件平台进行了优化，确保在不同设备上都能实现高性能.
7.社区支持:Google提供了Kaggle、Colab等平台的免费资源，以及Google Cloud的积分，鼓励开发者和研究人员利用Gemma进行创新和研究。
8.跨平台兼容性:Gemma模型可以在多种设备上运行，包括笔记本电脑、台式机、物联网设备和云端，支持广泛的A!功能.
9.负责任的AI工具包:Google还发布了Responsible Generative Al Toolkit，帮助开发者构建安全和负责任的AI应用，包括安全分类器、调试工具和应用指南。

Gemma的技术要点
1.模型架构：Gemma基于Transformer解码器构建，这是当前自然语言处理(NLP)领域最先进的模型架构之一。采用了多头注意力机制，允许模型在处理文本时同时关注多个部分。此外，Gemma还使用了旋转位置嵌入(ROPE)来代替绝对位置嵌入，以减少模型大小并提高效率。GeGLU激活函数取代了标准的ReLU非线性激活，以及在每个Transformer子层的输入和输出都进行了归一化处理。
2.训练基础设施：Gemma模型在Google的TPUv5e上进行训练，这是一种专为机器学习设计的高性能计算平台。通过在多个Pod(芯片集群)上进行模型分片和数据复制，Gemma能够高效地利用分布式计算资源。
3.预训练数据：Gemma模型在大量英语数据上进行预训练(2B模型大约2万亿个token的数据上预训练，而7B模型则基于6万亿个token)，这些数据主要来自网络文档、数学和代码。预训练数据经过过滤，以减少不想要或不安全的内容，同时确保数据的多样性和质量。
4.微调策略：Gemma模型通过监督式微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)进行微调。这包括使用合成的文本对和人类生成的提示响应对，以及基于人类偏好数据训练的奖励模型。
5.安全性和责任：Gemma在设计时考虑了模型的安全性和责任，包括在预训练阶段对数据进行过滤，以减少敏感信息和有害内容的风险。此外，Gemma还通过了一系列的安全性评估，包括自动化基准测试和人类评估，以确保模型在实际应用中的安全性。
6.性能评估：Gemma在多个领域进行了广泛的性能评估，包括问答、常识推理、数学和科学问题解答以及编码任务。Gemma模型与同样规模或更大规模的开放模型进行了性能对比，在MMLU、MBPP等18个基准测试中，有11个测试结果超越了Lama-13B或Mistral-7B等模型。
7.开放性和可访问性：Gemma模型以开源的形式发布，提供了预训练和微调后的检查点，以及推理和部署的开源代码库。这使得研究人员和开发者能够访问和利用这些先进的语言模型，推动AI领域的创新。