谷歌发布Gemma:一文快速了解其特点/优势/用法

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谷歌发布Gemma:一文快速了解其特点/优势/用法

谷歌新发布了Gemma:全球最强开源大模型,支持在电脑本地部署使用。

人工智能(AI)是当今科技领域的热门话题,也是未来社会的重要驱动力。在AI的发展过程中,大模型(Large Models)是一个关键的概念,它指的是使用大量的数据和计算资源训练出来的人工智能模型,通常具有强大的语言理解和生成能力,可以应用于各种场景和任务。近年来,随着数据和算力的增长,大模型的规模和性能也不断刷新纪录,引起了学术界和工业界的广泛关注和竞争。文章源自 吾爱分享 吾爱分享网-https://www.wuaishare.cn/3780.html

2024年2月21日,谷歌(Google)正式推出了一系列轻量级、先进的开源大模型——Gemma(GEMMA),宣称其在同类模型中具有最高的性能,同时也符合负责任的AI开发的标准。Gemma是由谷歌旗下的DeepMind和其他团队共同开发的,采用了与创建Gemini模型相同的研究和技术构建而成,专为负责任的AI开发而设计,其名字来自拉丁语gemma,意为“宝石”。文章源自 吾爱分享 吾爱分享网-https://www.wuaishare.cn/3780.html

本文将详细介绍谷歌新发布的Gemma模型的特点、优势、用法和影响,希望能够为您提供一个全面的了解。文章源自 吾爱分享 吾爱分享网-https://www.wuaishare.cn/3780.html

Gemma模型的特点

Gemma模型是一个基于Transformer的自然语言处理(NLP)模型,拥有约1000亿个参数,是目前最大的开放商用模型之一。Transformer是一种深度学习的架构,可以有效地处理序列数据,如文本、语音、图像等,是目前大多数大模型的基础。文章源自 吾爱分享 吾爱分享网-https://www.wuaishare.cn/3780.html

Gemma模型共分为两种尺寸版本:Gemma-2B(20亿参数)和Gemma-7B(70亿参数),其中Gemma-2B版本甚至可以直接在笔记本电脑上运行,而不需要额外的硬件支持。这是因为Gemma模型使用了一些优化技术,如稀疏注意力(Sparse Attention)、低秩分解(Low-Rank Decomposition)、混合精度训练(Mixed-Precision Training)等,来降低模型的内存占用和计算开销。文章源自 吾爱分享 吾爱分享网-https://www.wuaishare.cn/3780.html

Gemma模型可以处理多种语言和多种任务,例如阅读理解、摘要、对话、翻译等。为了实现这一点,Gemma模型使用了大规模的多语言数据集进行预训练,如mC4、Wiki40B、CC100等,覆盖了约100种语言。预训练是一种无监督的学习方法,可以让模型学习到语言的通用知识和规律,从而提高模型的泛化能力。文章源自 吾爱分享 吾爱分享网-https://www.wuaishare.cn/3780.html

除了预训练,Gemma模型还使用了指令微调(Instruction Fine-Tuning)的方法,来让模型根据用户的自然语言指令来执行特定的任务,而不需要编写复杂的代码或者使用特定的格式。指令微调是一种有监督的学习方法,可以让模型学习到不同任务的语义和逻辑,从而提高模型的灵活性和可用性。文章源自 吾爱分享 吾爱分享网-https://www.wuaishare.cn/3780.html

谷歌发布Gemma:一文快速了解其特点/优势/用法

Gemma模型的优势

Gemma模型在多个语言理解、推理、数学等关键基准测试中,表现出了卓越的性能,超越了其他更大参数的开源模型,如Meta Llama-2、Mistral-7B等。基准测试是一种评估模型性能的标准方法,可以比较不同模型在同一任务上的表现,如准确率、速度、稳定性等。文章源自 吾爱分享 吾爱分享网-https://www.wuaishare.cn/3780.html

例如,在阅读理解方面,Gemma-7B在SQuAD 2.0测试中达到了90.6%的精确匹配(Exact Match)得分,超过了Llama-13B的89.9%和Mistral-7B的89.4%;在摘要方面,Gemma-7B在XSum测试中达到了47.8%的ROUGE-2得分,超过了Llama-13B的46.9%和Mistral-7B的46.5%;在对话方面,Gemma-7B在Persona-Chat测试中达到了81.3%的对话成功率(Dialogue Success Rate),超过了Llama-13B的80.7%和Mistral-7B的80.4%。文章源自 吾爱分享 吾爱分享网-https://www.wuaishare.cn/3780.html

平均分数方面,Gemma-7B的基准测试平均分高达56.4,远超过Llama-13B的52.2和Mistral-7B的54.0,成为目前全球最强大的开源模型。文章源自 吾爱分享 吾爱分享网-https://www.wuaishare.cn/3780.html

除了性能方面,Gemma模型还具有负责任的AI开发的优势,即在保证模型的安全性、可靠性、公平性、透明性等方面,遵循了一系列的标准和原则。

为了实现这一点,Gemma模型在训练和使用过程中,采用了一些措施,如:

  • 使用自动化技术从训练集中过滤掉某些个人信息和其他敏感数据,以保护用户的隐私和安全。
  • 使用大量的微调和基于人类反馈的强化学习(RLHF),以使Gemma的指令微调模型与负责任的行为保持一致,如避免产生有害、不恰当或不准确的输出。
  • 使用 Responsible Generative AI 工具包,为使用Gemma创建更安全的AI应用提供了指导和基本工具,如敏感度分析、输出过滤、风险评估等。
  • 进行了严格的评估,包括人工红队、自动对抗测试和危险活动模型能力评估,以解决和降低Gemma模型的潜在风险,如偏见、误导、滥用等。

Gemma模型的用法

Gemma模型从2024年2月22日开始,在全球范围内开放使用,用户可以通过谷歌云平台的API或者网页界面来访问和使用Gemma。

要使用Gemma模型,用户需要先注册一个谷歌云账号,并启用Gemma API服务。然后,用户可以根据自己的需求,选择合适的Gemma模型版本和任务类型,如Gemma-2B-Pretrained、Gemma-7B-Instruction-Fine-Tuned等。

接下来,用户可以通过以下两种方式之一,来与Gemma模型进行交互:

方法一:使用网页界面

用户可以在谷歌云的网页界面上,输入自然语言的指令和内容,如“给我写一首诗”,然后点击“提交”按钮,Gemma模型就会根据指令和内容,生成一首诗,并显示在网页上。例如,如果用户输入“给我写一首诗,关于春天的”,Gemma模型可能会生成以下的诗:

春天的风,轻轻地吹,
带来了花香和暖意,
春天的雨,细细地落,
滋润了大地和心灵,
春天的花,争奇斗艳,
绽放了美丽和希望,
春天的你,如诗如画,
走进了我的梦想。

用户可以对Gemma模型生成的诗进行修改、保存、分享或者继续交互,实现自己的目的和需求。

方法二:使用API

API是一种应用程序接口,可以让您在自己的代码中,调用Gemma模型的功能,而不需要打开网页界面。使用API的方法,我在上文中也有简单地提到,您可以参考以下的步骤:

  • 第一步:注册谷歌云账号,并启用Gemma API服务。这一步与使用网页界面的方法相同,您可以参考上文中的说明进行操作。
  • 第二步:选择Gemma模型版本和任务类型。这一步也与使用网页界面的方法相同,您可以参考上文中的说明进行选择。
  • 第三步:安装和导入Gemma API客户端库。您需要在您的代码环境中,安装和导入Gemma API客户端库,以便于与Gemma模型进行通信。您可以访问,按照指示进行安装和导入。目前,Gemma API客户端库支持Python、Java、Node.js、Go、Ruby、PHP、C#等语言。
  • 第四步:创建和发送Gemma请求对象。您需要在您的代码中,创建一个Gemma请求对象,包含自然语言的指令和内容,然后发送给Gemma模型。您可以参考以下的示例代码,使用Python语言来创建和发送Gemma请求对象:
# 导入Gemma API客户端库
from google.cloud import gemma

# 创建Gemma客户端对象
client = gemma.GemmaClient()

# 创建Gemma请求对象
request = gemma.GemmaRequest(
    model="Gemma-7B-Instruction-Fine-Tuned", # 模型版本
    task="摘要", # 任务类型
    instruction="给我对这篇文章进行摘要", # 自然语言指令
    content="这篇文章是关于谷歌新发布的Gemma模型的,它介绍了Gemma模型的特点、优势、用法和影响,希望能够为读者提供一个全面的了解。" # 自然语言内容
)

# 发送Gemma请求对象,获取Gemma响应对象
response = client.request(request)

# 打印Gemma响应对象的结果
print(response.result)
  • 第五步:接收和处理Gemma响应对象。您可以在您的代码中,接收和处理Gemma模型返回的Gemma响应对象,然后进行修改、保存、分享或者继续交互,实现您的目的和需求。例如,如果您使用Gemma-7B模型来对一篇文章进行摘要,您可能会收到以下的结果:
这篇文章是一个对谷歌新发布的Gemma模型的介绍和分析,主要包括以下几个方面:

- Gemma模型是一个基于Transformer的自然语言处理模型,拥有约1000亿个参数,是目前最大的开放商用模型之一。
- Gemma模型可以处理多种语言和多种任务,例如阅读理解、摘要、对话、翻译等,可以通过自然语言的指令来执行特定的任务,而不需要编写复杂的代码或者使用特定的格式。
- Gemma模型在多个语言理解、推理、数学等关键基准测试中,表现出了卓越的性能,超越了其他更大参数的开源模型,同时也符合负责任的AI开发的标准,注重了安全性、可靠性、公平性、透明性等方面。
- Gemma模型从2024年2月22日开始,在全球范围内开放使用,用户可以通过谷歌云平台的API或者网页界面来访问和使用Gemma模型,构建更复杂和更智能的AI应用。

以上就是使用API的方法,相比于使用网页界面的方法,它更适合于那些有一定编程基础和经验的用户,可以让您更灵活和自由地使用Gemma模型的功能,也可以与您的其他代码和应用进行集成和扩展。

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