谷歌推出了 Gemma2，这是其开源轻量级语言模型的最新版本，提供90亿 （9B） 和270亿 (27B) 参数大小。与前身 Gemma 模型相比，这个新版本承诺增强性能和更快的推理速度。
产品入口：https://top.aibase.com/tool/google-gemma-2
Gemma2源自 Google 的 Gemini 模型，旨在让研究人员和开发人员更容易访问，从而大幅提高速度和效率。与多模态和多语言的 Gemini 模型不同，Gemma2只专注于语言处理。
Gemma2不仅在性能上优于 Gemma1，而且与两倍于其尺寸的型号有效竞争。它旨在跨各种硬件设置高效运行，包括笔记本电脑、台式机、IoT 设备和移动平台。Gemma2专门针对单个 GPU 和 TPU 进行了优化，提高了其前身的效率，尤其是在资源受限的设备上。例如，27B 型号擅长在单个 NVIDIA H100Tensor Core GPU 或 TPU 主机上运行推理，对于需要高性能而无需大量投资硬件的开发人员来说，它是一种经济高效的选择。
此外，Gemma2还为开发人员提供了跨各种平台和工具的增强调优功能。无论是使用 Google Cloud 等基于云的解决方案，还是使用 Axolotl 等流行平台，Gemma2都提供了广泛的微调选项。与 Hugging Face、NVIDIA TensorRT-LLM 以及 Google 的 JAX 和 Keras 等平台集成，使研究人员和开发人员能够在各种硬件配置中实现最佳性能和高效部署。
在比较 Gemma2和 Llama370B 时，这两个模型在开源语言模型类别中都脱颖而出。谷歌研究人员声称，尽管尺寸要小得多，但 Gemma227B 的性能可与 Llama370B 相媲美。此外，Gemma29B 在语言理解、编码和解决数学问题等各种基准测试中始终优于 Llama38B。
与 Meta 的 Llama3相比，Gemma2的一个显着优势是它对印度语言的处理。Gemma2因其分词器而出类拔萃，该分词器专为这些语言设计，并包含大量256k 个令牌以捕捉语言的细微差别。另一方面，尽管 Llama3支持多种语言，但由于词汇量和训练数据有限，在印度语脚本的标记化方面遇到了困难。这使得 Gemma2在涉及印度语的任务中具有优势，使其成为在这些领域工作的开发人员和研究人员的更好选择。
Gemini2的实际用例包括多语言助手、教育工具、编码协助和RAG系统。尽管Gemini2展示了显着进步，但仍面临着训练数据质量、多语言能力和准确性等挑战。
划重点:
🌟 Gemini2是谷歌最新发布的开源语言模型，提供更快速和高效的语言处理工具。
🌟 该模型基于解码器转换器架构，采用知识蒸馏方法进行预训练，通过指令调优进一步微调。
🌟 Gemini2在处理印度语言方面具有优势，适用于多语言助手、教育工具、编码协助和RAG系统等实际应用场景。