2月22日訊息，今日凌晨，Google宣佈推出先進的輕量級開放模型系列Gemma，該模型採用了與建立 Gemini 模型相同的研究和技術。
Google表示，受到 Gemini 的啟發，Google DeepMind 和 Google 其他團隊合作開發了 Gemma，並用拉丁語中意為“寶石”的 gemma 為其命名。在釋出模型權重的同時，還推出了一系列工具，旨在支援開發者創新，促進合作，並將指導開發者如何負責任地使用 Gemma 模型。
Google方面稱，從今天起，Gemma 在全球範圍內開放使用。將釋出兩種權重規模的模型：Gemma 2B 和 Gemma 7B。每種規模都有預訓練和指令微調版本。
“新的 Responsible Generative AI Toolkit 為使用 Gemma 建立更安全的 AI 應用程式提供指導和必備工具。我們透過原生 Keras 3.0為所有主要框架（JAX、PyTorch 和 TensorFlow）提供推理和監督微調（SFT）的工具鏈。”
與此同時，主打上手即用，該模型與 Colab 和 Kaggle notebooks，以及與 Hugging Face、MaxText 和 NVIDIA NeMo 等受歡迎的工具整合，讓開始使用 Gemma 變得簡單容易。
更為重要的是，經過預訓練和指令微調的 Gemma 模型可以在您的膝上型電腦、工作站或 Google Cloud 上執行，並可輕鬆部署在 Vertex AI 和 Google Kubernetes Engine（GKE）上。
在效能表現上，Gemma 在關鍵基準測試集上大大超過了更大的模型，同時還嚴格遵守了我們對安全和負責任輸出的標準。
針對開發者，谷歌方面說明，開發者可以基於自己的資料微調 Gemma 模型以適應特定應用需求，例如摘要或檢索增強生成 (RAG)。Gemma 可支援多種工具和系統：
1、多框架工具：Gemma 提供 Keras 3.0、原生 PyTorch、JAX 和 Hugging Face Transformers 多個框架的參考實現，您可以選擇熟悉的框架進行推理和微調。
2、跨裝置相容：Gemma 模型可以在膝上型電腦、桌上型電腦、物聯網、移動裝置和雲端等多個主流裝置型別上執行，支援廣泛的 AI 功能。
3、前沿的硬體平臺： 我們與 NVIDIA 合作，使用 NVIDIA GPU 來最佳化 Gemma 模型，確保業界領先的效能與前沿技術的整合應用。
4、基於 Google Cloud 的最佳化：Vertex AI 提供廣泛的 MLOps 工具集，其中包含一系列微調選項和內建推理最佳化的一鍵部署功能。您可以使用完全託管的 Vertex AI 工具或自行管理的 GKE 來進行高階定製，以經濟高效的方式自行選擇部署在 GPU、TPU 或 CPU 基礎設施上。
在負責任方面，Gemma 在設計時將 AI 原則放在首位。為了使 Gemma 預訓練模型安全可靠，谷歌使用自動技術，從訓練集中過濾掉特定的個人資訊及其他敏感資料。此外，我們進行了大量的微調和人類反饋強化學習（RLHF），使指令微調模型與負責任的行為保持一致。
谷歌方面表示，為了解並降低 Gemma 模型帶來的風險，谷歌進行了強有力的評估，包括手工紅隊測試、自動對抗性測試，以及對危險活動的模型能力評估。（定西）
