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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AI模型，基于与Gemini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：Gemma 2B 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。6月28日，第二代模型Gemma 2已发布。Gemma的官方入口Gemma的官网主页：https://ai.google.dev/gemma?hl=zh-cnGemma的Hugging Face模型：https://huggingface.co/models?search=google/gemmaGemma的Kaggle模型地址：https://www.kaggle.com/models/google/gemma/code/Gemma的技术报告：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf官方PyTorch实现GitHub代码库：https://github.com/google/gemma_pytorchGemma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.ipynbGemma的主要特性轻量级架构：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。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。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。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。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：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。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。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AI功能。负责任的AI工具包：Google还发布了Responsible Generative AI 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。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。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。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。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。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Llama-13B或Mistral-7B等模型。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。常见问题Gemma一词的含义是什么？Gemma在拉丁语中的意思是“宝石”。Gemma是开源的吗？Gemma是开源开放的大模型，用户可在Hugging Face查看和下载其模型。Gemma模型的参数量是多少？Gemma目前提供20亿和70亿参数量的模型，后续还会推出新的变体。

DALL·E 3是OpenAI的文本到图像合成模型的最新版本，旨在使用文本描述生成图像，相比此前的版本，DALL·E 3进一步降低了提示词门槛，提高语义理解和细节优化。原生构建在ChatGPT上，可供所有ChatGPT Plus和企业用户使用，并在2023年秋季通过API和Labs提供。

Google AI文字到图像生成模型

Segment Anything Model（SAM）是Meta AI研究院最新推出的图像分割模型，该模型通过点或框等输入提示生成高质量的物体遮罩，并且可以用于为图像中的所有物体和对象生成遮罩。SAM模型在超过1100万张图像和11亿张掩模的数据集上进行了训练，并且在各种图像分割任务上具有强大的零样本性能。

序列猴子是出门问问推出的一款超大规模的语言模型，具有长序列、多模态、单模型、大数据等特点。利用其通用的表示能力与推理能力，用户能够进行多轮交互，从而在使用中获得更加便捷流畅的体验。

在浏览器中组装、配置和部署自主人工智能的开源项目

微软开源的低成本实现类似ChatGPT的模型训练