谷歌开源Gemina 2轻量级模型：性能、速度与可访问性全面提升

了解一下Gemma2，这是由谷歌开发的先进的开放模型，拥有90亿 (9B) 和270亿 (27B) 两种参数规模。与之前的Gemma模型相比，这个新版本在性能、可信度和可靠性方面都有显著提升。

项目地址：https://top.aibase.com/tool/google-gemma-2

Gemma2是谷歌Gemini模型的衍生产品，旨在通过提供开放访问和使用权限，促进人工智能领域的创新和协作。这些模型经过专门设计，可实现卓越的性能，并为负责任的AI开发实践提供支持。与早期的Gemini模型不同，Gemma2旨在促进研究和实验。

Gemma2在前代产品Gemma1的基础上进行了改进，通过扩展模型大小和增强训练技术，实现了显著的性能提升。该模型可以有效处理各种任务，包括文本生成、代码编写、IoT应用和机器人技术。Gemma2针对在各种GPU和TPU基础设施上的高效运行进行了优化，从而可以轻松部署在各种环境中，并支持更广泛的开发和应用。值得注意的是，27B版本的模型能够在使用NVIDIA H100 Tensor Core GPU或TPU加速器的单个主机上运行，这有助于提高性能，并使其适用于资源受限的设置。此外，它与各种软件框架兼容，方便集成到现有的AI工作流程中。

此外，Gemma2旨在促进各种规模的AI创新，并为开发人员提供工具和资源，以探索模型的全部潜力。它支持Google Cloud Marketplace上提供的各种部署选项，以及对Axolotl等社区工具的支持，从而简化了Gemma2的适应和集成过程。通过Hugging Face、NVIDIA TensorRT-LLM 以及 Google 的 JAX 和 Keras 框架，开发人员可以利用全面的工具和资源生态系统来优化性能并定制其应用程序。

在性能方面，Gemma2和Llama3 70B等其他开放模型相比毫不逊色。在某些自然语言处理任务中，Gemma2 27B 模型的性能甚至超越了 Llama3 70B。此外，Gemma2 9B 在推理、数学和代码生成基准测试中表现出色，性能与更大的 Llama3 8B 模型相当。

与 Meta 的 Llama3 相比，Gemma2 的一个关键区别在于其对负责任的 AI 开发的关注。Gemma2 包含强大的安全措施和透明度措施，旨在最大限度地减少风险并确保道德使用。Gemma2 不仅提供卓越的性能和可访问性，还优先考虑安全性和可靠性，它实施了全面的风险评估，并遵守严格的负责任 AI 实践。尽管 Llama3 在规模和性能方面取得了进步，但在安全对齐方面仍然存在一些担忧，这可能会影响其在需要强大安全措施的应用程序中的适用性。总而言之，Gemma2 在可用性和负责任的 AI 实践之间取得了平衡，使其成为各种 AI 项目的有吸引力的选择。

Gemini2的实际应用包括自然语言生成、对话式人工智能、文本摘要和RAG流程。此外，Gemini2还能够进行复杂的推理任务，支持多语言文本处理，并促进高级代码生成和分析。