Google 推出了名为 Gemma 的轻量级、先进的开源模型，旨在为开发者和研究人员提供一个强大的工具，以便在各种设备上构建AI应用。Gemma 模型家族包括两种尺寸：Gemma 2B 和 Gemma 7B，它们能够在包括笔记本电脑、桌面电脑、IoT设备、移动设备和云端在内的多种设备类型上运行。
性能和设计
Gemma 模型在技术和基础设施组件上与 Gemini 共享，这一点使得 Gemma 2B 和 7B 在其大小范围内，相比其他开放模型，具有最佳性能。这些模型不仅可以直接在开发者的笔记本电脑或桌面电脑上运行，而且在关键基准测试中的表现超过了更大的模型，同时遵循严格的安全和负责任输出标准。
主要特点
- 轻量级、高性能模型：Gemma 2B 和 Gemma 7B 提供预训练和指令调优的变体，为不同规模的设备提供优化的AI解决方案。
- 跨框架工具链支持：支持 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 通过原生 Keras 3.0 进行推理和监督式微调（SFT），适应多种开发需求和环境。
- 易于入门和集成：提供准备就绪的 Colab 和 Kaggle 笔记本，以及与 Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo 和 TensorRT-LLM 等流行工具的集成，方便开发者快速上手。
- 高效的运算能力：针对多个 AI 硬件平台进行了优化，确保在 NVIDIA GPU 和 Google Cloud TPU 上的行业领先性能。
应用场景
Gemma 模型由于其轻量级设计和高性能特性，特别适合在资源受限的环境中运行，如移动设备和 IoT 设备。同时，它的高效运算能力和跨框架支持也使其成为云端和数据中心AI应用的理想选择。无论是进行自然语言处理、图像识别还是其他复杂的AI任务，Gemma 都提供了一个灵活、高效的解决方案。
下载地址
- 详细信息和下载链接：https://dpmd.ai/3UJu1Y1
- 访问 Google AI 开发者网站：http://ai.google.dev/gemma
通过推出 Gemma 模型，Google 不仅推动了 AI 技术的发展，也为广大开发者和研究人员提供了更多的选择和灵活性，以便在各种设备和应用场景中构建和部署AI解决方案。
