Tiếp theoHướng dẫn tiếp theo
Google DeepMind
Công ty
HƯỚNG DẪN công ty
Google Gemma
Gemma is a family of open-weight models released by Google.
Nghe hướng dẫn nàyAI thuật lại · ~1 min
Trên trang nàyđọc 1 phút
Tổng quan
The cited releases include the original 2B/7B text models, CodeGemma, and Gemma 2 sizes; use rights and technical properties vary by release and its terms/model card.
Lặn sâu
The original Gemma paper describes two model sizes, 2B and 7B, based on Gemini research and technology. CodeGemma is a code-focused model variant with its own model card. The Gemma 2 paper covers 2B, 9B and 27B models and states that the 2B and 9B models were trained with knowledge distillation. Google publishes terms for Gemma releases, and an “open-weight” label does not mean that training data are fully released or use is unrestricted. Ollama documents a Gemma 2 runner as one third-party option.
Triển khai trong thế giới thực
Checking the original Gemma report for the first 2B and 7B model sizes.
Using the CodeGemma model card to identify its code-focused variant.
Reading the Gemma 2 paper’s report that its 2B and 9B versions use knowledge distillation.
Using Ollama’s Gemma 2 library page as a specific local-runner option.
Tương lai của Google Gemma
Compare checkpoints only against task- and size-matched baselines. Verify current terms, model cards and runtime support before deployment; open weights do not establish unrestricted use or performance for every application.
Đưa nó vào thực tế
Tại sao nó quan trọng
- Chiến lược nhà cung cấp. Lộ trình của nhà cung cấp ảnh hưởng đến những tính năng mà nhóm của bạn có thể xây dựng tiếp theo.
- Chi phí và ngân sách. Các điều khoản thương mại và các lựa chọn triển khai ảnh hưởng đến chi phí và rủi ro dài hạn.
- Rủi ro và an toàn. Các biện pháp khuyến khích của công ty định hình các tình trạng vỡ nợ của sản phẩm, trạng thái an toàn và tính cởi mở.
coi chừng
- Thông báo ra mắt có thể vượt xa sự ổn định trong quy trình sản xuất thực tế.
- Việc định giá API hoặc thay đổi chính sách có thể phá vỡ các giả định chỉ sau một đêm.
- Sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp làm tăng chi phí khóa và di chuyển.
Các bước tiếp theo
- Đánh giá các nhà cung cấp bằng cách sử dụng các nhiệm vụ và bộ dữ liệu của riêng bạn.
- Xem lại các điều khoản về quyền riêng tư, bảo mật và pháp lý trước khi tích hợp.
- Duy trì kế hoạch dự phòng giữa các mô hình hoặc nhà cung cấp.
- Theo dõi ghi chú phát hành để những thay đổi về lộ trình không gây ngạc nhiên cho các nhóm.
Tiếp tục khám phá
Bản tin miễn phí
Nhận bản tóm tắt AI hàng ngày
Ba câu chuyện AI đã được xác minh vào mỗi buổi sáng các ngày trong tuần, được viết bằng tiếng Anh đơn giản. Miễn phí mãi mãi, không có quảng cáo.
Một email mỗi ngày trong tuần. Hủy đăng ký trong một cú nhấp chuột. Chúng tôi không bao giờ bán hoặc chia sẻ địa chỉ của bạn.
Tự kiểm tra
Take the Google Gemma quiz
Phản hồi tức thì về mọi câu trả lời và chứng chỉ có thể chia sẻ với ID có thể xác minh sau khi bạn vượt qua khóa học.
Hỗ trợ giáo dục AI miễn phí. AI Understanding là tổ chức phi lợi nhuận 501(c)(3) — không bao giờ có quảng cáo, không có tường phí. Hãy quyên góp
Câu hỏi thường gặp
What is Google Gemma?
Gemma is a family of open-weight models released by Google. The cited releases include the original 2B/7B text models, CodeGemma, and Gemma 2 sizes; use rights and technical properties vary by release and its terms/model card.
What does the original Gemma report say the model family is based on?
The Gemma paper describes the family as open models based on Gemini research and technology.
Bản phát hành Gemma đầu tiên vào năm 2024 có kích thước như thế nào?
Lần ra mắt đầu tiên của Gemma bao gồm các mô hình tham số 2 tỷ và 7 tỷ, cố tình đủ nhỏ để chạy trên phần cứng khiêm tốn.
Biến thể Gemma nào chuyên dùng cho các tác vụ lập trình?
CodeGemma là biến thể được điều chỉnh để tạo và hoàn thiện mã, trong khi PaliGemma xử lý ngôn ngữ tầm nhìn và RecurrentGemma nhắm mục tiêu vào các chuỗi dài hiệu quả.
'Cân nặng' có ý nghĩa gì đối với một người mẫu như Gemma?
Trọng lượng mở có nghĩa là bạn có thể tải xuống và chạy các tham số đã đào tạo, nhưng dữ liệu và quy trình đào tạo hoàn chỉnh không nhất thiết phải có nguồn mở.
Kỹ thuật nào giúp thế hệ Gemma 2 đạt được chất lượng mạnh mẽ ở kích thước nhỏ?
Chắt lọc kiến thức cho phép mô hình 'học sinh' nhỏ hơn học cách bắt chước mô hình 'giáo viên' lớn hơn, gói gọn hiệu suất mạnh mẽ vào một kích thước nhỏ gọn.
Tiếp tục học hỏi
Hướng dẫn liên quan
Đã chọn thêm hướng dẫn cho chủ đề này