Gemma 模型

Gemma模型是谷歌发布的一个开源模型，任何人都可以免费下载预训练模型，进行使用。而谷歌最近也发布了Gemma 2 模型，模型参数超过了 200 亿大官，果真大模型最后都是拼参数的时候吗。

Gemma 2 模型发布

Gemma 2 模型可以免费在 Google AI Studio上使用，且Google AI Studio上不仅支持Gemma 2模型，还支持Gemini 系列模型，包含Gemini 1.0 pro，Gemini 1.5 pro，Gemini 1.5flash 等模型。当然喜欢代码的小伙伴，也可以直接使用keras-nlp使用Gemma 2 模型。

Gemma 2 在 Google AI studio 中免费使用

刚开始学习 transformer 模型时，其 d_model的维度一直是 512 维度，而现在的大模型为了更加学习到相关的语义信息，除了堆叠更多的 transformer 模块外，还更加了多头注意力机制的维度与头数，更是增加了 embedding 的维度。而Gemma 2 模型embedding 维度最大到达了 4608，可想而知，其模型计算参数是何其的庞大。

Gemma 2 模型参数

与meta 最大的开源模型 llama3 对比，其Gemma 2 90 亿参数的模型已经超越了 llama3 大模型，而 270 亿参数的Gemma 2模型，其性能也是有了大的飞跃。

Gemma 2 与其他开源模型性能对比

Gemma 2模型是Gemma 系列模型的最新版本，其模型新增加了两项功能强大且高效的新功能，并内置了安全方面的改进，任何人可以免费使用Gemma 2模型。可以在Google AI 界面上，点击使用入门进行使用，也可以直接在 Google AI studio 中直接使用。

Gemma 1： 轻量级的文本到文本的模型，仅仅使用了 transformer 模型的解码器，基于大型文本，代码，与数学内容进行模型训练，适用于各种自然语言处理任务。

RecurrentGamma: 从模型名字可以看出，此版本 gemma模型是一个循环神经网络的模型，此模型大大提高了内存的使用效率。

PaliGemma: 此模型是一个开放的视觉语言模型，其灵感来源PaLl-3,一个多模态模型。

CodeGemma：此模型是最初训练的一个模型，其提供强大的代码补全和生成功能，其模型可以直接在本地使用。

Gemma的开源系列已经增加了多种模型，可以直接使用此模型，当然Gemma系列的模型都可以直接使用代码使用，其Gemma-2 的代码如下：

!pip install -U keras-nlp
!pip install -U keras
import keras
import keras_nlp
import numpy as np
gemma_lm = keras_nlp.models.GemmaCausalLM.from_preset("gemma2_instruct_27b_en")
gemma_lm.generate("Keras is a", max_length=30)
gemma_lm.generate(["Keras is a", "I want to say"], max_length=30)

模型直接使用keras_nlp加载预训练模型，然后就可以输入文本进行模型的相关预测功能了。所有开发者可以在 kaggle上面进行模型的使用，且可以直接在 Google cloud上面进行模型的训练与部署工作。

https://www.kaggle.com/models/google/gemma-2/
https://ai.google.dev/gemma?hl=zh-cn
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-2-report.pdf更多transformer，VIT，swin tranformer
参考头条号：人工智能研究所
v号：启示AI科技

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