这种热烈的反响非常鼓舞人心,开发者们打造了一系列多样的项目,例如用于印度语言的多语言变体 Navarasa,以及设备端侧动作模型 Octopus v2。开发者们展示了 Gemma 在打造极具影响力且易于使用的 AI 解决方案方面的巨大潜力。
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Navarasa https://ravidesetty.medium.com/introducing-navarasa-2-0-indic-gemma-7b-2b-instruction-tuned-model-on-15-indian-languages-31f6565b2750 -
Octopus v2 https://huggingface.co/NexaAIDev/Octopus-v2
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CodeGemma
https://ai.google.dev/gemma/docs/codegemma
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RecurrentGemma
https://ai.google.dev/gemma/docs/recurrentgemma
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PaliGemma https://www.kaggle.com/models/google/paligemma
PaliGemma 是一个强大的开放式 VLM,其灵感源自 PaLI-3。PaliGemma 基于开放式组件 (包括 SigLIP 视觉模型和 Gemma 语言模型) 构建,可在广泛的视觉语言任务中实现卓越的微调性能。这包括为图片和短视频描述生成、视觉问答、理解图像中的文本、对象检测和对象分割。
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PaLI-3 https://arxiv.org/abs/2310.09199
我们将提供支持多种分辨率且经过预训练和微调检查点,以及专门针对多种任务进行微调的检查点,供您立即探索。
为了促进开放式探索和研究,PaliGemma 可通过多种平台和资源使用。欢迎您立即通过 Kaggle 和 Colab 笔记本等免费方式开始探索!在视觉语言研究领域寻求突破的学术研究人员还可以申请 Google Cloud 积分,更好地开展工作。
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我们非常高兴地宣布,新一代 Gemma 模型 Gemma 2 即将发布。Gemma 2 将提供新的模型大小,以满足广泛的 AI 开发者用例的需求;此外,它还将采用全新架构来实现突破性的性能和效率,带来以下优势:
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卓越性能: Gemma 2 具有 270 亿个参数,其性能可与 Llama 3 70B 相媲美,但大小却不到 Llama 3 70B 的一半。这种突破性的效率为开放模型领域树立了新的标杆。 -
更低部署成本: Gemma 2 采用高效设计,最低所需的计算资源不到同级别模型的一半。27B 模型经过专门优化,可在 NVIDIA 的 GPU 上运行,也可在 Vertex AI 中的单个 TPU 主机上高效运行,让更多的用户能够更方便、更经济高效地部署该模型。 -
多元化调优工具链: Gemma 2 提供多元化的平台和工具生态系统,让开发者可从中选用稳健的调优功能。从 Google Cloud 等云端解决方案到 Axolotl 等热门社区工具,丰富多样的选择让微调 Gemma 2 变得更加简单。此外,Gemma 2 与 Hugging Face、NVIDIA TensorRT-LLM 等众多合作伙伴实现了无缝整合,同时还集成了 Google JAX 和 Keras,让您可以优化性能,并在各种硬件配置中实现高效部署。
△ Gemma 2 仍处于预训练阶段。该图表显示了最新 Gemma 2 检查点的性能以及基准预训练指标。来源: Hugging Face 开放式 LLM 排行榜 (2024 年 4 月 22 日) 和 Grok 公告博客
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Google Cloud https://console.cloud.google.com/vertex-ai/publishers/google/model-garden/363 -
Axolotl https://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl
Gemma 2 即将发布,敬请关注!
为了迎接该模型的发布,我们将开源发布 LLM Comparator 来扩展 Responsible Generative AI 工具包,以便开发者进行更稳健的模型评估。LLM Comparator 是一种新的交互式视觉工具,能够进行有效的并排评估,以评估模型响应的质量和安全性。您可以查看 LLM Comparator 的实际应用演示,了解 Gemma 1.1 和 Gemma 1.0 的对比情况。
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Responsible Generative AI 工具包 https://ai.google.dev/responsible -
LLM Comparator https://github.com/pair-code/llm-comparator -
LLM Comparator 的实际应用演示 https://pair-code.github.io/llm-comparator
我们将不断扩展 Gemma 开放模型系列,并一如既往地营造协作环境,让前沿 AI 技术与负责任的开发齐头并进。我们对您将利用这些新工具打造的应用充满期待,与您共赴 AI 美好未来!
原文始发于微信公众号(谷歌开发者):全新推出 PaliGemma、Gemma 2 和升级扩展 Responsible AI 工具包