谷歌近日发布了其开源轻量级语言模型Gemma2的最新版本，该版本提供了90亿（9B）和270亿（27B）两种参数规模。相较于前代Gemma模型，Gemma2在性能和推理速度上均有显著提升，为研究人员和开发人员提供了更高效的语言处理工具。
产品入口：https://top.aibase.com/tool/google-gemma-2
Gemma2基于谷歌的Gemini模型开发，专注于语言处理领域，旨在为研究人员和开发人员提供更便捷的访问途径。与Gemini模型的多模态和多语言特性不同，Gemma2专注于提升语言处理的速度和效率，使其在单一任务上表现更加出色。
Gemma2不仅在性能上超越了前代Gemma1，还能与更大规模的模型竞争。该模型设计灵活，能够高效运行于多种硬件环境，包括笔记本电脑、台式机、IoT设备和移动平台。特别是针对单个GPU和TPU的优化，使得Gemma2在资源受限的设备上表现出色。例如，27B模型能够在单个NVIDIA H100 Tensor Core GPU或TPU主机上高效运行推理，为开发人员提供了高性能且经济实惠的选择。
此外，Gemma2为开发人员提供了丰富的调优功能，支持多种平台和工具。无论是基于云的Google Cloud，还是流行的Axolotl平台，Gemma2都提供了广泛的微调选项。通过与Hugging Face、NVIDIA TensorRT-LLM以及Google的JAX和Keras等平台的集成，研究人员和开发人员能够在各种硬件配置中实现最佳性能，并高效部署模型。
在与Llama3 70B模型的对比中，Gemma2表现出色。尽管参数规模较小，但Gemma2 27B的性能与Llama3 70B不相上下。此外，Gemma2 9B在语言理解、编码和数学问题解决等基准测试中始终优于Llama3 8B，展现了其在多种任务中的强大能力。
Gemma2在处理印度语言方面具有显著优势。其分词器专为印度语言设计，包含256k个令牌，能够捕捉语言的细微差别。相比之下，Llama3虽然在多语言支持上表现不俗，但由于词汇量和训练数据的限制，在印度语脚本的标记化方面存在困难。这使得Gemma2在处理印度语言任务时更具优势，成为相关领域开发人员和研究人员的最佳选择。
Gemma2的实际应用场景广泛，包括多语言助手、教育工具、编码协助和RAG系统等。尽管Gemma2在多个方面取得了显著进步，但仍面临训练数据质量、多语言能力和准确性等方面的挑战，需要进一步优化和提升。
划重点:
Gemma2是谷歌最新发布的开源语言模型，提供更快速和高效的语言处理工具。
该模型基于解码器转换器架构，采用知识蒸馏方法进行预训练，通过指令调优进一步微调。
Gemma2在处理印度语言方面具有优势，适用于多语言助手、教育工具、编码协助和RAG系统等实际应用场景。