在推出最新一代 Gemini 模型不到一周后，Google 今日宣布推出 Gemma。这是一个全新的轻量级开放权重模型系列，以 Gemma 2B 和 Gemma 7B 为首。这些新模型“受 Gemini 启发”，可供商业和研究用途使用。
Google 未提供关于这些模型与 Meta、Mistral 等类似模型性能对比的详细论文，仅指出其处于“最先进水平”。不过，该公司提到这些是仅解码器的密集模型，架构与 Gemini 及早期 PaLM 模型相同。相关基准测试结果将于今日稍晚在 Hugging Face 排行榜上公布。
要开始使用 Gemma，开发者可获取现成的 Colab 和 Kaggle 笔记本，以及与 Hugging Face、MaxText 和 Nvidia NeMo 的集成。完成预训练和调整后，这些模型即可在任何地方运行。
Gemma 并非开源，而是“开放模型”
虽然 Google 强调这些是开放模型，但值得注意的是它们并非开源。在今天的公告前举行的新闻简报会上，Google 的 Jeanine Banks 强调了公司对开源的承诺，但也指出 Google 在如何称呼 Gemma 模型方面非常谨慎。
Banks 表示：“[开放模型] 如今在行业中已相当普遍。它通常指的是开放权重模型，即开发者和研究人员可以广泛访问以定制和微调模型；但同时，使用条款——例如重新分发以及所开发变体的所有权——会根据模型各自的具体使用条款而有所不同。因此，我们看到了传统意义上的开源与我们所称之间的差异，并决定将我们的 Gemma 模型称为开放模型更为合适。”
这意味着开发者可以自由使用该模型进行推理和微调，Google 团队认为这些模型尺寸非常适合许多用例。
小模型实现高质量生成，本地部署更便捷
Google DeepMind 产品管理总监 Tris Warkentin 表示：“过去一年的生成质量有了显著提升。以前需要超大型模型才能完成的任务，现在可以通过最先进的较小模型实现。这为我们带来了开发 AI 应用的完全新方法，我们对此感到非常兴奋，包括能够在本地开发人员桌面或笔记本电脑上使用 RTX GPU 进行推理和微调，或者在 GCP 的单台主机上使用 Cloud TPUs。”
Google 在该领域的竞争对手的开放模型也是如此，Gemma 模型在实际场景中的表现仍有待观察。
配套工具助力安全开发
除了新模型外，Google 还发布了一个新的负责任生成式 AI 工具包，旨在提供“指导和基本工具，以便使用 Gemma 创建更安全的 AI 应用”，以及一个调试工具。