关于 Gemma 2 的完整指南：谷歌新的开放式大型语言模型

Gemma 2 Gemma 2 是在其前代产品的基础上改进而来的，性能和效率都得到了提高，同时还具有一系列创新功能，这使其在研究和实际应用中都特别具有吸引力。 Gemma 2 的与众不同之处在于，它能够提供与更大型的专有型号相媲美的性能，但在设计上却更易于使用，并可在更适中的硬件设置上使用。

当我深入了解 Gemma 2 的技术规格和结构时，我发现自己越来越被其设计的独创性所折服。 该模型采用了多项先进技术，包括新颖的注意力机制和创新的稳定性训练方法，这些都为其卓越的性能做出了贡献。

在本综合指南中，我们将深入探讨 Gemma 2，研究其架构、主要功能和实际应用。 无论您是经验丰富的人工智能从业者，还是热衷于该领域的新手，本文都将为您提供有价值的见解，帮助您了解 Gemma 2 如何工作，以及如何在自己的项目中利用它的强大功能。

什么是 Gemma 2？

Gemma 2 是谷歌最新的开源大型语言模型，设计轻巧但功能强大。 它采用了与创建谷歌双子座模型相同的研究和技术，以更易于使用的包装提供最先进的性能。 Gemma 2 有两种尺寸：

Gemma 2 9B： 90 亿参数模型
Gemma 2 27B： 更大的 270 亿参数模型

每种尺寸都有两种变体：

基本模型： 在大量文本数据语料库上进行预训练
指令调整 (IT) 模型： 经过微调，可在特定任务中发挥更好的性能

在 Google AI Studio中访问模型： 谷歌人工智能工作室 – Gemma 2

在此阅读论文： Gemma 2 技术报告

主要功能和改进

与前代产品相比，Gemma 2 有多项重大改进：

1. 训练数据增加

这些模型在更多的数据上进行了训练：

Gemma 2 27B：在 13 万亿个代币上进行了训练
Gemma 2 9B：在 8 万亿个词组上进行了训练

这个扩大的数据集主要包括网络数据（大部分为英文）、代码和数学，有助于提高模型的性能和通用性。

2. 滑动窗口注意

Gemma 2 采用了一种新颖的注意力机制：

每隔一层都使用滑动窗口注意力，局部上下文为 4096 个 token。

这种混合方法旨在兼顾效率和捕捉输入中长距离依赖关系的能力。

3. 软封盖

为了提高训练的稳定性和性能，Gemma 2 引入了软封顶机制：

这种技术可以在不进行硬截断的情况下防止对数增长过大，从而在稳定训练过程的同时保留更多信息。

1. Gemma 2 9B： 90 亿参数模型
2. Gemma 2 27B： 更大的 270 亿参数模型

每种尺寸都有两种变体：

1. 基本模型： 在大量文本数据语料库上进行预训练
2. 指令调整 (IT) 模型： 针对特定任务进行微调，以提高性能
3. 知识提炼

对于 9B 模型，Gemma 2 采用了知识提炼技术：

1. 预训练： 在初始训练期间，9B 模型从更大的教师模型中学习
2. 培训后： 9B 和 27B 模型都使用政策提炼来完善其性能

这一过程有助于较小模型更有效地捕捉较大模型的能力。

5. 模型合并

Gemma 2 采用了一种名为 Warp 的新型模型合并技术，该技术分三个阶段合并多个模型：

1. 强化学习微调期间的指数移动平均法（EMA）
2. 微调多个策略后的球形线性插值 (SLERP)
3. 最后一步是线性插值初始化（LITI）

这种方法旨在创建一个更稳健、能力更强的最终模型。

性能基准

Gemma 2 在各种基准测试中表现出令人印象深刻的性能：

Gemma 2 采用重新设计的架构，具有卓越的性能和推理效率

Gemma 2 入门

要开始在项目中使用 Gemma 2，您有几种选择：

1. Google AI Studio

如果想在没有硬件要求的情况下快速进行实验，您可以通过以下方式访问 Gemma 2 Google AI Studio.

2.  Hugging Face Transformers

Gemma 2 与广受欢迎的 拥抱脸 变形金刚图书馆

3. TensorFlow/Keras

对于 TensorFlow 用户，Gemma 2 可通过 Keras 使用。

高级用法： 使用 Gemma 2 构建本地 RAG 系统

Gemma 2 的一个强大应用是构建检索增强生成（RAG）系统。 让我们使用 Gemma 2 和 Nomic 嵌入创建一个简单、完全本地化的 RAG 系统。

步骤 1：设置环境

首先，确保已安装必要的库。

第 2 步：编制文档索引

创建一个索引器来处理文件。

步骤 3：设置 RAG 系统

现在，让我们使用 Gemma 2 创建 RAG 系统。

该 RAG 系统通过 Ollama 使用 Gemma 2 作为语言模型，并通过 Nomic embeddings 进行文档检索。 您可以根据索引文档提问，系统会根据相关来源的上下文提供答案。

微调 Gemma 2

对于特定任务或领域，您可能需要对 Gemma 2 进行微调。下面是一个使用拥抱脸部变形库的基本示例。

请记住，要根据您的具体要求和计算资源调整训练参数。

伦理考虑和局限性

虽然 Gemma 2 提供了令人印象深刻的功能，但了解其局限性和道德考虑因素也至关重要：

1. 偏见： 与所有语言模型一样，Gemma 2 可能会反映其训练数据中存在的偏差。 请务必严格评估其输出结果。
2. 实际准确性： 虽然 Gemma 2 功能强大，但有时会生成不正确或不一致的信息。 请从可靠来源核实重要事实。
3. 上下文长度： Gemma 2 的上下文长度为 8192 个标记。 对于较长的文档或对话，您可能需要实施有效管理上下文的策略。
4. 计算资源：特别是对于 27B 模型，可能需要大量的计算资源来进行高效推理和微调。
5. 负责任的使用： 遵守 Google 的人工智能责任实践，确保您对 Gemma 2 的使用符合人工智能道德原则。

结论

Gemma 2 的高级功能（如滑动窗口关注、软封顶和新颖的模型合并技术）使其成为执行各种自然语言处理任务的强大工具。

在您的项目中利用 Gemma 2，无论是通过简单的推理、复杂的 RAG 系统，还是针对特定领域的微调模型，您都可以利用 SOTA AI 的强大功能，同时保持对数据和流程的控制。

原文链接

（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考）

编辑：胡跃