Gemma：Google 的尖端開放模型

Gemma 代表了開放原始碼人工智慧領域的一大躍進，它提供了一系列輕量級但功能強大的模型，這些模型使用與 Google 的 Gemini 模型相同的基礎技術開發。 這些先進的開放模型使開發人員能夠創建可在各種設備上無縫運作的 AI 應用程式，從高效能工作站到日常筆記型電腦，甚至是手機。 這種多功能性使 Gemma 成為開發人員在不同環境中部署 AI 解決方案並滿足廣大使用者群的理想選擇。

Gemma 的模型家族

Gemma 家族擁有多樣化的模型，每個模型都旨在滿足特定的需求和使用案例。 其中值得注意的模型包括：

• Gemma 3: 該模型以其多模態功能和廣泛的語言支援而著稱，使其成為開發人員的多功能工具。 其對開發人員友好的尺寸進一步增強了其可訪問性，並易於整合到各種應用程式中。
• Gemma 3n: Gemma 3n 專為在行動電話和邊緣運算平台等資源受限設備上實現峰值效率而設計，是處理能力和電池壽命至關重要的應用程式的絕佳選擇。

效能與基準

Gemma 的效能已通過行業標準基準進行嚴格評估，證明了其卓越的效能。 詳細的技術報告和模型卡提供了有關 Gemma 效能特徵及其對特定任務的適用性的全面見解。 您可以在此處深入了解具體細節：

• [查看技術報告](link to technical report) (請注意，我沒有實際連結，因為我是一個 AI)
• [查看模型卡](link to model card) (請注意，我沒有實際連結，因為我是一個 AI)
• [查看文件](link to documentation) (請注意，我沒有實際連結，因為我是一個 AI)

特殊的 Gemma 變體

Google 還開發了幾種特殊的 Gemma 變體，專為特定應用程式和產業客製化。 這些包括：

• MedGemma: 一個經過微調的 Gemma 3 變體，用於醫療文本和圖像理解。 該模型擅長理解複雜的醫療資訊，使其成為醫療保健專業人員和醫學研究人員的寶貴工具。
• ShieldGemma 2: 這套建立在 Gemma 2 之上的安全內容分類器模型旨在檢測 AI 模型文本輸入和輸出中的有害內容。 ShieldGemma 2 通過識別和減輕潛在的有害或不適當內容，幫助確保 AI 的負責任和合乎道德的使用。
• PaliGemma 2: 一系列輕量級、開放式的視覺語言模型，可以解釋文本和圖像輸入。 PaliGemma 2 能夠創建可以理解和回應多模態資訊的 AI 應用程式，從而在圖像標註和視覺問題解答等領域開闢了新的可能性。
• DataGemma: 經過微調的 Gemma 2 模型，整合了檢索技術，將回應植根於真實世界數據中。 DataGemma 通過整合來自外部來源的最新資訊，增強了 AI 回應的準確性和相關性。
• Gemma Scope: 一套可解釋性工具，旨在幫助研究人員了解 Gemma 2 的內部運作。 Gemma Scope 提供了對 AI 模型決策過程的寶貴見解，從而提高了透明度和可責性。
• CodeGemma: 一系列功能強大、輕量級的模型，可以執行各種程式碼編碼任務。 CodeGemma 通過自動執行程式碼生成、調試和其他基本任務，簡化和精簡了軟體開發流程。
• Gemma (APS): 一種研究工具，使用抽象命題分割 (APS) 將複雜的文本分解為有意義的組成部分。 Gemma (APS) 使研究人員能夠更有效地分析和理解複雜的文本數據，從而促進自然語言處理和資訊檢索的進步。
• TxGemma: 一系列旨在提高治療開發效率的開放模型。 TxGemma 通過促進目標識別、藥物設計和臨床試驗優化等任務來加速藥物發現過程。
• RecurrentGemma: 一系列開放模型，使用新型迴圈架構來更快地處理長序列。 RecurrentGemma 使 AI 模型能夠更有效地處理和理解長篇文本和其他順序數據，從而改善機器翻譯和語音識別等領域。

Gemma 入門

Gemma 旨在易於訪問並與流行的框架和平台相容，包括：

• Hugging Face Transformers
• Keras
• Ollama
• PyTorch
• Gemma.cpp
• JAX
• MediaPipe
• Google Cloud

這種廣泛的相容性使開發人員能夠將 Gemma 無縫整合到他們現有的工作流程和開發環境中。

Gemma 食譜

Gemma 食譜是一個 GitHub 存儲庫，其中包含快速入門指南和程式碼範例，為開發人員提供實用的資源以開始使用 Gemma。 該食譜是一個寶貴的學習工具，提供逐步說明和真實世界的範例，展示 Gemma 的强大能力。

開發人員活動

Google 定期舉辦開發人員活動，包括開發人員日和 I/O 會議，分享使用開放模型的開發人員的更新和新機會。 這些活動提供了一個平台，供開發人員了解 Gemma 的最新進展，並與 AI 社群的其他成員聯繫。

以下是過去活動的一些亮點：

• 使用 Gemma 3 建立智慧型代理: 這個環節探索了使用 Gemma 模型開發智慧型代理，其中包含促進代理創建的核心組件，包括函數調用、規劃和推理功能。 這對希望自動執行複雜任務的開發人員很有幫助。
• Gemma 3 架構與設計: 在此，與會者可以了解 Google 如何透過 Gemma 3 突破許多限制，以創建一個高度可用且實用的模型。 對於那些希望了解底層技術的人來說，這很有見地。
• 歡迎來到 Gemma 3: 概述了 Gemma（Google 輕量級、最先進的開放模型系列）的最新進展。 這為那些不熟悉 Gemma 的人提供了一個良好的起點。
• 深入了解 Gemma 3: Gemma 研究團隊揭示了 Google 輕量級、最先進的開放模型系列背後的架構、設計原則和創新。 非常適合高級使用者和研究人員。
• 真正多語言的 Gemma 3: 這個環節強調了創建多語言 AI 應用程式對於覆蓋全球受眾至關重要，並且多樣化的語言能力仍然是開發人員的首要任務。 解釋了多語言支援的重要性。

探索 Gemmaverse

Gemmaverse 是一個由社群創建的 Gemma 模型和工具組成的充滿活力的生態系統，旨在促進創新和激發想像力。 這個龐大的資源集合為開發人員提供了豐富的預先構建的解決方案和工具，可用於加速 AI 應用程式的開發。 社群關注確保持續增長，以及開發人員可以找到解決方案或靈感的地方。Gemma 代表了開放原始碼人工智慧領域的一大躍進。它提供了一系列輕量級但功能強大的模型，這些模型使用與 Google 的 Gemini 模型相同的基礎技術開發。 這些先進的開放模型使開發人員能夠創建可在各種設備上無縫運作的 AI 應用程式，從高效能工作站到日常筆記型電腦，甚至是手機。 這種多功能性使 Gemma 成為開發人員在不同環境中部署 AI 解決方案並滿足廣大使用者群的理想選擇。Gemma 的模型家族擁有多樣化的模型，每個模型都旨在滿足特定的需求和使用案例。其中值得注意的模型包括：

• Gemma 3: 該模型以其多模態功能和廣泛的語言支援而著稱，使其成為開發人員的多功能工具。 其對開發人員友好的尺寸進一步增強了其可訪問性，並易於整合到各種應用程式中。
• Gemma 3n: Gemma 3n 專為在行動電話和邊緣運算平台等資源受限設備上實現峰值效率而設計，是處理能力和電池壽命至關重要的應用程式的絕佳選擇。Gemma 的效能已通過行業標準基準進行嚴格評估，證明了其卓越的效能。 詳細的技術報告和模型卡提供了有關 Gemma 效能特徵及其對特定任務的適用性的全面見解。 您可以在此處深入了解具體細節。Google 還開發了幾種特殊的 Gemma 變體，專為特定應用程式和產業客製化。 這些包括：MedGemma：一個經過微調的 Gemma 3 變體，用於醫療文本和圖像理解。 該模型擅長理解複雜的醫療資訊，使其成為醫療保健專業人員和醫學研究人員的寶貴工具。ShieldGemma 2：這套建立在 Gemma 2 之上的安全內容分類器模型旨在檢測 AI 模型文本輸入和輸出中的有害內容。 ShieldGemma 2 通過識別和減輕潛在的有害或不適當內容，幫助確保 AI 的負責任和合乎道德的使用。PaliGemma 2：一系列輕量級、開放式的視覺語言模型，可以解釋文本和圖像輸入。 PaliGemma 2 能夠創建可以理解和回應多模態資訊的 AI 應用程式，從而在圖像標註和視覺問題解答等領域開闢了新的可能性。DataGemma：經過微調的 Gemma 2 模型，整合了檢索技術，將回應植根於真實世界數據中。 DataGemma 通過整合來自外部來源的最新資訊，增強了 AI 回應的準確性和相關性。Gemma Scope：一套可解釋性工具，旨在幫助研究人員了解 Gemma 2 的內部運作。 Gemma Scope 提供了對 AI 模型決策過程的寶貴見解，從而提高了透明度和可責性。CodeGemma：一系列功能強大、輕量級的模型，可以執行各種程式碼編碼任務。 CodeGemma 通過自動執行程式碼生成、調試和其他基本任務，簡化和精簡了軟體開發流程。Gemma (APS): 一種研究工具，使用抽象命題分割 (APS) 將複雜的文本分解為有意義的組成部分。 Gemma (APS) 使研究人員能夠更有效地分析和理解複雜的文本數據，從而促進自然語言處理和資訊檢索的進步。TxGemma：一系列旨在提高治療開發效率的開放模型。 TxGemma 通過促進目標識別、藥物設計和臨床試驗優化等任務來加速藥物發現過程。RecurrentGemma：一系列開放模型，使用新型迴圈架構來更快地處理長序列。 RecurrentGemma 使 AI 模型能夠更有效地處理和理解長篇文本和其他順序數據，從而改善機器翻譯和語音識別等領域。