并且在模型的输入和输出之间共享嵌入
特别是Gemma-B IT模型，它在理解和执行具体指令方面，表现得更加出色。 一整套工具：跨框架、工具和硬件进行优化 这次，除了模型本身，谷歌还提供了一套工具帮助开发者，确保Gemma模型负责任的使用，帮助开发者用Gemma构建更安全的AI应用程序。 – 谷歌为JAX、PyTorch和TensorFlow提供了完整的工具链，支持模型推理和监督式微调SFT，并且完全兼容最新的Keras 。 – 通过预置的Colab和Kaggle notebooks，以及与Hugging Face、MaxText、NVIDIA NeMo和TensorRT-LLM等流行工具的集成，用户可以轻松开始探索Gemma。 – Gemma模型既可以在个人笔记本电脑和工作站上运行，也可以在Google Cloud上部署，支持在Vertex AI和Google Kubernetes Engine (GKE) 上的 冰岛手机号码数据 简易部署。 – 谷歌还对Gemma进行了跨平台优化，确保了它在NVIDIA GPU和Google Cloud TPU等多种AI硬件上的卓越性能。 并且，使用条款为所有组织提供了负责任的商业使用和分发权限，不受组织规模的限制。 但，没有全胜。 不过，Gemma并没有能够在所有的榜单中，都拿下SOTA。 在官方放出的评测中，Gemma B在MMLU、HellaSwag、SIQA、CQA、ARC-e、HumanEval、MBPP、GSMK、MATH和AGIEval中，成功击败了Llama B和B模型。 相比之下，Gemma B在Boolq测试中，只与Mistral B打了个平手。 而在PIQA、ARC-c、Winogrande和BBH中，则不敌Mistral B。 在OBQA和trivalent QA中，更是同时被B和B规模的Llama B斩于马下。
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技术报告 谷歌这次发布的两个版本的Gemma模型， 亿参数的模型用于GPU和TPU上的高效部署和开发，亿参数的模型用于CPU和端侧应用程序。 在个基于文本的任务中的个中，Gemma都优于相似参数规模的开源模型，例如问答、常识推理、数学和科学、编码等任务。 模型架构方面，Gemma在Transformer的基础上进行了几项改进，从而在处理复杂任务时能够展现出更加出色的性能和效率。 – 多查询注意力机制 其中，B模型采用了多头注意力机制，而B模型则使用了多查询注意力机制。结果显示，这些特定的注意力机制能够在不同的模型规模上提升性能。 – RoPE嵌入 与传统的绝对位置嵌入不同，模型在每一层都使用了旋转位置嵌入技术，，这样做可以有效减少模型的大小。
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