Google Gemma-2: 大型語言模型的技術洞見和突破
探索 Google 的 Gemma-2 語言模型背後的技術洞見和突破。探索這些大型語言模型的架構、訓練技術和性能基準,了解這個領域的進步。
2024年10月6日
利用最新語言模型的進步,深入探討Gemma 2技術報告。發現Google創新的知識蒸餾方法和架構改進,如何帶來在學術基準測試和實際聊天機器人應用中的卓越表現。這份全面分析提供了寶貴的見解,可以幫助您利用這些尖端的語言模型來提升您自己的專案。
常問問題
常問問題
Gemma 2是Google開放權重模型的第二代,包含三個模型,其中包括兩個9和27億版本。
在基準測試中,Gemma 2的9億版本能夠超越Lama 38億版本,而27億版本則非常接近Lama 3的70億版本。
Gemma 2在LMS聊天機器人領域表現良好,可能是因為Google在訓練過程中利用了LMS聊天機器人提示,並從更大的教師模型中獲取知識蒸餾。
知識蒸餾是一種技術,其中較小的'學生'模型被訓練來模仿較大的'教師'模型的行為,通過最小化它們輸出分佈之間的KL散度,使學生模型能夠從教師的知識中獲益。
Google在訓練較小的9和27億參數Gemma 2模型時使用了知識蒸餾,使用了更大的教師模型,而27億模型則是從頭開始訓練的。
除了知識蒸餾,Google還使用了預訓練、有監督的微調、從人類反饋的強化學習以及模型合併等技術來訓練Gemma 2模型。
Gemma 2模型可在Google AI Studio和Hugging Face上獲得,並可集成到您自己的代碼庫中。Google還提供了一個提示模板,用於在單回合對話中使用這些模型。