日前谷歌发布了两个开源的AI语言模型Gemma 2B和Gemma 7B，这两个模型都是该公司旗舰产品Gemini的轻量级版本，专门针对语言任务而设计。
https://blog.google/technology/developers/gemma-open-models/?ref=futuretools.io
尽管Gemini是与OpenAI的ChatGPT直接竞争的大规模封闭式AI模型，但体积较小的Gemma可能更适合一些轻量级的语言生成任务，如简单的聊天机器人、文摘生成、问答等。
相比Gemini的百亿参数量级，Gemma 2B和7B的参数量分别只有20亿和70亿。Gemma在模型复杂度和处理能力上存在一定局限，但它的显著优势在于速度快和使用成本低。
谷歌表示，尽管Gemma体积很小，但在关键的语言任务基准测试上，其表现“明显优于”更大的模型，并且可以直接部署在普通的笔记本或台式机上运行。为了让更多研发者可以访问和使用，Gemma将通过Kaggle、Hugging Face、Nvidia的NeMo以及谷歌自己的Vertex AI等平台全面开源。
这种开源发布策略与Gemini形成鲜明对比，后者作为谷歌的旗舰商用模型一直处于封闭状态。Gemma的开源使得无须支付高昂许可费就可以试用谷歌最新研发的AI能力，降低了开发者的门槛，也避免他们转向其他提供更开放访问的竞争对手。此外，相比封闭的黑盒系统，开源模型在安全性和健康性方面的监管也存在固有挑战。为此，Gemma还将搭载一个“负责任的AI工具包”，开发者可以利用该工具包在部署Gemma时设置各种使用规范，如制定内容审核指引、设置禁用词列表等，还可通过调试工具检查模型行为。
谷歌产品经理表示，Gemma目前最适合英语语言任务，他们十分希望能与研发者社区合作，根据非英语市场的需求逐步扩展语言范围和任务能力。开发者可以免费在Kaggle等平台上使用Gemma进行研发实验。首次使用谷歌云服务的用户还可以获得高达300美元的免费试用额度。而参与AI研究的学术团队也可以申请高达50万美元的免费云计算资源来运行Gemma。
开源发布轻量级语言模型如Gemma，是谷歌拓展AI市场的重要一步。早在ChatGPT爆红后，谷歌就加紧了各种应对部署。类似Gemma这样的小型预训练模型，将 AI能力进一步向下普及，为开发者提供低门槛的试用场景，也有利于收集用户反馈改进技术。事实上，类似的开源策略已经在业内越来越多地采用，例如Meta去年也开源发布了规模仅为70亿参数的Llama 2，提供基于开源TensorFlow的轻量级自然语言处理解决方案。
在这个新兴领域，开源生态的繁荣发展才能推动技术以更快速度进步。
