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谷歌DeepMind发布了Gemma，这是一系列灵感来自用于Gemini相同研究和技术的开放模型。开放模型适用于各种用例，这是谷歌非常明智的举措。有2B(在2T tokens上训练)和7B(在6T tokens上训练)模型，包括基础和指令调整版本。在8192个token的上下文长度上进行训练。允许商业使…
简介
谷歌DeepMind发布了Gemma，这是一系列灵感来自用于Gemini相同研究和技术的开放模型。开放模型适用于各种用例，这是谷歌非常明智的举措。有2B(在2T tokens上训练)和7B(在6T tokens上训练)模型，包括基础和指令调整版本。在8192个token的上下文长度上进行训练。允许商业使用。这些并非多模态模型，根据报告的实验结果优于Llama 2 7B和Mistral 7B。
Gemma模型提高了对话、推理、数学和代码生成等广泛领域的性能。MMLU(64.3%)和MBPP(44.4%)的结果既展示了Gemma的高性能，也显示了开放可用大模型性能仍有提升空间。
Gemma吸收了Gemini模型计划的许多经验，包括代码、数据、架构、指令调优、来自人类反馈的强化学习以及评估。 教程环境要求
Windows操作系统
大于10GB的内存
本教程使用pytorch框架运行gemma
python环境安装
1 使用anaconda管理python环境
国内下载地址：
