按設計負責
Gemma的設計是我們的AI原理位於最前沿。作為使Gemma預先訓練的模型安全可靠的一部分，我們使用自動化技術來濾除培訓集中的某些個人信息和其他敏感數據。此外，我們使用了從人類反饋（RLHF）中進行廣泛的微調和加強學習，以使我們的教學模型與負責任的行為保持一致。為了了解和減少Gemma模型的風險概況，我們進行了強大的評估，包括手動紅色團隊，自動化對抗測試以及對危險活動模型功能的評估。這些評估在我們的型號卡中概述。
我們還與Gemma一起發布了一個新的負責任的AI工具包，以幫助開發人員和研究人員優先考慮建立安全有負責任的AI應用程序。該工具包包括：
- 安全分類： 我們提供了一種新穎的方法，用於構建穩健的安全分類器，其中最小的示例。
- 偵錯: 模型調試工具可幫助您研究Gemma的行為並解決潛在問題。
- 指導： 您可以根據Google在開發和部署大型語言模型方面的經驗來訪問模型構建者的最佳實踐。
跨框架，工具和硬件進行了優化
您可以在自己的數據上微調Gemma模型，以適應特定的應用程序需求，例如摘要或檢索型生成（RAG）。 Gemma支持多種工具和系統：
- 多框架工具： 帶上您最喜歡的框架，並在多框架KERAS 3.0，本機Pytorch，Jax和Hugging Face Transformers上進行推理和微調的參考實現。
- 跨設備兼容性： Gemma型號跨越了流行的設備類型，包括筆記本電腦，台式機，物聯網，移動和雲，從而可以廣泛可訪問的AI功能。
- 尖端硬件平台： 我們已經與NVIDIA合作，為NVIDIA GPU優化Gemma，從數據中心到雲再到本地RTX AI PC，從而確保了行業領先的性能並與尖端技術集成。
- 針對Google Cloud進行了優化： Vertex AI提供了一個廣泛的MLOPS工具集，並使用內置推理優化進行了一系列調整選項和一鍵部署。具有完全管理的頂點AI工具或自我管理的GKE，包括在任何一個平台上跨GPU，TPU和CPU部署到具有成本效益的基礎架構，可以使用高級定制。
研究和發展的免費學分
Gemma是為開發人員和為AI創新提供動力的開發人員和研究人員建造的。您可以立即開始使用Gemma使用Kaggle中的免費訪問，用於COLAB筆記本電腦的免費級別以及首次Google Cloud用戶的$ 300學分。研究人員還可以申請Google Cloud積分高達500,000美元，以加速其項目。
入門
您可以在ai.google.dev/gemma上探索有關Gemma的更多信息，並訪問QuickStart指南。
隨著我們繼續擴展Gemma模型家族，我們期待為各種應用程序引入新的變體。在接下來的幾週內，請繼續關注與Gemma建立聯繫，學習和建造的活動和機會。
我們很高興看到您創造的東西！
