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96SEO 2026-02-23 13:10 21
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2这款顶级的开源模型拥有270亿27B和90亿9B参数。
自发布以来27B模型迅速成为LMSYS
Arena排行榜上的高分选手甚至在真实对话中超越了许多比它大两倍的流行模型。
但Gemma不仅仅是为了性能。
它的基础是负责任的AI优先考虑安全性和可访问性。
为了支持这一承诺Google隆重宣布三个新的Gemma
(https://huggingface.co/collections/google/gemma-2-2b-release-66a20f3796a2ff2a7c76f98f)——全新的2亿参数2B版本内置安全改进兼具强大的性能和高效性。
ShieldGemma
(https://huggingface.co/collections/google/shieldgemma-release-66a20efe3c10ef2bd5808c79)——一组基于Gemma
2的安全内容分类模型用于过滤AI模型的输入和输出保护用户安全。
Gemma
(https://huggingface.co/collections/google/gemma-scope-release-66a4271f6f0b4d4a9d5e04e2)——一个新的模型可解释性工具提供对模型内部工作原理的无与伦比的洞察。
有了这些新增功能研究人员和开发人员现在可以创建更安全的客户体验深入了解模型并自信地在设备上负责任地部署强大的AI开启创新的新可能性。
2B模型。
这个轻量级模型通过从更大模型中学习产生了出色的效果。
实际上Gemma
Arena上超越了所有GPT-3.5模型展示了其卓越的对话AI能力。
卓越性能在其尺寸范围内提供顶级性能超过同类其他开源模型。
灵活且具成本效益的部署能够在各种硬件上高效运行——从边缘设备和笔记本电脑到使用Vertex
EngineGKE的强大云部署。
为了进一步提高速度它通过NVIDIA
NIM提供。
这种优化针对数据中心、云、本地工作站、PC和边缘设备的各种部署使用NVIDIA
NeMo、Ollama、Gemma.cpp以及即将推出的MediaPipe无缝集成简化了开发过程。
开放且可访问根据对研究和商业应用友好的Gemma条款提供。
其体积小到足以在Google
为了确保开放模型能够负责任地部署确保AI输出具有吸引力、安全和包容性开发者和研究人员需要付出大量努力。
为了帮助开发者实现这一目标Google推出了ShieldGemma这是一系列最先进的安全分类器旨在检测和减轻AI模型输入和输出中的有害内容。
ShieldGemma特别针对四个关键领域的危害
这些开放分类器补充了现有的负责任AI工具包中的安全分类器套件其中包括使用有限数据点构建特定政策分类器的方法以及通过API提供的现有Google
2构建ShieldGemma是业界领先的安全分类器。
灵活尺寸ShieldGemma提供各种模型尺寸以满足不同需求。
2B模型适合在线分类任务而9B和27B版本则为离线应用提供更高性能适用于对延迟要求不高的场景。
所有尺寸都利用NVIDIA的速度优化在各种硬件上实现高效性能。
开放和协作ShieldGemma的开放性质鼓励透明度和AI社区的协作有助于未来的机器学习行业安全标准。
“随着AI的不断成熟整个行业将需要投资于开发高性能的安全评估器。
很高兴看到Google做出了这一投资并期待他们继续参与我们的AI安全工作组。
”~
Scope为研究人员和开发人员提供了前所未有的透明度让他们能够深入了解Gemma
Scope使用稀疏自编码器SAEs放大模型内的特定点使其内部工作原理更加可解释。
2处理的密集复杂信息将其扩展为更易于分析和理解的形式。
通过研究这些扩展视图研究人员可以获得宝贵的见解了解Gemma
ScopeGoogle旨在帮助AI研究社区发现如何构建更可理解、负责和可靠的AI系统。
2B和9B的所有层。
互动演示无需编写代码即可在Neuronpedia上探索SAE功能并分析模型行为。
易于使用的资源库提供与SAEs和Gemma
这些发布代表了Google持续为AI社区提供开发安全和有益AI所需的工具和资源的承诺。
相信开放访问、透明度和协作是开发安全和有益AI的关键。
Studio中试用其功能。
https://www.kaggle.com/models/google/gemma-2探索ShieldGemma并构建更安全的AI应用。
https://ai.google.dev/gemma/docs/shieldgemma在Neuronpedia上试用Gemma
https://www.neuronpedia.org/gemma-scope
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