語言是人類最重要的交流工具，也是人工智能領域最具挑戰性的研究對象。如何讓機器理解和生成自然語言，是人工智能的一個核心問題，也是人類智能的一個重要標志。近年來隨著深度學習的發展，語言模型（Language Model，LM）作為一種基于神經網絡的自然語言處理技術，取得了令人矚目的成果。

語言模型的發展經歷了從統計模型到神經網絡模型的轉變，其中最具代表性的是基于 Transformer 的大規模預訓練語言模型（Large-scale Pre-trained Language Model，LLM）。Transformer 是一種基于自注意力機制（Self-Attention Mechanism）的神經網絡架構，它可以有效地處理長距離的依賴關系，提高模型的并行性和效率。基于 Transformer 的 LLM 通過在大量的無標注文本上進行預訓練，學習到了豐富的語言知識和語義表示，然后通過在特定的下游任務上進行微調，實現了對不同領域和場景的適應。基于 Transformer 的 LLM 的典型代表有 BERT、GPT、XLNet、T5 等，它們在各種自然語言處理任務上都取得了顯著的性能提升，引領了自然語言處理的新浪潮。

基于 Transformer 的 LLM 也存在一些挑戰和局限性，主要有以下幾個方面：

1）模型規模的增長帶來了計算資源和存儲空間的巨大需求。為了提高模型的表達能力和泛化能力，基于 Transformer 的 LLM 不斷增加模型的參數數量和層數，從幾百萬到幾十億，甚至到幾萬億。這導致了模型的訓練和推理需要大量的計算資源和存儲空間，增加了模型的部署和使用的成本和難度。

2）模型的預訓練和微調過程缺乏有效的指導和反饋。基于 Transformer 的 LLM 通常使用無監督的目標函數，如掩碼語言模型（Masked Language Model，MLM）或自回歸語言模型（Autoregressive Language Model，ARLM），來進行預訓練，這些目標函數只利用了文本的局部信息，忽略了文本的整體結構和語義。而在微調過程中，模型只能根據下游任務的標簽進行調整，缺乏對模型輸出的有效指導和反饋，導致模型的輸出可能不符合用戶的期望和需求。

3）模型的泛化能力和適應能力有待提高。基于 Transformer 的 LLM 雖然在預訓練階段學習到了大量的語言知識，但是在面對不同的下游任務和領域時，仍然需要進行大量的微調，才能達到較好的性能。這意味著模型的泛化能力和適應能力有限，不能很好地處理新的或復雜的語言現象和場景。

圖片

為了解決這些問題，Google 最近發布了一系列新的開源模型：Gemma，它們是基于用于創建 Google Gemini 模型的研究和技術構建的輕量級模型。Gemma 模型包括 2B 和 7B 兩種規模，分別有 20 億和 70 億個參數，可以用于各種自然語言處理任務，如文本生成、問答、對話和情感分析。Gemma 模型使用了一種稱為低秩適應（LoRA）的技術，可以在保持模型輸出質量的同時，大大減少微調所需的參數數量和訓練時間。Gemma 模型還使用了一種稱為指令調優（Instruction Tuning，IT）的技術，可以通過用戶提供的指令來控制模型的行為和輸出，實現更靈活和可定制的文本生成。Gemma 模型由 Kaggle 托管，用戶需要在 Kaggle 上請求訪問權限，并接受相關條款和條件。用戶還可以使用不同的后端和框架，如 JAX、Keras、PyTorch 和 Transformers 來訪問和使用 Gemma 模型。

Gartner 分析師 Chirag Dekate 表示，谷歌的新模型表明 2024 年是小語言模型(SLM) 和大語言模型的一年。

“在 GenAI 時代，企業不僅需要能夠從 LLM 創造價值，還需要能夠以較低的價格從 SLM 中創造價值，這些價值對他們來說很重要，而且可以在其數據環境中進行情境化，這變得非常重要，”德卡特說道。

Constellation Research 創始人 R.“Ray”Wang 表示，較小的語言模型使企業能夠獲得更高的精度。

 01  Gemma 模型的背景

Gemma 模型的背景可以追溯到 Google Gemini 模型的研究和開發。Gemini 是 Google 在 2020 年底發布的一種新型的大規模預訓練語言模型，它具有 1012 億個參數，是當時世界上最大的語言模型。Gemini 模型的目標是實現一種通用的語言理解和生成的能力，可以用于各種自然語言處理的任務和場景，如對話、摘要、翻譯、問答等。Gemini 模型的特點是使用了一種稱為 Switch Transformer 的新型神經網絡架構，它可以動態地調整模型的大小和復雜度，以適應不同的輸入和輸出，從而提高模型的效率和靈活性。Gemini 模型還使用了一種稱為 Mixture of Experts（MoE）的技術，它可以將模型的參數分布在多個專家模塊中，從而提高模型的容量和表達能力。

Gemini 模型的研究和開發為 Google 帶來了許多新的技術和經驗，也為 Google 的其他產品和服務提供了支持和幫助。例如，Google Assistant 使用了 Gemini 模型的一部分來提升其對話和問答的能力，Google Translate 使用了 Gemini 模型的一部分來提升其翻譯的質量和速度，Google Search 使用了 Gemini 模型的一部分來提升其搜索的相關性和準確性等。然而，Gemini 模型的規模和復雜度也給 Google 帶來了一些挑戰和困難，主要有以下幾個方面：

Gemini 模型的訓練和推理需要大量的計算資源和存儲空間，超出了大多數用戶和開發者的可用范圍。Gemini 模型的訓練需要使用數千個 TPU 芯片，耗時數周，而推理需要使用數百個 TPU 芯片，耗時數秒。這意味著 Gemini 模型的使用和部署需要高昂的成本和復雜的技術，不適合普通的個人和企業。

Gemini 模型的預訓練和微調過程缺乏有效的指導和反饋，導致模型的輸出可能不符合用戶的期望和需求。Gemini 模型在預訓練階段使用了無監督的目標函數，如 MLM 或 ARLM，這些目標函數只利用了文本的局部信息，忽略了文本的整體結構和語義。而在微調過程中，模型只能根據下游任務的標簽進行調整，缺乏對模型輸出的有效指導和反饋。這導致模型的輸出可能不符合用戶的期望和需求，例如，模型可能生成不相關或不合理的文本，或者模型可能無法處理一些特定的指令或場景。

Gemini 模型的泛化能力和適應能力有待提高，不能很好地處理新的或復雜的語言現象和場景。Gemini 模型雖然在預訓練階段學習到了大量的語言知識，但是在面對不同的下游任務和領域時，仍然需要進行大量的微調，才能達到較好的性能。這意味著模型的泛化能力和適應能力有限，不能很好地處理新的或復雜的語言現象和場景，例如，模型可能無法理解一些特殊的術語或縮寫，或者模型可能無法生成一些特定的文本類型或風格。

為了解決這些問題，Google 基于 Gemini 模型的研究和技術開發了一系列新的開放模型：Gemma，它們是一種輕量級而靈活的語言模型，可以用于各種自然語言處理任務，如文本生成、問答、對話和情感分析。

Gemma 模型的創新點主要有以下幾個方面：

Gemma 模型使用一種稱為低秩適應（LoRA）的技術，可以在保持模型輸出質量的同時，大大減少微調所需的參數數量和訓練時間。LoRA 是一種基于低秩矩陣分解的技術，它可以將模型的權重矩陣分解為兩個較小的矩陣的乘積，從而降低模型的復雜度和冗余度。LoRA 可以動態地調整模型的大小和復雜度，以適應不同的任務和場景，從而提高模型的效率和靈活性。Gemma 模型使用了 LoRA 的兩種變體：LoRA-IT 和 LoRA-PT，分別用于指令調優和預訓練。LoRA-IT 可以將模型的參數數量減少 99.9%，而 LoRA-PT 可以將模型的參數數量減少 99.5%。

Gemma 模型使用一種稱為指令調優（IT）的技術，可以通過用戶提供的指令來控制模型的行為和輸出，實現更靈活和可定制的文本生成。指令是一種用于描述用戶期望和需求的自然語言表達，它可以指定模型的目標、約束、風格等。指令調優是一種基于指令的微調方法，它可以在訓練和推理時使用指令來引導模型的學習和生成，從而提高模型的質量和多樣性。Gemma 模型使用了一種特殊的標記系統，稱為 Gemma 格式，來表示對話中的角色、輪次和指令，從而實現對模型的有效控制。

Gemma 模型使用一種稱為 Switch Transformer 的新型神經網絡架構，它可以動態地調整模型的大小和復雜度，以適應不同的輸入和輸出，從而提高模型的效率和靈活性。Switch Transformer 是一種基于 Transformer 的架構，它使用了一種稱為 Mixture of Experts（MoE）的技術，它可以將模型的參數分布在多個專家模塊中，從而提高模型的容量和表達能力。Switch Transformer 還使用了一種稱為路由器（Router）的技術，它可以根據輸入的特征，動態地選擇合適的專家模塊，從而減少模型的計算開銷和存儲需求。

圖片

圖1：與 Llama 2 和 Mistral 7B 等熱門模型相比，Gemma 在尺寸方面的優越性能設定了新標準

 02  Gemma 模型的原理

Gemma 模型的原理主要涉及到三個方面：低秩適應、指令調優和 Switch Transformer。下面我們分別介紹這三個方面的原理和細節。

低秩適應

低秩適應（LoRA）是一種基于低秩矩陣分解的技術，它可以將模型的權重矩陣分解為兩個較小的矩陣的乘積，從而降低模型的復雜度和冗余度。低秩適應的基本思想是，模型的權重矩陣可以近似地表示為一個低秩的矩陣，即一個秩（Rank）遠小于矩陣維度的矩陣。低秩矩陣可以通過兩個較小的矩陣的乘積來表示，例如，一個 m x n 的矩陣 W 可以表示為一個 m x r 的矩陣 U 和一個 r x n 的矩陣 V 的乘積，即 W = UV，其中 r 是一個小于 m 和 n 的正整數，稱為矩陣的秩。這樣，我們就可以用 2mr 個參數來代替 mn 個參數，從而減少模型的參數數量和存儲空間。同時，低秩矩陣也可以減少模型的冗余度和噪聲，從而提高模型的泛化能力和穩定性。

低秩適應的一個關鍵問題是如何確定矩陣的秩，即 r 的值。如果 r 太小，那么低秩矩陣可能無法很好地近似原始矩陣，導致模型的性能下降；如果 r 太大，那么低秩矩陣可能無法很好地壓縮原始矩陣，導致模型的效率降低。因此，我們需要根據不同的任務和場景，動態地調整 r 的值，以達到最佳的平衡。Gemma 模型使用了一種稱為自適應秩（Adaptive Rank）的技術，它可以根據輸入的特征和輸出的目標，自動地選擇合適的 r 的值，從而實現模型的動態調整。具體來說，Gemma 模型使用了一種稱為自適應秩（Adaptive Rank）的技術，它可以根據輸入的特征和輸出的目標，自動地選擇合適的 r 的值，從而實現模型的動態調整。具體來說，Gemma 模型使用了一個額外的神經網絡，稱為秩預測器（Rank Predictor），它可以根據輸入的特征，如詞頻、詞性、詞義等，預測每個權重矩陣的最佳 r 的值，然后將這些值作為低秩矩陣分解的參數，從而得到低秩的權重矩陣。這樣，Gemma 模型可以根據不同的任務和場景，動態地調整模型的大小和復雜度，以達到最佳的平衡。

Gemma 模型使用了兩種不同的低秩適應的變體，分別用于指令調優和預訓練，分別稱為 LoRA-IT 和 LoRA-PT。LoRA-IT 是一種用于指令調優的低秩適應方法，它可以將模型的參數數量減少 99.9%，從 20 億或 70 億減少到 130 萬或 450 萬。LoRA-IT 的主要思想是，將模型的權重矩陣分解為兩個部分：一個固定的原始權重矩陣，和一個可訓練的低秩矩陣，然后將這兩個部分相加，得到最終的權重矩陣。這樣，模型可以保留原始權重矩陣的信息，同時通過低秩矩陣進行微調，以適應不同的指令。LoRA-PT 是一種用于預訓練的低秩適應方法，它可以將模型的參數數量減少 99.5%，從 20 億或 70 億減少到 1 億或 3.5 億。LoRA-PT 的主要思想是，將模型的權重矩陣分解為兩個部分：一個固定的低秩矩陣，和一個可訓練的殘差矩陣，然后將這兩個部分相加，得到最終的權重矩陣。這樣，模型可以利用低秩矩陣進行預訓練，同時通過殘差矩陣進行微調，以適應不同的任務。

指令調優

指令調優（IT）是一種基于指令的微調方法，它可以通過用戶提供的指令來控制模型的行為和輸出，實現更靈活和可定制的文本生成。指令是一種用于描述用戶期望和需求的自然語言表達，它可以指定模型的目標、約束、風格等。例如，用戶可以提供以下幾種類型的指令：

• 任務指令，用于指定模型要完成的任務，如“寫一首詩”、“回答這個問題”、“寫一篇文章”等。
• 內容指令，用于指定模型要生成的內容，如“關于春天的”、“包含這些關鍵詞的”、“基于這個故事的”等。
• 風格指令，用于指定模型要生成的風格，如“幽默的”、“正式的”、“押韻的”等。
• 約束指令，用于指定模型要遵守的約束，如“不超過 100 個詞”、“不包含敏感詞”、“不抄襲”等。

指令調優的主要思想是，將用戶提供的指令作為模型的輸入的一部分，從而引導模型的學習和生成，使模型的輸出符合用戶的期望和需求。指令調優的過程分為兩個階段：訓練階段和推理階段。在訓練階段，模型使用一些帶有指令和標簽的樣本進行微調，學習如何根據不同的指令生成不同的文本。在推理階段，模型根據用戶提供的指令和輸入，生成相應的文本。為了實現指令調優，Gemma 模型使用了一種特殊的標記系統，稱為 Gemma 格式，來表示對話中的角色、輪次和指令。Gemma 格式使用四種特殊的控制令牌：<start_of_turn>、<end_of_turn>、user 和 model，以及一些可選的輔助令牌，如 <start_of_response> 和 <end_of_response>。Gemma 格式的示例是：

<start_of_turn>user Write a poem about spring<end_of_turn> <start_of_turn>model Spring is here, the flowers bloom The birds sing, the bees zoom The sun shines, the sky is blue Spring is here, and so are you<end_of_turn>

Switch Transformer

Switch Transformer 是一種基于 Transformer 的新型神經網絡架構，它可以動態地調整模型的大小和復雜度，以適應不同的輸入和輸出，從而提高模型的效率和靈活性。Switch Transformer 的主要特點是使用了一種稱為 Mixture of Experts（MoE）的技術，它可以將模型的參數分布在多個專家模塊中，從而提高模型的容量和表達能力。MoE 是一種基于集成學習的技術，它可以將多個不同的模型組合在一起，形成一個更強大的模型。MoE 的基本思想是，不同的模型可以專注于不同的子任務或子領域，從而提高模型的專業性和多樣性。MoE 的一個關鍵問題是如何將輸入分配給不同的模型，即如何選擇合適的專家。Switch Transformer 使用了一種稱為路由器（Router）的技術，它可以根據輸入的特征，動態地選擇合適的專家模塊，從而減少模型的計算開銷和存儲需求。路由器是一個額外的神經網絡，它可以根據輸入的特征，如詞頻、詞性、詞義等，預測每個專家模塊的權重，然后根據這些權重，將輸入分配給一個或多個專家模塊，從而得到最終的輸出。

Switch Transformer 的一個優點是，它可以動態地調整模型的大小和復雜度，以適應不同的輸入和輸出，從而提高模型的效率和靈活性。例如，對于一些簡單的輸入，如常見的詞或短語，Switch Transformer 可以只使用少數的專家模塊，從而節省計算資源和時間；而對于一些復雜的輸入，如罕見的詞或長句，Switch Transformer 可以使用更多的專家模塊，從而提高模型的表達能力和質量。Switch Transformer 的另一個優點是，它可以提高模型的容量和表達能力，從而提高模型的泛化能力和適應能力。例如，對于一些新的或復雜的語言現象和場景，Switch Transformer 可以利用不同的專家模塊，從而提高模型的專業性和多樣性。

圖2:與類似大小的開放模型相比，Gemma 7B在不同功能下的語言理解和生成性能。我們將標準的學術基準評估按能力分組，并對各自的得分進行平均；（詳見技術文檔表6）

 03  Gemma 模型的應用和展望

Gemma 模型是一種強大而靈活的語言模型，可以用于各種自然語言處理任務，如文本生成、問答、對話和情感分析。

文本生成

文本生成是指根據一定的輸入，自動地生成連貫的文本的任務，它可以用于各種場景，如創作、教育、娛樂、商業等。Gemma 模型可以根據用戶提供的指令和輸入，生成不同的文本類型和風格，如詩歌、故事、代碼、文章、歌詞等。Gemma 模型的優勢是，它可以通過指令調優，實現對文本生成的靈活和可定制的控制，從而滿足用戶的不同期望和需求。例如，用戶可以指定文本的主題、內容、長度、風格、約束等，從而得到更符合自己的意愿的文本。Gemma 模型的另一個優勢是，它可以通過低秩適應，實現對文本生成的高效和快速的微調，從而適應不同的任務和場景。例如，用戶可以在不同的平臺和框架上，使用不同的后端和設備，快速地訪問和使用 Gemma 模型，從而提高文本生成的效率和便利性。

問答

問答是指根據用戶提出的問題，自動地給出相關的答案的任務，它可以用于各種領域，如科學、歷史、文化、生活等。Gemma 模型可以根據用戶提出的問題，生成簡潔而準確的答案，或者提供相關的信息和資源，以幫助用戶解決問題。Gemma 模型的優勢是，它可以利用預訓練階段學習到的大量的語言知識和語義表示，從而提高問答的質量和準確性。例如，Gemma 模型可以理解不同的問題類型和難度，從而給出不同的答案格式和詳細程度。Gemma 模型的另一個優勢是，它可以利用指令調優，實現對問答的靈活和可定制的控制，從而滿足用戶的不同期望和需求。例如，用戶可以指定問題的領域、范圍、來源、語言等，從而得到更符合自己的意愿的答案。

對話

對話是指根據用戶和模型之間的交互，自動地生成連貫的對話的任務，它可以用于各種目的，如咨詢、娛樂、教育、社交等。Gemma 模型可以根據用戶和模型之間的交互，生成自然而有趣的對話，或者提供相關的服務和建議，以增強用戶的體驗和滿意度。Gemma 模型的優勢是，它可以利用預訓練階段學習到的大量的語言知識和語義表示，從而提高對話的質量和流暢性。例如，Gemma 模型可以理解不同的對話類型和場景，從而給出不同的對話策略和風格。Gemma 模型的另一個優勢是，它可以利用指令調優，實現對對話的靈活和可定制的控制，從而滿足用戶的不同期望和需求。例如，用戶可以指定對話的目的、主題、角色、情感等，從而得到更符合自己的意愿的對話。

情感分析

情感分析是指根據用戶提供的文本，自動地判斷文本的情感傾向和強度的任務，它可以用于各種應用，如評論、反饋、輿情、推薦等。Gemma 模型可以根據用戶提供的文本，生成簡潔而準確的情感分析結果，或者提供相關的建議和反饋，以幫助用戶了解和改善自己的情感狀態。Gemma 模型的優勢是，它可以利用預訓練階段學習到的大量的語言知識和語義表示，從而提高情感分析的質量和準確性。例如，Gemma 模型可以理解不同的文本類型和風格，從而給出不同的情感標簽和分數。Gemma 模型的另一個優勢是，它可以利用指令調優，實現對情感分析的靈活和可定制的控制，從而滿足用戶的不同期望和需求。例如，用戶可以指定文本的領域、范圍、來源、語言等，從而得到更符合自己的意愿的情感分析結果。

Gemma 模型是一種強大而靈活的語言模型，它可以用于各種自然語言處理任務，如文本生成、問答、對話和情感分析。Gemma 模型的創新點主要有以下幾個方面：低秩適應、指令調優和 Switch Transformer。低秩適應是一種基于低秩矩陣分解的技術，它可以在保持模型輸出質量的同時，大大減少微調所需的參數數量和訓練時間。指令調優是一種基于指令的微調方法，它可以通過用戶提供的指令來控制模型的行為和輸出，實現更靈活和可定制的文本生成。Switch Transformer 是一種基于 Transformer 的新型神經網絡架構，它可以動態地調整模型的大小和復雜度，以適應不同的輸入和輸出，從而提高模型的效率和靈活性。Gemma 模型的原理主要涉及到三個方面：低秩適應、指令調優和 Switch Transformer。低秩適應的基本思想是，將模型的權重矩陣分解為兩個較小的矩陣的乘積，從而降低模型的復雜度和冗余度。指令調優的主要思想是，將用戶提供的指令作為模型的輸入的一部分，從而引導模型的學習和生成，使模型的輸出符合用戶的期望和需求。Switch Transformer 的主要特點是使用了一種稱為 Mixture of Experts（MoE）的技術，它可以將模型的參數分布在多個專家模塊中，從而提高模型的容量和表達能力。Gemma 模型的應用和展望主要有以下幾個方面：文本生成、問答、對話和情感分析。文本生成是指根據一定的輸入，自動地生成連貫的文本的任務，它可以用于各種場景，如創作、教育、娛樂、商業等。問答是指根據用戶提出的問題，自動地給出相關的答案的任務，它可以用于各種領域，如科學、歷史、文化、生活等。對話是指根據用戶和模型之間的交互，自動地生成連貫的對話的任務，它可以用于各種目的，如咨詢、娛樂、教育、社交等。Gemma 模型可以根據用戶和模型之間的交互，生成自然而有趣的對話，或者提供相關的服務和建議，以增強用戶的體驗和滿意度。情感分析是指根據用戶提供的文本，自動地判斷文本的情感傾向和強度的任務，它可以用于各種應用，如評論、反饋、輿情、推薦等。Gemma 模型可以根據用戶提供的文本，生成簡潔而準確的情感分析結果，或者提供相關的建議和反饋，以幫助用戶了解和改善自己的情感狀態。

Gemma 模型是一種強大而靈活的語言模型，它可以用于各種自然語言處理任務，如文本生成、問答、對話和情感分析。Gemma 模型的創新點、原理、應用和展望，都體現了 Google 在人工智能領域的最新進展和創新，也為用戶和開發者提供了更多的選擇和機會。Gemma 模型的優勢在于，它可以通過低秩適應、指令調優和 Switch Transformer，實現對模型的動態調整、靈活控制和高效運行，從而提高模型的性能和質量，滿足用戶的不同期望和需求。Gemma 模型的挑戰在于，它需要在保證模型的通用性和泛化能力的同時，適應不同的任務和場景，處理不同的語言現象和場景，從而提高模型的專業性和多樣性。Gemma 模型的前景在于，它可以通過不斷的研究和開發，優化模型的架構和技術，擴展模型的應用和領域，從而提高模型的影響力和價值。

總之，Gemma 模型是一種強大而靈活的語言模型，它可以用于各種自然語言處理任務，如文本生成、問答、對話和情感分析。Gemma 模型的創新點、原理、應用和展望，都值得我們深入了解和使用。Gemma 模型不僅是 Google 在人工智能領域的一項重要貢獻，也是我們在語言理解和生成方面的一次重要探索。（END）

參考資料：

1.https://ai.google.dev/gemma/docs

2.https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf