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Gemma

Gemma 是谷歌开发的一系列轻量级、先进的开放模型。以下是关于 Gemma 大模型的一些关键信息：

1. Gemma 模型系列：

Gemma 系列包括不同大小的模型，旨在满足各种计算需求。
Gemma 2B，Gemma 7B，Gemma 27B 是 Gemma系列模型里的一部分。
Gemma 系列还包括专门的模型和研究模型，例如 CodeGemma 和 PaliGemma，它们针对特定任务进行了优化。
Gemma 模型有预训练（PT）和指令调整（IT）的变体。指令调整后的模型特别擅长遵循人类指令。

2. Gemma 3模型概况：

Gemma 3 模型有4种参数大小，5种精度级别，从32位全精度到4位最低精度。
Gemma 3 1B，Gemma 3 4B，Gemma 3 12B，Gemma 3 27B，是 Gemma 3系列模型里不同参数大小的模型。
不同的大小和精度代表了AI应用的一组权衡。
参数和位数（精度）越高，模型的功能通常越强大，但在处理周期、内存开销和功耗方面，运行成本也越高。
参数和位数较少（精度较低）的模型功能较弱，但可能足以胜任您的AI任务。

3. Gemma 的特点和优势：

开放性： Gemma 模型是开放的，允许开发者和研究人员自由使用和修改。
轻量级： 这些模型设计得相对较小，使其能够在各种硬件上运行，包括笔记本电脑和移动设备。
高性能： 尽管体积小，Gemma 模型在各种基准测试中都表现出了强大的性能。
多功能性： Gemma 模型可以用于各种自然语言处理任务，例如文本生成、问答和代码生成。

4. Gemma 的应用：

Gemma 模型可以用于构建各种AI应用程序，包括聊天机器人、虚拟助手和内容生成工具。
它们还可以用于研究目的，例如探索新的自然语言处理技术。

如果您想深入了解 Gemma 模型，可以访问 Google AI for Developers 网站，那里提供了详细的文档和教程。

https://ai.google.dev/

Gemma 模型概览

Gemma 是一系列先进的轻量级开放模型， 研发创新型企业所用的研究和技术，Gemini模型。
Gemma 由 Google DeepMind 和其他 Google 团队开发，其名字以 拉丁语 gemma，意思是宝石。
Gemma 模型的权重 通过用于促进创新、协作和 负责任地使用人工智能 (AI)。

Gemma 模型可以在 以及你的硬件、移动设备或托管服务中。您 也可以使用调优方法自定义这些模型， 执行对您和您的用户至关重要的特定任务。
Gemma 模型绘画 从 Gemini 系列模型中汲取的灵感和技术沿袭，

预训练模型和指令调优模型

您可以通过额外训练来修改 Gemma 模型的行为 使模型在特定任务中表现更好。此过程称为 调优，虽然这种方法可以提高模型执行 但它还会导致模型在其他任务中表现变差。对于 因此，Gemma 模型既可用于指令微调， 预训练模型：

指令微调 (IT) - 这些版本的模型使用 能够对对话输入做出响应， 聊天机器人。
预训练 (PT) - 这些版本的模型不会使用任何模型 Gemma 核心数据训练集之外的特定任务或说明。您 如果不执行某些任务，则不应在应用中部署这些模型 调整。

https://ai.google.dev/gemma/docs?hl=zh-cn

Gemma 模型列表

下表列出了 Gemma 模型系列的主要变体及其预期部署平台：

https://ai.google.dev/gemma/docs/get_started
https://ai.google.dev/gemma/docs/get_started?hl=zh-cn 中文翻译是一坨屎呀！

Gemini

https://deepmind.google/technologies/gemini/

https://gemini.google.com/app

Try in Google AI Studio

https://aistudio.google.com/prompts/new_chat

https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemini-2.5-pro-exp-03-25

Gemini Developer API

from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash",
    contents="Explain how AI works",
)

print(response.text)

https://ai.google.dev/gemini-api/docs?hl=zh-cn#python

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY" });

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.0-flash",
    contents: "Explain how AI works",
  });
  console.log(response.text);
}

await main();

https://ai.google.dev/gemini-api/docs?hl=zh-cn#node.js

demos

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Google Developers

https://developers.google.com/?hl=zh-cn

refs

https://ai.google/

https://deepmind.google/

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