Gemma 2 2B是Google推出的Gemma 2系列中一款重量级的轻量级AI模型，具有2亿参数。Gemma 2 2B 利用了知识蒸馏技术，通过从更大、更复杂的模型中学习，将其知识传递到较小的模型中，取得了超出预期的性能表现。
GEMMA 2 2B 模型适用于多种文本生成任务，包括问答、摘要和推理。其相对较小的体积使其能够在笔记本电脑、台式机或私人云基础设施等资源有限的环境中部署。
主要特点
1. 卓越性能
- 性能表现：Gemma 2 2B在LMSYS Chatbot Arena排行榜上超过了所有GPT-3.5模型，可以处理多种文本生成任务，如问答、摘要和推理，展示了其出色的对话AI能力。它在同类模型中表现最佳，能够在实际应用中提供高质量的对话体验。
- 优化：该模型经过优化，能够在各种硬件上高效运行。这包括各种边缘设备、笔记本电脑和强大的云部署，如Google的Vertex AI和Kubernetes Engine。
- 硬件兼容性：Gemma 2 2B可在从边缘设备到大型数据中心的广泛硬件上高效运行。它使用NVIDIA TensorRT-LLM库进行优化，支持NVIDIA RTX、GeForce RTX GPU和Jetson模块，适合各种AI应用场景。
- 经济高效：其设计允许在成本效益较高的硬件上运行，甚至可以在Google Colab的T4 GPU免费层上运行，使开发和实验更具经济效益。
3.模型集成与兼容性
Gemma 2 2B 设计为与多种主流 AI 开发平台无缝集成，方便开发人员在不同环境中使用：
- Keras 和 JAX：支持流行的深度学习框架，便于模型训练和推理。
- Hugging Face：兼容 Hugging Face 的模型和工具，简化模型管理和部署。
- NVIDIA NeMo 和 Ollama：利用这些平台的优化功能，进一步提升模型性能。
- MediaPipe（即将推出）：支持实时处理任务，如视频和音频流处理。
评估结果
GEMMA 2 2B 在多个基准测试中表现出色，尤其是在文本生成和问答任务中。以下是一些关键性能指标：
- MMLU (5-shot, top-1): 51.3
- HellaSwag (10-shot): 73.0
- PIQA (0-shot): 77.8
- BoolQ (0-shot): 72.5
- ARC-e (0-shot): 80.1
- TriviaQA (5-shot): 59.4
- GSM8K (5-shot, maj@1): 23.9
