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"厨房中的激战中2字",来源|新智元一声炸雷深夜炸响，居然也开源LLM了？！这次，重磅开源的Gemma有2B和7B两种规模，并且采用了与Gemini相同的研究和技术构建。有了Gemini同源技术的加持，Gemma不仅在相同的规模下实现SOTA的性能。而且更令人印象深刻的是，还能在关键基准上越级碾压更大的模型，比如Llama213B。与此同时，谷歌还放出了16页的技术报告。谷歌表示，Gemma这个名字源自拉丁语「gemma」，也就是「宝石」的意思，似乎是在象征着它的珍贵性。历史上，Transformers、TensorFlow、BERT、T5、JAX、AlphaFold和AlphaCode，都是谷歌为开源社区贡献的创新。而谷歌今天在全球范围内同步推出的Gemma，必然会再一次掀起构建开源AI的热潮。同时也坐实了OpenAI「唯一ClosedAI」的名头。OpenAI最近刚因为Sora火到爆，Llame据称也要有大动作，谷歌这就又抢先一步。硅谷大厂，已经卷翻天了！HuggingFaceCEO也跟帖祝贺。还贴出了Gemma登上HuggingFace热榜的截图。Keras作者Fran?oisChollet直言：最强开源大模型，今日易主了。有网友已经亲自试用过，表示Gemma7B真是速度飞快。谷歌简直是用Gemini拳打GPT-4，用Gemma脚踢Llama2！网友们也是看热闹不嫌事大，召唤MistralAI和OpenAI今晚赶快来点大动作，别让谷歌真的抢了头条。（手动狗头）可以看到，Gemma-7B模型在涵盖一般语言理解、推理、数学和编码的8项基准测试中，性能已经超越了Llama27B和13B！并且，它也超越了Mistral7B模型的性能，尤其是在数学、科学和编码相关任务中。在安全性方面，经过指令微调的Gemma-2BIT和Gemma-7BIT模型，在人类偏好评估中都超过了Mistal-7Bv0.2模型。特别是Gemma-7BIT模型，它在理解和执行具体指令方面，表现得更加出色。这次，除了模型本身，谷歌还提供了一套工具帮助开发者，确保Gemma模型负责任的使用，帮助开发者用Gemma构建更安全的AI应用程序。-谷歌为JAX、PyTorch和TensorFlow提供了完整的工具链，支持模型推理和监督式微调（SFT），并且完全兼容最新的Keras3.0。-通过预置的Colab和Kagglenotebooks，以及与HuggingFace、MaxText、NVIDIANeMo和TensorRT-LLM等流行工具的集成，用户可以轻松开始探索Gemma。-Gemma模型既可以在个人笔记本电脑和工作站上运行，也可以在GoogleCloud上部署，支持在VertexAI和GoogleKubernetesEngine(GKE)上的简易部署。-谷歌还对Gemma进行了跨平台优化，确保了它在NVIDIAGPU和GoogleCloudTPU等多种AI硬件上的卓越性能。并且，使用条款为所有组织提供了负责任的商业使用和分发权限，不受组织规模的限制。不过，Gemma并没有能够在所有的榜单中，都拿下SOTA。在官方放出的评测中，Gemma7B在MMLU、HellaSwag、SIQA、CQA、ARC-e、HumanEval、MBPP、GSM8K、MATH和AGIEval中，成功击败了Llama27B和13B模型。相比之下，Gemma7B在Boolq测试中，只与Mistral7B打了个平手。而在PIQA、ARC-c、Winogrande和BBH中，则不敌Mistral7B。在OBQA和trivalentQA中，更是同时被7B和13B规模的Llama27B斩于马下。谷歌这次发布的两个版本的Gemma模型，70亿参数的模型用于GPU和TPU上的高效部署和开发，20亿参数的模型用于CPU和端侧应用程序。在18个基于文本的任务中的11个中，Gemma都优于相似参数规模的开源模型，例如问答、常识推理、数学和科学、编码等任务。模型架构方面，Gemma在Transformer的基础上进行了几项改进，从而在处理复杂任务时能够展现出更加出色的性能和效率。-多查询注意力机制其中，7B模型采用了多头注意力机制，而2B模型则使用了多查询注意力机制。结果显示，这些特定的注意力机制能够在不同的模型规模上提升性能。-RoPE嵌入与传统的绝对位置嵌入不同，模型在每一层都使用了旋转位置嵌入技术，并且在模型的输入和输出之间共享嵌入，这样做可以有效减少模型的大小。-GeGLU激活函数将标准的ReLU激活函数替换成GeGLU激活函数，可以提升模型的表现。-归一化化位置（NormalizerLocation）每个Transformer子层的输入和输出都进行了归一化处理。这里采用的是RMSNorm作为归一化层，以确保模型的稳定性和效率。架构的核心参数如下：两种规模的参数如下：Gemma2B和7B分别针对来自网络文档、数学和代码的主要英语数据的2T和6Ttoken，进行了训练。与Gemini不同，这些模型不是多模态的，也没有针对多语言任务的SOTA进行训练。谷歌使用了Gemini的SentencePiece分词器的子集，来实现兼容性。团队对Gemma2B和7B模型进行了微调，包括有监督的微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。在有监督的微调阶段，研究者使用了一个由纯文本、英文、由人工和机器生成的问题-答案对组成的数据集。在强化学习阶段，则是使用了一个基于英文偏好数据训练出的奖励模型，以及一套精心挑选的高质量提示作为策略。研究者发现，这两个阶段对于提升模型在自动评估和人类偏好评估中的表现，至关重要。研究者根据基于LM的并行评估，选择了数据混合物进行监督微调。给定一组保留prompt，研究者会从测试模型中生成响应，从基准模型中生成对相同提示的响应，随机洗牌，然后要求一个更大、能力更强的模型在两种响应之间表达偏好。研究者构建了不同的提示集，以突出特定的能力，如遵循指令、实事求是、创造性和安全性。我们使用了不同的基于LM的自动评委，采用了一系列技术，如思维链提示、使用评分标准和章程等，以便与人类偏好保持一致。研究者进一步利用来自人类反馈的强化学习（RLHF），对已经进行过有监督微调的模型进行了优化。他们从人类评估者那里收集他们的偏好选择，并在Bradley-Terry模型的基础上，训练了一个奖励函数，这与Gemini项目的做法相似。研究者采用了一个改进版的REINFORCE算法，加入了Kullback–Leibler正则化项，目的是让策略优化这个奖励函数，同时保持与最初调整模型的一致性。与之前的有监督微调阶段相似，为了调整超参数并进一步防止奖励机制被滥用，研究者使用了一个高性能模型作为自动评估工具，并将其与基准模型进行了直接对比。谷歌在多个领域对Gemma进行了性能评估，包括物理和社会推理、问答、编程、数学、常识推理、语言建模、阅读理解等。Gemma2B和7B模型与一系列学术基准测试中的多个外部开源大语言模型进行了比较。在MMLU基准测试中，Gemma7B模型不仅超过了所有规模相同或更小的开源模型，还超过了一些更大的模型，包括Llama213B。然而，基准测试的制定者评估人类专家的表现为89.8%，而GeminiUltra是首个超越此标准的模型，这表明Gemma在达到Gemini和人类水平的性能上，还有很大的提升空间。并且，Gemma模型在数学和编程的基准测试中表现尤为突出。在通常用于评估模型分析能力的数学任务中，Gemma模型在GSM8K和更具挑战性的MATH基准测试上至少领先其他模型10分。同样，在HumanEval上，它们至少领先其他开源模型6分。Gemma甚至在MBPP上超过了专门进行代码微调的CodeLLaMA7B模型的性能（CodeLLaMA得分为41.4%，而Gemma7B得分为44.4%）。近期研究发现，即便是经过精心对齐的人工智能模型，也可能遭受新型对抗攻击，这种攻击能够规避现有的对齐措施。这类攻击有可能使模型行为异常，有时甚至会导致模型重复输出它在训练过程中记住的数据。因此，研究者专注于研究模型的「可检测记忆」能力，这被认为是评估模型记忆能力的一个上限，并已在多项研究中作为通用定义。研究者对Gemma预训练模型进行了记忆测试。具体来说，他们从每个数据集中随机选择了10,000篇文档，并使用文档开头的50个词元作为模型的prompt。测试重点是精确记忆，即如果模型能够基于输入，精确地生成接下来的50token，与原文完全一致，便认为模型「记住了」这段文本。此外，为了探测模型是否能够以改写的形式记忆信息，研究者还测试了模型的「近似记忆」能力，即允许在生成的文本和原文之间存在最多10%的编辑差距。在图2中，是Gemma的测试结果与体量相近的PaLM和PaLM2模型的对比。可以发现，Gemma的记忆率明显更低（见图2左侧）。不过，通过对整个预训练数据集的「总记忆量」进行估算，可得一个更为准确的评估结果（见图2右侧）：Gemma在记忆训练数据方面的表现与PaLM相当。个人信息的记忆化问题尤为关键。如图3所示，研究者并未发现有记忆化的敏感信息。虽然确实发现了一些被归类为「个人信息」的数据被记忆，但这种情况发生的频率相对较低。而且这些工具往往会产生许多误报（因为它们仅通过匹配模式而不考虑上下文），这意味着研究者发现的个人信息量可能被高估了。总的来说，Gemma模型在对话、逻辑推理、数学和代码生成等多个领域，都有所提升。在MMLU（64.3%）和MBPP（44.4%）的测试中，Gemma不仅展现了卓越的性能，还显示了开源大语言模型性能进一步提升的空间。除了在标准测试任务上取得的先进性能，谷歌也期待与社区共同推动这一领域的发展。Gemma从Gemini模型计划中学到了很多，包括编码、数据处理、架构设计、指令优化、基于人类反馈的强化学习以及评估方法。同时，谷歌再次强调使用大语言模型时存在的一系列限制。尽管在标准测试任务上表现优异，但要创建出既稳定又安全、能够可靠执行预期任务的模型，还需要进一步的研究，包括确保信息的准确性、模型的目标对齐、处理复杂逻辑推理，以及增强模型对恶意输入的抵抗力。团队表示，正如Gemini所指出的，需要更具挑战性和鲁棒性的测试基准。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP文章关键词：

"厨房中的激战中2字",颈椎、腰椎疾病年轻化，让理疗、推拿在年轻人间日益盛行。长期熬夜后，一些年轻人受自我补偿安慰心理影响选择吃保健品，买各种泡--**--　　颈椎、腰椎疾病年轻化，让理疗、推拿在年轻人间日益盛行。长期熬夜后，一些年轻人受自我补偿安慰心理影响选择吃保健品，买各种泡脚包、热敷贴等。　　“公立医院、明码标价、没有推销……”在同事的强烈推荐下，26岁的于超凡提前一周挂了北京按摩医院的推拿门诊。他告诉记者，想在医院做推拿，起码需要提前3天预约，尤其周末的号，基本一放出来就被抢空。　　在社交媒体平台，除了按摩推拿，也有许多年轻人热衷于分享八段锦、艾灸、刮痧等中医治疗或养生方式。这些“干货帖”也得到了网友的热烈讨论和点赞收藏。对此，专家提醒，应审慎评价身体状况后选择适合自己的养生或治疗方式，切勿盲目跟风。　　看中公立医院按摩科的高性价比　　作为产品经理的于超凡，经常在电脑前一坐就是半天时间，长期伏案工作让他时常感到肩颈酸胀，年轻同事中有的还患上急性腰椎间盘突出症，这些都让于超凡感到不安。为保持身体健康，2023年起他开始频繁做按摩、推拿、理疗等项目。　　“起初是去推拿馆，基本每次花费上百元，有的技师水平还非常有限。”后来在同事推荐下，于超凡“转战”到按摩医院。有同事告诉他，医生手法更专业，也不会乱收费或者推销办卡。还有的同事则是看中医院的高性价比：“公立医院按摩科可以纳入医保报销，有的单位还能二次报销，报销完可能一次只需自费十几元。”　　于超凡发现，与他有同样想法的年轻人不在少数，即便是在工作日诊疗室外仍坐着不少人，平均每个患者等待时长在半个小时以上，有的患者还一边等候一边处理工作。　　“首次治疗时医生会安排一次CT检查。”于超凡说，医生给他做的诊断分析是颈椎轻度左偏，生理曲度变直，考虑C5-6椎间盘存在病变。“当时突然紧张了起来，但医生很快安慰说，这在年轻人中挺常见的。”　　医生还告诉于超凡，这类颈椎病变大多与长时间久坐、缺乏运动相关，多见于IT人员、教师、会计、司机等群体。　　专业人士分析，近年来，中医理疗、推拿在年轻人之间日益盛行与颈椎、腰椎疾病的年轻化有关，许多年轻人也常用“脆皮”来形容自己，“年纪轻轻、一身毛病、一碰就疼，因此一些人下班后选择到医院做这些项目。”　　有人月均“养生账单”超千元　　不只是去医院做推拿，这届年轻人也带火了其他养生方式。在某视频网站，八段锦教学视频单条播放量最高超过2800万次，许多互称“锦友”的网友在弹幕区打卡跟练。在社交媒体平台，艾灸、刮痧、茶饮内调、泡脚攻略等“种草”短视频动辄点赞、收藏量过万。　　在北京从事直播行业的李昊经常忙到后半夜，他粗算后发现，自己月均“养生账单”超过1000元：“每月口服的保健品要200元，买各种泡脚包、热敷贴要400元，推拿按摩要480元……”　　今年27岁的章曼的工作是媒体运营，同样经常熬夜加班的她几乎每天都会口服维C、锌片、辅酶Q10、奶蓟草片等。这个习惯她已经坚持了5年，单是这一项每月花销就在500元左右。　　记者采访发现，随着工作和生活节奏加快，很多年轻人因担心身体不适影响生活质量，开始关注保健信息，也早早地加入了养生队伍。　　据央视财经发布的《中国美好生活大调查》数据显示，2023年18至35岁的年轻人消费榜单排名中，健康消费跻身年轻人消费意愿的第3名。另据2022年发布的《Z世代营养消费趋势报告》显示，年轻人正身体力行地成为当下养生消费主力军，平均每位城市常住居民年均花费超过1000元用于健康养生，其中18至35岁的年轻消费人群占比高达83.7%。　　专家提醒养生不必盲目跟风　　“患者请不要在牵引时看手机。”近日，记者在一家按摩医院看到，在不足10平方米的牵引室里，正在做牵引治疗的大部分是年轻人，而护士总会不时提醒那些一边治疗一边低头看手机的患者。　　北京中医药大学针灸推拿学院教授薛卫国表示，年轻人出现颈肩腰腿痛等症状，一方面与不良的体态、缺乏运动等生活习惯相关，另一方面也与精神压力高度相关。如果压力大、情绪焦虑，也会使肌肉处在紧张状态，引起身体不适。　　薛卫国建议，有不适症状的年轻人除了到医院寻求按摩、推拿、理疗外，也要在日常生活中加强对自我身心的关注，从形、气、神3个方面综合调整状态，静下心来读书，和朋友聊聊天，也能起到缓解身体疲劳的效果。　　“虽然说不清保健品的功效究竟有多大，但总觉着要是不吃这些，还天天熬夜，身体肯定更不好。”李昊坦言，明知道自己身体有不适，但还是忍不住时常熬夜打游戏、玩手机，“选择在养生上花钱，也是出于一种自我补偿安慰的心态吧。”　　针对年轻人追捧中医养生的现象，薛卫国认为，年轻人可以根据自身情况进行尝试，但不必盲目跟风，最重要的是要找到适合自己体质和生活习惯的养生方式，“如果身体出现不适，还是要通过正规的医疗机构进行诊断，警惕被一些带有过度商业盈利意图的养生话术裹挟。”　　来源：工人日报

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作者：咸滋涵

2月26日上市公司晚间公告速递

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