谷歌也来卷「小」模型了，一出手就是王炸，胜过了比自己参数多得多的GPT-3.5、Mixtral竞品模型。

今年 6 月底，谷歌开源了 9B、27B 版 Gemma 2 模型系列，并且自亮相以来，27B 版本迅速成为了大模型竞技场 LMSYS Chatbot Arena 中排名最高的开放模型之一，在真实对话任务中比其两倍规模以上的模型表现还要好。

如今，仅仅过去了一个多月，谷歌在追求负责任 AI 的基础上，更加地考虑该系列模型的安全性和可访问性，并有了一系列新成果。

此次，Gemma 2 不仅有了更轻量级「Gemma 2 2B」版本，还构建一个安全内容分类器模型「ShieldGemma」和一个模型可解释性工具「Gemma Scope」。具体如下：

Gemma 2 2B 具有内置安全改进功能，实现了性能与效率的强大平衡；

ShieldGemma 基于 Gemma 2 构建，用于过滤 AI 模型的输入和输出，确保用户安全；

Gemma Scope 提供对模型内部工作原理的无与伦比的洞察力。

其中，Gemma 2 2B 无疑是「最耀眼的仔」，它在大模型竞技场 LMSYS Chatbot Arena 中的结果令人眼前一亮：仅凭 20 亿参数就跑出了 1130 分，这一数值要高于 GPT-3.5-Turbo（0613）和 Mixtral-8x7b。

这也意味着，Gemma 2 2B 将成为端侧模型的最佳选择。

苹果机器学习研究（MLR）团队研究科学家 Awni Hannun 展示了 Gemma 2 2B 跑在 iPhone 15 pro 上的情况，使用了 4bit 量化版本，结果显示速度是相当快。

此外，对于前段时间很多大模型都翻了车的「9.9 和 9.11 谁大」的问题，Gemma 2 2B 也能轻松拿捏。

与此同时，从谷歌 Gemma 2 2B 的强大性能也可以看到一种趋势，即「小」模型逐渐拥有了与更大尺寸模型匹敌的底气和效能优势。

这种趋势也引起了一些业内人士的关注，比如知名人工智能科学家、Lepton AI 创始人贾扬清提出了一种观点：大语言模型（LLM）的模型大小是否正在走 CNN 的老路呢？

在 ImageNet 时代，我们看到参数大小快速增长，然后我们转向了更小、更高效的模型。这是在 LLM 时代之前，我们中的许多人可能已经忘记了。

大型模型的曙光：我们以 AlexNet（2012）作为基线开始，然后经历了大约 3 年的模型大小增长。VGGNet（2014）在性能和尺寸方面都可称为强大的模型。

缩小模型：GoogLeNet（2015）将模型大小从 GB 级缩小到 MB 级，缩小了 100 倍，同时保持了良好的性能。类似工作如 SqueezeNet（2015）和其他工作也遵循类似的趋势。

合理的平衡：后来的工作如 ResNet（2015）、ResNeXT（2016）等，都保持了适中的模型大小。请注意，我们实际上很乐意使用更多的算力，但参数高效同样重要。

设备端学习？MobileNet（2017）是谷歌的一项特别有趣的工作，占用空间很小，但性能却非常出色。上周，我的一个朋友告诉我「哇，我们仍然在使用 MobileNet，因为它在设备端具有出色的特征嵌入通用性」。是的，嵌入式嵌入是实实在在很好用。

最后，贾扬清发出灵魂一问，「LLM 会遵循同样的趋势吗？」

图像出自 Ghimire 等人论文《A Survey on Efficient Convolutional Neural Networks and Hardware Acceleration》。

Gemma 2 2B 越级超越 GPT-3.5 Turbo

Gemma 2 家族新增 Gemma 2 2B 模型，备受大家期待。谷歌使用先进的 TPU v5e 硬件在庞大的 2 万亿个 token 上训练而成。

这个轻量级模型是从更大的模型中蒸馏而来，产生了非常好的结果。由于其占用空间小，特别适合设备应用程序，可能会对移动 AI 和边缘计算产生重大影响。

事实上，谷歌的 Gemma 2 2B 模型在 Chatbot Arena Elo Score 排名中胜过大型 AI 聊天机器人，展示了小型、更高效的语言模型的潜力。下图表显示了 Gemma 2 2B 与 GPT-3.5 和 Llama 2 等知名模型相比的卓越性能，挑战了「模型越大越好」的观念。

Gemma 2 2B 提供了：

性能卓越：在同等规模下提供同类最佳性能，超越同类其他开源模型；

部署灵活且经济高效：可在各种硬件上高效运行，从边缘设备和笔记本电脑到使用云部署如 Vertex AI 和 Google Kubernetes Engine (GKE) 。为了进一步提高速度，该模型使用了 NVIDIA TensorRT-LLM 库进行优化，并可作为 NVIDIA NIM 使用。此外，Gemma 2 2B 可与 Keras、JAX、Hugging Face、NVIDIA NeMo、Ollama、Gemma.cpp 以及即将推出的 MediaPipe 无缝集成，以简化开发；

开源且易于访问：可用于研究和商业应用，由于它足够小，甚至可以在 Google Colab 的 T4 GPU 免费层上运行，使实验和开发比以往更加简单。

从今天开始，用户可以从 Kaggle、Hugging Face、Vertex AI Model Garden 下载模型权重。用户还可以在 Google AI Studio 中试用其功能。

下载权重地址：https://huggingface.co/collections/google/gemma-2-2b-release-66a20f3796a2ff2a7c76f98f

Gemma 2 2B 的出现挑战了人工智能开发领域的主流观点，即模型越大，性能自然就越好。Gemma 2 2B 的成功表明，复杂的训练技术、高效的架构和高质量的数据集可以弥补原始参数数量的不足。这一突破可能对该领域产生深远的影响，有可能将焦点从争夺越来越大的模型转移到改进更小、更高效的模型。

Gemma 2 2B 的开发也凸显了模型压缩和蒸馏技术日益增长的重要性。通过有效地将较大模型中的知识提炼成较小的模型，研究人员可以在不牺牲性能的情况下创建更易于访问的 AI 工具。这种方法不仅降低了计算要求，还解决了训练和运行大型 AI 模型对环境影响的担忧。