谷歌公司昨日发布新闻稿，面向全球研究人员和开发人员发布 Gemma 2 大语言模型，共有 90 亿参数（9B）和 270 亿参数（27B）两种大小。
Gemma 2 大语言模型相比较第一代，推理性能更高、效率更高，并在安全性方面取得了重大进步。
谷歌在新闻稿中表示，Gemma 2-27B 模型的性能媲美两倍规模的主流模型，而且只需要一片英伟达 H100 ensor Core GPU 或 TPU 主机就能实现这种性能，从而大大降低了部署成本。
Gemma 2-9B 模型优于 Llama 3 8B 和其他类似规模的开源模型。谷歌还计划在未来几个月发布参数为 26 亿的 Gemma 2 模型，更适合智能手机的人工智能应用场景。
谷歌表示为 Gemma 2 重新设计了整体架构，实现卓越的性能和推理效率。
Gemma 2 主要特点如下：
性能优异：
27B 版本在同规模级别中性能最佳，甚至比两倍于其尺寸的机型更具竞争力。9B 版本的性能在同类产品中也处于领先地位，超过了 Llama 3 8B 和其他同规模的开放模型。
效率和成本：
27B Gemma 2 模型可在单个谷歌云 TPU 主机、英伟达 A100 80GB Tensor Core GPU 或英伟达 H100 Tensor Core GPU 上以全精度高效运行推理，在保持高性能的同时大幅降低成本。这使得人工智能部署更容易实现，预算也更合理。
跨硬件快速推理
Gemma 2 经过优化，可在各种硬件（从功能强大的游戏笔记本电脑和高端台式机到基于云的设置）上以惊人的速度运行。
在 Google AI Studio 中尝试全精度的 Gemma 2，在 CPU 上使用 Gemma.cpp 的量化版本解锁本地性能，或通过 Hugging Face Transformers 在配备 NVIDIA RTX 或 GeForce RTX 的家用电脑上进行尝试。