谷歌 Gemma 2 2B 发布火爆，小模型如何撑起大格局？

Gemma系列语言模型正在引领着一场“小”的技术革命。

作者丨陈鹭伊

编辑丨岑峰

语言模型的“小时代”正式到来？

北京时间8月1日凌晨（当地时间7月31日下午），Google深夜放出大招，发布了其Gemma系列开源语言模型的更新，在AI领域引发了巨大的震动。Google Developer的官方博客宣布，与6月发布的27B和9B参数版本相比，新的2B参数模型在保持卓越性能的同时，实现了“更小、更安全、更透明”的三大突破。

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小，但更好

Gemma 2 2B版本，这一通过蒸馏学习技术精心打磨的成果，不仅优化了NVIDIA TensorRT-LLM库，更在边缘设备到云端的多种硬件上展现出了卓越的运行能力。

更重要的是，较小的参数量大大降低了研究和开发的门槛，使得Gemma 2 2B能够在Google Colab的免费T4 GPU服务上流畅运行，为用户带来了灵活且成本效益高的解决方案。

大模型竞技场LMsys上，Gemma 2 2B的发布也迅速引起了广泛关注。LMsys第一时间转发了Google Deepmind的推文，对超越了参数量10倍于Gemma 2 2B版本的“老前辈”GPT-3.5-Tubro表示祝贺。

Google在与OpenAI的LLM竞争中虽然未能胜出，但其SLM的发展势头却愈发强劲。今年二月，Google 推出了 Gemma 系列模型，这些模型设计更为高效和用户友好。Gemma 模型可以轻松运行在各种日常设备上，如智能手机、平板电脑和笔记本电脑，无需特殊硬件或复杂优化。

Gemma 2模型的技术创新点在于引入了Gemma Scope功能，这是一套开放的稀疏自编码器（Sparse AutoeEncoders, SAEs），新模型包含400多个SAEs，用于分析 Gemma 2 2B 和 9B 模型的每一层和子层，为研究人员提供了理解语言模型内部工作原理的强大工具。

Google Deepmind 语言模型可解释性团队则是通过官方博客对 Gemma Scope 进行了更多的技术分析。该团队称，Gemma Scope旨在帮助研究人员理解Gemma 2语言模型的内部工作原理，推动可解释性研究，构建更强大的系统，开发模型幻觉保护措施，防范自主AI代理的风险。稀疏自动编码器（SAE）将作为“显微镜”，帮助研究人员观察语言模型内部。

值得注意的是，尽管Gemma 2 2B为开发者提供了一种灵活且成本效益高的解决方案，但在训练阶段仍然需要投入大量的计算资源。根据Deepmind博客，Gemma Scope的训练使用了约相当于15%的Gemma 2 9B训练计算资源（或GPT3的22%训练计算资源）。

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SLM与开源的“逆袭”

在Gemma 2 2B发布后，业界反响热烈。雷峰网GAIR硅谷自动驾驶峰会（2018）嘉宾、UC Berkeley教授Anca Dragan （推特：@ancadianadragan ）第一时间发表多条推文对Gemma 2的SAE机制进行了解读。她表示，如此大的计算资源使得纯粹的学术研究机构难以参与其中，但之后学术界会进一步关注如何利用Gemma Scope的SAE机制来提高模型的解释性和AI的安全性。

计算语言学家、DAIR.AI的联合创始人Elvis Saravia （推特：@omarsar0 ）也在第一时间对Gemma 2 2B进行了测试，对Gemma 2的SAE机制给予了高度评价。

随着2024年的到来，大模型的光环似乎正在逐渐褪去，而如何将模型做小，正成为今年语言模型发展的重要趋势。2023年的“百模大战”虽然激烈，但大模型的商业价值有限；相比之下，小模型在成本和效率上展现出了更大的优势。

甚至“暴力美学”的倡导者、OpenAI CEO Sam Altman也早早承认，“大模型”时代可能走向结束，未来我们会通过其他方式来改进它们。

在技术上，通过如蒸馏压缩和参数共享等手段，可以显著降低模型规模同时保持性能。Gemma 2 2B版本的亮眼表现，无疑为下一步的大模型研究提供了重要方向。

Google的另一系列语言模型Gemini，以其不公开源代码的特性，专为Google自家产品及开发者使用，与Gemma系列形成鲜明对比。而META的Llama系列则高举“开源”大旗，向OpenAI的GPT系列发起了强有力的挑战。

在过去一年中，OpenAI的GPT系列一直是这个领域无可争议的“王者”，在LMsys的“大模型竞技场”，GPT-4及其后续版本GPT4-o在大多数时间一直牢牢占据第一的位置，仅有一次被Claude 3.5 Sonnet短暂超越。

但在2024，开始有越来越多的模型向GPT系列发起了冲击。除了Google的Gemini和Gemma系列外，另一有力竞争者是META的Llama系列。与OpenAI的闭源（OpenAI也因此称为"Close AI")路径不同，META的Llama系列则是高举开源大旗的代表。

就在数天前，Meta CEO马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)在“史上最强开源模型”Llama 3.1发布之际，发表了题为“Open Source AI is the Path Forward”的公开信，强调了开源AI在推动AI发展中的重要性。

在Llama 3.1发布后，META AI首席人工智能学家、2018年图灵奖得主Yann Lecun（推特：@ylecun）除了发布了多篇技术角度的推文外，昨天还转发了科技网站Arstechnica的一篇关于“人工智能安全”法案SB1047看法的文章，为“开源AI”争取空间。

值得注意的是，虽然Llama系列在以大众评分为依据的LMsys“大模型竞技场”上不敌GPT-4系列，但在另一个以专家评分的竞技场“Scale Leadboard”上却在多个项目中超越了GPT-4系列。目前在Scale Leadboard的6个评测项目上，GPT-4系列仅在Spanish（西班牙语）和Methodology（方法论）上领先。

“Scale Leadboard”是由AI数据标注创企业Scale.ai所创立的排行榜。其创始人、95后华裔天才Alexanda Wang是当前硅谷最受关注的创业新星之一，目前Scale.ai为几乎所有领先的AI模型提供数据支持，并与OpenAI、Meta、微软等组织保持良好关系。目前Scale.ai的估值为138亿美元。

Gemma 2的发布，不仅是Google在AI领域的一次自我超越，更是对整个行业的一次挑战。无论是“小型化”还是“开源”，都预示着2024年将是语言模型研究的又一个春天。让我们拭目以待，Gemma 2代表的“小模型”将如何重塑AI的未来。

让大模型的暴风雨来得更猛烈些吧。

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