一文速览Gemma及其微调(第5.2版)：通过我司七月的早期paper-7方面review数据集微调Gemma2
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内容提要
Google发布了升级版的gemma聊天机器人，gemma2。Gemma 7B在各种基于文本的任务中表现出色，并在大多数任务中优于llama2 7B/13B和Mistral 7B。Gemma模型的架构基于Transformer解码器，包括多头/多查询注意力、RoPE、GeGLU和RMSNorm等特性。Gemma 7B是在一个包含6万亿个标记的大型数据集上训练的。Google使用了监督微调和强化学习与人类反馈相结合的方法来优化gemma模型。
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关键要点
- Google发布了升级版的gemma聊天机器人，gemma2。
- Gemma 7B在各种基于文本的任务中表现出色，优于llama2 7B/13B和Mistral 7B。
- Gemma模型的架构基于Transformer解码器，包含多头/多查询注意力、RoPE、GeGLU和RMSNorm等特性。
- Gemma 7B是在一个包含6万亿个标记的大型数据集上训练的。
- Google使用了监督微调和强化学习与人类反馈相结合的方法来优化gemma模型。
- Google推出gemma试图与llama和Mistral形成三足鼎立之势。
- Gemma 7B在18个基于文本的任务中有11个优于相似参数规模的开放模型。
- Gemma模型的上下文长度为8192个token，词表为256K。
- Gemma使用多头注意力和多查询注意力，改进了Transformer架构。
- Gemma使用RMSNorm进行归一化，采用了预训练、指令调优和RLHF的方法进行微调。
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