导读
Gemma是由Google推出的一系列轻量级、先进的开源模型，他们是基于 Google Gemini 模型的研究和技术而构建。它们是一系列text generation，decoder-only的大型语言模型，对英文的支持较好，具有模型权重开源、并提供预训练版本（base模型）和指令微调版本（chat模型）。本次Gemma开源提供了四个大型语言模型，提供了 2B 和 7B 两种参数规模的版本，每种都包含了预训练版本（base模型）和指令微调版本（chat模型）。
官方除了提供pytorch版本之外，也提供了GGUF版本，可在各类消费级硬件上运行，无需数据量化处理，并拥有高达 8K tokens 的处理能力，Gemma 7B模型的预训练数据高达6万亿Token，也证明了通过大量的高质量数据训练，可以大力出奇迹，小模型也可以持续提升取得好的效果。
那Gemma模型的能力怎么样呢？下面是Gemma模型的基础版本与其他开源模型在公开榜单的对比：
数据来源https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard
从榜单中可以看到，Gemma-7B模型超过了Mistral-7B模型，取得了一个很好的结果。
技术报告链接：
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf
开源代码链接：
https://github.com/google/gemma_pytorch
目前魔搭社区已经支持 Gemma的下载、推理、微调一站式体验，并提供对应最佳实践教程，欢迎感兴趣的开发者小伙伴们来玩！
我们体验了Gemma指令微调后的模型，初步总结的如下的优点和可提升点：
优点 |
可提升点 |
英文表现强，逻辑推理能力较强 |
中文表现力较弱，偶尔会出现codeswitch情况 |
数学和代码能力不错 |
窗口长度为8K，在长窗口场景，比如论文分析，小说续写上，窗口长度略小。 |
多轮效果不佳，可持续提升 |
|
prompt template暂时不支持system role |
定量分析（以gemma-2b-it为例，在公开数据集，使用客观方式评测）
模型 |
能力项 |
数据集 |
平均得分 |
能力评价 |
gemma-2b-it |
数学 |
GSM8K |
0.15 |
对于2B大小的模型来说，在GSM8K上的表现比较不错 |
中文知识推理 |
C-Eval |
0.3358 |
中文推理能力中等偏下，有些场景无法很好的完成指令跟随和知识推理 |
- 备注：
- 数据来源：使用LLM评估工具 https://github.com/modelscope/llmuses 生成评估结果
- 数据集经过采样处理
总之，Gemma是非常好的基础模型，同时在中文和多轮上还有非常大的提升空间，期待社区开发者的积极反馈，同时期待中国开发者基于Gemma模型优化中文和多轮对话能力，在此基础上做出更好的模型。
Gemma模型体验
英文常识&推理问答能力，效果不错：
中文常识问答能力：
数学：确实不错，在四则运算和中文应用题解题上都能正确解答
四则运算
中文应用题
代码能力，试跑了2题，相对一般：
经典快排问题
最后输出排序结果不正确
代码执行结果，排序存在问题：
def quick_sort(arr, low, high): if low < high: partition_index = partition(arr, low, high) quick_sort(arr, low, partition_index - 1) quick_sort(arr, partition_index + 1, high) def partition(arr, low, high): pivot_element = arr[high] i = low - 1 for j in range(low, high): if arr[j] <= pivot_element: i += 1 arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1] return i + 1 # Example usage arr = [5, 3, 8, 2, 4, 7, 1, 9] quick_sort(arr, 0, len(arr) - 1) print(arr) # [1, 2, 3, 8, 5, 4, 7, 9]
用Java实现N皇后问题求解
测试该程序无法运行
多轮对话能力，比较一般：
环境配置与安装
- python 3.10及以上版本
- pytorch 1.12及以上版本，推荐2.0及以上版本
- 建议使用CUDA 11.4及以上
- transformers>=4.38.0
可以使用魔搭社区的免费算力：
Gemma模型链接和下载
Gemma模型系列现已在ModelScope社区开源，包括：
Gemma-2b：
https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/gemma-2b
Gemma-2b-it：
https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/gemma-2b-it
Gemma-7b：
https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/gemma-7b
Gemma-7b-it：
https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/gemma-7b-it
体验链接：
https://modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/google-gemma-demo/summary
社区支持直接下载模型的repo：
from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download("AI-ModelScope/gemma-7b-it")
Gemma模型推理
Gemma-7b-it推理代码：
需要使用tokenizer.apply_chat_template获取指令微调模型的prompt template：
from modelscope import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("AI-ModelScope/gemma-7b-it") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("AI-ModelScope/gemma-7b-it", torch_dtype = torch.bfloat16, device_map="auto") input_text = "hello." messages = [ {"role": "user", "content": input_text} ] text = tokenizer.apply_chat_template( messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True ) input_ids = tokenizer([text], return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate(**input_ids,max_new_tokens=256) print(tokenizer.decode(outputs[0]))
资源消耗：
Gemma-2b-it
模型微调和微调后推理
我们使用SWIFT来对模型进行微调，SWIFT是魔搭社区官方提供的LLM&AIGC模型微调推理框架。
微调代码开源地址:
https://github.com/modelscope/swift
我们使用hc3-zh分类数据集进行微调. 任务是: 判断数据样本的回答来自human还是chatgpt.
环境准备:
git clone https://github.com/modelscope/swift.git cd swift pip install .[llm]
微调脚本: LoRA
# https://github.com/modelscope/swift/blob/main/examples/pytorch/llm/scripts/gemma_2b_instruct/lora # Experimental environment: V100, A10, 3090 # 12GB GPU memory CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \ swift sft \ --model_id_or_path AI-ModelScope/gemma-2b-it \ --sft_type lora \ --tuner_backend swift \ --template_type AUTO \ --dtype AUTO \ --output_dir output \ --dataset hc3-zh \ --train_dataset_sample 5000 \ --num_train_epochs 1 \ --max_length 2048 \ --check_dataset_strategy warning \ --lora_rank 8 \ --lora_alpha 32 \ --lora_dropout_p 0.05 \ --lora_target_modules ALL \ --gradient_checkpointing true \ --batch_size 1 \ --weight_decay 0.01 \ --learning_rate 1e-4 \ --gradient_accumulation_steps 16 \ --max_grad_norm 0.5 \ --warmup_ratio 0.1 \ --eval_steps 100 \ --save_steps 100 \ --save_total_limit 2 \ --logging_steps 10 \
训练过程也支持本地数据集，需要指定如下参数：
--custom_train_dataset_path xxx.jsonl \ --custom_val_dataset_path yyy.jsonl \
自定义数据集的格式可以参考:
微调后推理脚本: （这里的ckpt_dir需要修改为训练生成的checkpoint文件夹）
# Experimental environment: V100, A10, 3090 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \ swift infer \ --ckpt_dir "output/gemma-2b-instruct/vx_xxx/checkpoint-xxx" \ --load_dataset_config true \ --max_length 2048 \ --max_new_tokens 2048 \ --temperature 0.1 \ --top_p 0.7 \ --repetition_penalty 1. \ --do_sample true \
微调的可视化结果
训练准确率:
训练后生成样例:
[PROMPT]<bos><start_of_turn>user Classification Task: Are the following responses from a human or from ChatGPT? Question: 能帮忙解决一下吗 Answer: 当然，我很乐意帮助你解决问题。请提出你的问题，我会尽力给出最好的帮助。 Category: Human, ChatGPT Output:<end_of_turn> <start_of_turn>model [OUTPUT]ChatGPT<end_of_turn> [LABELS]ChatGPT --------------------------------------------------- [PROMPT]<bos><start_of_turn>user Classification Task: Are the following responses from a human or from ChatGPT? Question: 请问哪样存钱好 Answer: 若需了解招商银行存款利率，可进入招行主页在网页右下侧“实时金融信息”下方选择“存款利率”查看。 Category: Human, ChatGPT Output:<end_of_turn> <start_of_turn>model [OUTPUT]Human<end_of_turn> [LABELS]Human
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