谷歌的最新的Gemma模型是第一个应用与Gemini模型雷同的钻研和技术构建的开源LLM。这个系列的模型目前有两种尺寸，2B和7B，并且提供了聊天的根本版和指令版。
用一句话来总结Gemma就是：学习了Llama 2和Mistral 7B的长处，应用了更多的Token和单词进行了训练了一个更好的7B(8.5B)模型。所以这篇文章咱们将介绍Gemma模型，而后展现如何应用Gemma模型，包含应用QLoRA、推理和量化微调。
Gemma 7B 其实是 8.5B
1、模型细节
谷歌的公布这份技术报告中提供了模型的更多细节
能够看到Google总结了每个模型的参数数量，并且辨别了嵌入参数和非嵌入参数。对于7B模型，有7.7B个非嵌入参数。如果思考参数总数，Gemma 7B有8.54B个参数…
相比之下Gemma更靠近9B。将Gemma作为“7B”LLM公布能够算是一种误导，但这也很好了解，因为必定心愿将本人的LLM与之前公布的7B进行比拟，而更多的参数往往意味着更好的性能，对吧。
为了便于比拟，咱们总计了其余风行的“7B”模型的参数总数:
- Llama 2 7B: 6.74B
- Mistral 7B: 7.24B
- Qwen-1.5 7B: 7.72B
- Gemma 7B: 8.54B
能够看到，其实Gemma 7B比Llama 2 7B多1.8B个参数，依照参数越多，性能越好的实践，Gemma 比其余模型好是必然的。
在google的报告中还具体介绍了模型的架构:
能够解决多达8k个令牌的上下文。为了高效扩大，他们应用了multi-query attention和RoPE嵌入，并且兼容FlashAttention-2。
Gemma的嵌入词表是目前开源模型中最大的，有256k个。它比Llama 2的词汇量大8倍，比Qwen-1.5的词汇量大1.7倍，而Qwen-1.5的词汇量曾经被认为十分大了。除了词汇表大小之外，Gemma架构十分规范。更大的嵌入词表通常意味着模型被训练成多语言的。然而谷歌却说这些模型次要是为英语工作训练的。
然而依据目前公布的模型来看，谷歌的确在涵盖多种语言的数据上训练了模型，如果针对多语言工作进行微调应该会产生良好的性能。
2、Gemma的训练数据
Gemma 2B和7B别离承受了2万亿个和6万亿个token的训练。这意味着Gemma 7B承受的token比Llama 2多3倍。这里猜想起因如下：
因为词汇表十分大，须要对模型进行更长的训练，以便更好地学习词汇表中所有标记的嵌入。扩充训练的token后损失应该还是升高的，这也与词汇表十分大绝对应。咱们能够这么了解词汇表越大，可能须要的训练token就越多，当然可能体现就会越好。
对于模型的指令版本，他们对由人类和合成数据组成的指令数据集进行了监督微调，而后进行了基于人类反馈的强化学习(RLHF)。
3、公共测试数据上的体现
谷歌在规范基准上对Gemma进行了评估，并将后果与Llama 2(在论文中拼写为lama -2…)和Mistral 7B进行了比拟。
在大多数工作中，Gemma 7B比其余模型取得了更好的分数。然而这里有2个问题：
1、咱们还是要对这些基准分数持保留态度。因为谷歌没有通知咱们是如何计算这些分数的。
2、还是模型参数问题，8.5B实践上应该就会比7B要好，所以分数进步是很失常的
本地运行Gemma 2B和7B
Hugging Face的Transformers和vLLM都曾经反对Gemma模型，硬件的要求是18gb GPU。
咱们先介绍vLLM
import time from vllm import LLM, SamplingParams prompts = [ "The best recipe for pasta is" ] sampling_params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, max_tokens=150) loading_start = time.time() llm = LLM(model="google/gemma-7b") print("--- Loading time: %s seconds ---" % (time.time() - loading_start)) generation_time = time.time() outputs = llm.generate(prompts, sampling_params) print("--- Generation time: %s seconds ---" % (time.time() - generation_time)) for output in outputs: generated_text = output.outputs[0].text print(generated_text) print('------')而后是Transformers
import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, set_seed set_seed(1234) # For reproducibility prompt = "The best recipe for pasta is" checkpoint = "google/gemma-7b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint, torch_dtype=torch.float16, device_map="cuda") inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to('cuda') outputs = model.generate(**inputs, do_sample=True, max_new_tokens=150) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(result)应用起来都是很简略的，与其余的开源模型根本一样。
Gemma 7B的量化
AutoGPTQ和AutoAWQ是GPTQ和AWQ量化最罕用的两个库，但在目前（2.29）它们并不反对Gemma。所有咱们只能用bitsandbytes NF4量化Gemma 7B。
GGUF格局的块量化也能够用llama.cpp实现。Google在与原始版本雷同的存储库中公布了Gemma的GGUF版本。
通过bitsandbytes量化Gemma 7B依然须要7.1 GB的GPU RAM。所以还是那句话 这个“7B”的叫法是不是正确的呢？
以下是量化加载和推理的代码
import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, set_seed, BitsAndBytesConfig set_seed(1234) # For reproducibility prompt = "The best recipe for pasta is" checkpoint = "google/gemma-7b" compute_dtype = getattr(torch, "float16") bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=compute_dtype, bnb_4bit_use_double_quant=True, ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint, quantization_config=bnb_config, device_map="cuda") inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to('cuda') outputs = model.generate(**inputs, do_sample=True, max_new_tokens=150) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) print(result)应用QLORA对Gemma 7B进行微调
bitsandbytes量化曾经能够失常应用，所以咱们能够用QLoRA对Gemma 7B进行微调。当然如果应用很小的训练批大小和较短的max_seq_length，也能够在消费者硬件上应用LoRA(即不进行量化)对Gemma 7B进行微调。
以下是我应用Gemma 7B测试QLoRA微调的代码:
import torch from datasets import load_dataset from peft import LoraConfig, PeftModel, prepare_model_for_kbit_training from transformers import ( AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig, AutoTokenizer, TrainingArguments, ) from trl import SFTTrainer model_name = "google/gemma-7b" #Tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, add_eos_token=True, use_fast=True) tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id tokenizer.padding_side = 'left' ds = load_dataset("timdettmers/openassistant-guanaco") compute_dtype = getattr(torch, "float16") bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=compute_dtype, bnb_4bit_use_double_quant=True, ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, quantization_config=bnb_config, device_map={"": 0} ) model = prepare_model_for_kbit_training(model) #Configure the pad token in the model model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id model.config.use_cache = False # Gradient checkpointing is used by default but not compatible with caching peft_config = LoraConfig( lora_alpha=16, lora_dropout=0.05, r=16, bias="none", task_type="CAUSAL_LM", target_modules= ['k_proj', 'q_proj', 'v_proj', 'o_proj', "gate_proj", "down_proj", "up_proj"] ) training_arguments = TrainingArguments( output_dir="./results_qlora", evaluation_strategy="steps", do_eval=True, optim="paged_adamw_8bit", per_device_train_batch_size=4, per_device_eval_batch_size=4, log_level="debug", save_steps=50, logging_steps=50, learning_rate=2e-5, eval_steps=50, max_steps=300, warmup_steps=30, lr_scheduler_type="linear", ) trainer = SFTTrainer( model=model, train_dataset=ds['train'], eval_dataset=ds['test'], peft_config=peft_config, dataset_text_field="text", max_seq_length=512, tokenizer=tokenizer, args=training_arguments, ) trainer.train()300个训练步(训练批大小为4个)须要不到1小时。
总结
许多框架曾经很好地反对Gemma模型，GPTQ和AWQ的量化也将很快就会公布的，通过量化后能够在8gb GPU上应用Gemma 7B。
不可否认公布Gemma模型是谷歌后退的一步。Gemma 7B看起来是Mistral 7B的一个很好的竞争对手，但咱们不要遗记它也比Mistral 7B多10亿个参数。另外我始终没想明确Gemma 2B的用例是什么，它的性能被其余相似尺寸的模型超过了（这个2B可能就真是2B了），并且能够看到谷歌这俩模型参数少的性能不行，性能好的参数又多很多。这种文字游戏阐明谷歌在AI赛道上确实使落后并且焦急了，而且目前还没有任何的方法进行超过。
这里是谷歌官网公布的gemma-report，有趣味的能够查看
https://avoid.overfit.cn/post/6921505d228e4daa81e460e1c231eb49
作者:Benjamin Marie