和你们很多人一样，我对Gemma家族的新成员感到非常兴奋，尤其是较小的模型。我想强调一下Gemma 2 2B是多么令人印象深刻：这是一个真正的里程碑。长期以来，即使在大型系统中，也很难找到真正能熟练掌握英语以外语言的多语言模型。相比之下，Gemma 2 9B是最早在我的语言中显示出真正熟练程度的模型之一，这使它成为对我真正有用的工具。Gemma 2 2B所取得的成就是惊人的。就多语言性能而言，它甚至超过了像Llama 3 400B这样的大型模型——至少在我的母语和我测试过的其他语言中是这样。我很惊讶，仅用20亿个参数就达到了这种性能水平。我仍然想知道这是如何实现的。我对Gemma 2 2B的赞赏不仅仅在于它的性能：还源于最近将大型模型“正常化”为小型模型的趋势，这在Mistral等公司中很常见。将一个240亿参数的模型称为“小”模型，这与依赖非巨型且需要在家用硬件上运行的开源模型的用户的实际情况脱节。我希望随着Gemma 3的推出，谷歌不要采用这种错误的说法。除了270亿/320亿参数范围的模型之外，我希望我们能在20亿到100亿参数范围的较小系统中看到重大进步。在我看来，仅仅每一代都增加模型大小本身并不是一个有意义的技术突破，就像在“思考”模型中增加上下文长度并不能自动保证得到更好的答案一样。
讨论总结
原帖作者强调Gemma 2 2B虽小但多语言性能优异，超越大模型，同时表达对大模型被“正常化”的担忧并对Gemma 3提出期望。评论者们主要观点包括对Gemma的认可，如认为Gemma是最好的多语言开源模型，也有在不同语言下与其他模型性能比较的观点，还有涉及模型微调技术操作相关的交流，以及部分提问和简单感谢等内容，整体氛围比较积极正面。
主要观点
- 👍 Gemma是最好的多语言开源模型。
- 支持理由：未详细阐述，但表达高度认可。
- 反对声音：无。
- 🔥 Gemma 2 2B在作者的语言使用场景下表现优于Llama 3 70B。
- 正方观点：直接给出比较结果。
- 反方观点：无。
- 💡 Gemma 2 2B在西班牙语和荷兰语方面表现优秀。
- 解释：用“really amazing”形容其表现。
- 💡 对Gemma 2 2B进行了函数调用微调用于简单代理。
- 解释：评论者分享自己的技术操作成果。
- 反对声音：无。
- 💡 等待擅长芬兰语的模型。
- 解释：反映出市场上芬兰语模型的需求未被满足。
金句与有趣评论
- “😂 Gemma are by far the best multilingual open models out there”
- 亮点：简洁有力地表达对Gemma的认可。
- “🤔 iirc gemma 2 2b was unironically better than llama 3 70b on my language”
- 亮点：直接对比两个模型性能，给人直观印象。
- “👀 By far the best in Spanish and Dutch, really amazing”
- 亮点：明确指出Gemma 2 2B在特定语言的优秀表现。
- “👀 a few days ago i made a fine tune gemma 2 2b with function calling, so you can use it for a simple agente.”
- 亮点：分享模型微调用于代理的技术操作。
- “👀 What’s your native tongue? How does it perform for translation?”
- 亮点：针对原帖提出关于模型在翻译方面和原作者母语的问题。
情感分析
总体情感倾向为积极正面。主要分歧点较少，评论大多是对Gemma 2 2B的认可或者是基于原帖内容进行的相关补充与提问。可能的原因是原帖对Gemma 2 2B多语言性能的介绍比较吸引人，并且在开源模型领域大家对性能优秀的模型普遍持有积极态度。
趋势与预测
- 新兴话题：模型微调相关的技术交流可能会引发后续更多关于模型优化和应用方面的讨论。
- 潜在影响：如果Gemma模型继续保持这种性能优势并且不断优化，可能会在多语言处理领域对其他类似模型产生竞争压力，促使其他模型改进，也可能会吸引更多用户使用Gemma模型进行多语言相关的工作。
详细内容：
标题：Gemma 2 2B：小身材，大能量的多语言表现
在Reddit上，一则关于“Gemma 2 2B”的讨论引发了众多网友的关注，该帖子获得了大量的点赞和众多评论。原帖主要探讨了Gemma 2 2B在多语言性能方面的出色表现，作者称其为一个真正的里程碑。长久以来，很难找到除英语外还能流利掌握其他语言的多语言模型，而Gemma 2 9B首先展现出在作者语言方面的真正熟练度，成为实用工具。Gemma 2 2B在多语言性能上甚至超越了像Llama 3 400B这样的大型模型，令人惊讶的是它仅有20亿参数。作者还对一些公司将大型模型“正常化”为小型的趋势表示不满，希望谷歌在推出Gemma 3时不要采用这种误导性的叙述，期待在2至10亿参数范围的小型系统上看到重大进展，同时认为单纯增加模型规模并非有意义的技术突破。
讨论的焦点集中在对Gemma 2 2B多语言性能的评价上。有人表示：“Gemma 是目前最好的多语言开放模型。”也有人称：“似乎确实如此，很多特定语言的FT语言模型都将其作为基础模型。”还有人提出疑问：“那Mistral 3 : 24 b怎么样？”有人分享个人经历：“对我来说，Gemma在英语、越南语和希伯来语中的表现相同。”还有人说：“到目前为止，Gemma在西班牙语和荷兰语方面表现最佳，真的很棒。”有人则抱怨：“还在等待一个对芬兰语表现出色的像样模型。”
在这些讨论中，大家的共识在于对Gemma 2 2B多语言性能的认可。一些独特的观点，如对模型规模和技术突破的思考，丰富了讨论。比如有人认为单纯增加模型规模并非技术突破，这让讨论更加深入和全面。
感谢您的耐心阅读！来选个表情，或者留个评论吧！