不过，这些模型在繁芜性上的不敷，可能会在速率和利用本钱上得到填补。
只管规模较小，但Google声称，Gemma 模型\"大众在关键基准测试中明显超越了更大的模型\公众，并且\"大众能够直接在开拓职员的条记本电脑或台式电脑上运行\"大众。
这些模型将通过 Kaggle、Hugging Face、NVIDIA 的 NeMo 和Google的 Vertex AI 供应。

Gemma 进入开源生态系统的办法与 Gemini 的发布办法截然不同。
虽然开拓者可以在 Gemini 的根本上进行开拓，但他们要么通过 API，要么在Google的 Vertex AI 平台上进行开拓。
Gemini 被认为是一种封闭的人工智能模式。
通过将 Gemma 开源，更多的人可以考试测验利用Google的人工智能，而不是转向供应更好访问权的竞争对手。

无论组织规模、用户数量和项目类型如何，这两种尺寸的模型都将得到商业容许。
不过，与其他公司一样，Google常日禁止将其模型用于武器开拓项目等特界说务。

Gemma 还将供应\"大众负任务的人工智能工具包\"大众，由于开放模型比 Gemini 等封闭系统更难设置防护方法。
Google DeepMind 产品管理总监特里斯-瓦肯汀说，\"大众由于开放模型的固有风险，公司对 Gemma 进行了更广泛的重新设计\"大众。

负任务的人工智能工具包许可开拓职员在项目中支配 Gemma 时创建自己的准则或禁用词列表。
该工具包还包括一个模型调试工具，可让用户调查 Gemma 的行为并纠正问题。

Warkentin 表示，这些模型目前最适用于英语措辞干系任务，希望能与社区互助，知足英语任务以外的市场需求。

开拓职员可以在 Kaggle 中免费利用 Gemma，首次利用Google云的用户可以得到 300 美元的免费额度来利用模型。
该公司表示，研究职员最多可申请 500000 美元的额度。

虽然目前还不清楚人们对 Gemma 这样的小模型有多大需求，但其他人工智能公司也推出了重量更轻的旗舰根本模型。
Meta 去年推出了 Llama 2 7B，这是 Llama 2 的最小迭代版本。
Gemini 本身也有几种重量，包括 Gemini Nano、Gemini Pro 和 Gemini Ultra，Google最近宣告推出速率更快的 Gemini 1.5，目前也是针对企业用户和开拓职员。

顺便说一下，Gemma 的意思是宝石。