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Gemma2 [[gemma2]]

개요 [[overview]]

Gemma2 모델은 Google의 Gemma2 팀이 작성한 Gemma2: Open Models Based on Gemini Technology and Research에서 제안되었습니다. 파라미터 크기가 각각 90억(9B)과 270억(27B)인 두 가지 Gemma2 모델이 출시되었습니다.

블로그 게시물의 초록은 다음과 같습니다:

이제 우리는 전 세계의 연구자와 개발자들에게 Gemma 2를 공식적으로 출시합니다. 90억(9B)과 270억(27B) 파라미터 크기로 제공되는 Gemma 2는 1세대보다 더 높은 성능과 추론 효율성을 제공하며, 상당한 안전성 향상을 포함하고 있습니다. 사실 270억 규모의 모델은 크기가 두 배 이상인 모델과 비교해도 경쟁력 있는 대안을 제공하며, 이는 작년 12월까지만 해도 독점 모델에서만 가능했던 성능을 제공합니다.

팁:

• 원본 체크포인트는 변환 스크립트 src/transformers/models/Gemma2/convert_Gemma2_weights_to_hf.py를 사용하여 변환할 수 있습니다.

• Gemma2는 매 두 번째 레이어마다 슬라이딩 윈도우 어텐션을 사용하므로 [~DynamicCache] 또는 텐서의 튜플과 같은 일반적인 kv 캐싱에는 적합하지 않습니다. Gemma2의 forward 호출에서 캐싱을 활성화하려면 [~HybridCache] 인스턴스를 초기화하고 이를 past_key_values로 forward 호출에 전달해야 합니다. 또한 past_key_values에 이미 이전의 키와 값이 포함되어 있다면 cache_position도 준비해야 합니다.

이 모델은 Arthur Zucker, Pedro Cuenca, Tom Arsen이 기여했습니다.

Gemma2Config [[transformers.Gemma2Config]]

[[autodoc]] Gemma2Config

Gemma2Model [[transformers.Gemma2Model]]

[[autodoc]] Gemma2Model - forward

Gemma2ForCausalLM [[transformers.Gemma2ForCausalLM]]

[[autodoc]] Gemma2ForCausalLM - forward

Gemma2ForSequenceClassification [[transformers.Gemma2ForSequenceClassification]]

[[autodoc]] Gemma2ForSequenceClassification - forward

Gemma2ForTokenClassification [[transformers.Gemma2ForTokenClassification]]

[[autodoc]] Gemma2ForTokenClassification - forward