gamma 国内可以用么

Gemini的发展历程颇为有趣。它最初以"Bard"的名字亮相，经过几次更名后，最终确定使用"Gemini"这个充满想象力的名称。值得一提的是，Gemini不仅仅是一个应用名称，它的底层技术也采用了同名的Gemini系列模型，这一点是毋庸置疑的。Gemini的优势主要体现在其强大的语言处理能力上。在自然语言理解方面，Gemini展现出了卓越的表现，能够准确把握复杂的语境和细微的语义差别。同时，它在语言生成方面也不遑多让，能够创作出高质量、流畅自然的文本内容，无论是日常对话还是专业写作，都能应对自如。从性能角度来看，Gemini模型的表现更是令人瞩目。它曾一度在全球AI模型性能排行榜中占据榜首位置，展示了其强大的技术实力。即使在最近的一些评测中，根据一些博主的报告，Gemini在多项测试中仍然保持着领先地位，这进一步证实了其持续的技术优势。然而，Gemini也存在一些局限性。首先是访问限制的问题。对于国内的用户来说，你大概率访问不到，这在一定程度上限制了它的普及。其次，与Claude类似，Gemini目前不支持用户创建自定义的智能体。这意味着用户无法根据特定需求定制AI助手，可能会影响到一些专业用户或特殊场景下的应用。对于那些能够访问Gemini的用户来说，它无疑是一个强大的AI工具，特别适合需要高质量语言理解和生成的任务。无论是学术研究、商业写作，还是创意创作，Gemini都能提供出色的支持。然而，在选择使用Gemini时，你需要权衡其访问限制和功能局限性，以确定它是否适合自己的具体需求。

原创机器之心机器之心2024-02-22 00:04辽宁原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/_iCYfqmXA3enKn3Hm-DwSA机器之心报道机器之心编辑部刚刚，谷歌杀入开源大模型。开源领域大模型，迎来了重磅新玩家。谷歌推出了全新的开源模型系列「Gemma」。相比Gemini，Gemma更加轻量，同时保持免费可用，模型权重也一并开源了，且允许商用。Gemma官方页面：https://ai.google.dev/gemma/本次发布包含两种权重规模的模型：Gemma 2B和Gemma 7B。每种规模都有预训练和指令微调版本。想使用的人可以通过Kaggle、谷歌的Colab Notebook或通过Google Cloud访问。当然，Gemma也第一时间上线了HuggingFace和HuggingChat，每个人都能试一下它的生成能力：尽管体量较小，但谷歌表示Gemma模型已经「在关键基准测试中明显超越了更大的模型」，对比的包括Llama-2 7B和13B，以及风头正劲的Mistral 7B。而且Gemma「能够直接在开发人员的笔记本电脑或台式电脑上运行」。除了轻量级模型之外，谷歌还推出了鼓励协作的工具以及负责任地使用这些模型的指南。Keras作者François Chollet对此直接表示：最强开源大模型的位置现在易主了。在HuggingFace的LLM leaderboard上，Gemma的2B和7B模型已经双双登顶。

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