Gemma
Gemma 是 Google DeepMind 開發的一系列輕量級開放原始碼 AI 模型，可為文字生成、問答和各種語言任務提供強大的效能。
Gemma 模型特色
Gemma 是 Google DeepMind 開發的一系列輕量級、最先進的開放模型。這些模型設計為易於使用且高效，同時在各種任務中提供卓越的效能。
輕量級架構
針對效率進行了最佳化，模型尺寸更小，無需大量的運算資源即可提供強大的效能。
開放原始碼
完全開放原始碼的模型，具有透明的權重和架構，使研究人員和開發人員能夠自由地建構和自訂。
多語言支援
在多樣化的多語言資料上進行訓練，能夠以高準確度理解和產生多種語言的內容。
安全至上設計
以負責任的 AI 原則構建，包括廣泛的安全評估和對齊技術，以減少有害的輸出。
Gemma 使用案例
探索 Gemma 模型如何為您在各個領域和行業中的應用程式提供支援
內容創作
產生高品質的文章、部落格文章、行銷文案和創意寫作，具有自然語言理解和連貫的輸出。
程式碼協助
在程式碼產生、除錯、文件編寫和解釋多種語言的複雜程式設計概念方面獲得幫助。
問答
建立智慧聊天機器人和虛擬助理，可以根據提供的背景資訊或一般知識準確地回答問題。
文字摘要
自動將長篇文件、文章或對話濃縮成簡潔的摘要，同時保留關鍵資訊。
語言翻譯
在多種語言之間翻譯文字，同時保持上下文、語氣和文化細微差別。
資料分析
從文字資料中提取見解、執行情感分析、對內容進行分類以及識別非結構化資訊中的模式。
如何撰寫有效的 Gemma 提示詞
掌握提示詞工程的藝術，從 Gemma 模型獲得最佳結果
良好提示詞的關鍵要素
清晰的指示
明確且直接地說明您希望模型執行的操作。避免使用含糊不清的語言。
提供背景資訊
提供相關的背景資訊，以幫助模型更好地理解任務。
指定輸出格式
定義您希望回應的結構和格式，以確保一致性。
範例 (少量樣本)
包含所需輸出的範例，以指導模型的回應。
進階提示詞的專業技巧
使用系統提示詞
在對話開始時設定模型的角色和行為，以在整個互動過程中保持一致性。
分解複雜任務
將複雜的請求分解為更小、循序漸進的步驟，以提高回應的準確性和清晰度。
迭代和完善
從基本的提示詞開始，並根據模型的回應逐步完善，以達到最佳結果。
基本提示詞 vs. 增強提示詞
"撰寫關於氣候變遷的文章。"
"撰寫一篇 200 字的資訊段落，內容關於氣候變遷的主要原因，重點關注人類活動。至少包含三個具體範例。"
"將此翻譯成西班牙文。"
"將以下商務電子郵件翻譯成西班牙文，保持正式的語氣並保留原始格式："
"幫我寫程式。"
"編寫一個 Python 函數，該函數接收一個數字列表並傳回偶數的總和。包含 docstring 和類型提示。"
如何使用 Gemma 模型
只需幾個簡單的步驟即可開始使用 Gemma。無論您是建立聊天機器人、產生內容還是分析文字，Gemma 都隨時準備好提供幫助。
選擇 Gemma 模型
導覽至模型庫並選擇最適合您需求的 Gemma 變體。考慮模型大小和任務要求等因素。
撰寫您的提示詞
撰寫清晰且具體的提示詞，描述您希望模型執行的操作。根據需要包含上下文、範例和格式指示。
調整參數
微調生成設定，例如溫度、最大 token 數和 top-p，以控制輸出的創造性和長度。
產生和審閱
提交您的請求並審閱產生的輸出。如果需要，迭代您的提示詞以完善結果。
快速提示
- •對於事實性任務，從較低的溫度值 (0.3-0.5) 開始；對於創造性任務，從較高的值 (0.7-0.9) 開始
- •使用系統提示詞來設定模型的行為和角色，以便在整個對話中獲得更一致的結果
- •嘗試使用相同請求的不同措辭，以找到最適合您特定使用案例的方法
Gemma 模型正在不斷改進。定期查看更新和具有增強功能的新變體。
常見問題解答
尋找有關 Gemma 模型的常見問題的解答