就在几天前，开源大模型领域迎来了重磅新玩家：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。
谷歌发布了包含两种权重规模的模型：Gemma 2B 和 Gemma 7B。尽管体量较小，但 Gemma 已经「在关键基准测试中明显超越了更大的模型」，包括 Llama-2 7B 和 13B，以及风头正劲的 Mistral 7B。与此同时，关于 Gemma 的技术报告也一并放出。
相信大家已经对 Gemma 的相关内容进行了系统研究，本文知名机器学习与 AI 研究者 Sebastian Raschka 向我们介绍了 Gemma 相比于其他 LLM 的一些独特设计原则。
Raschka 首先从模型性能展开，他表示看过技术报告的小伙伴可能都有一个疑问，是什么让 Gemma 表现如此出色？论文中没有明确说明原因，Sebastian Raschka 认为可以从下面两点得出结论：
- 首先是词汇量大，Gemma 词汇量达到 256000 个单词，相比之下，Llama 的词汇量为 32000 个单词；
- 其次是训练数据集达 6 万亿 token，作为对比，Llama 仅接受了其中三分之一的训练。
在架构方面，Raschka 列举了 Gemma 与 LLama 2 7B 和 OLMo 7B 的架构概览。
在模型大小上，Raschka 表示 Gemma 2B 有多查询注意力，而 Gemma 7B 没有。另外，与 Llama 2 相比，Gemma 7B 具有相对较大的前馈层，尽管其层数较少（28 VS 32），但 Gemma 中的参数数量却相当大。
Raschka 猜测 Gemma 7B 实际上总共有 93 亿个参数，如果考虑到权重共享（Weight tying）的话，则有 85 亿个参数。权重共享意味着模型在输入嵌入和输出投影层中共享相同的权重，类似于 GPT-2 和 OLMo 1B（OLMO 7B 的训练没有权重共享）。
归一化层
另一个引人注目的细节是以下出自 Gemma 论文中的段落。
归一化位置。谷歌对每个 transformer 子层的输入和输出进行归一化，这与单独归一化输入或输出的标准做法不同。谷歌使用 RMSNorm 作为归一化层。
乍一看，看起来像 Gemma 在每个 transformer 块之后都有一个额外的 RMSNorm 层。但是，通过查看「keras-nlp」项目的官方代码实现，原来 Gemma 仅仅使用了 GPT-2、Llama 2 等其他 LLM 使用的常规预归一化方案，具体如下图所示。
GPT、Llama 2 和其他 LLM 中典型的层归一化位置，Gemma 中没有什么新东西。来源：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch
GeGLU 激活
Gemma 与其他架构之间的一大区别是它使用了 GeGLU 激活，而 GeGLU 激活是在 2020 年的谷歌论文《GLU Variants Improve Transformer》中提出的。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2002.05202.pdf
GeLU 全称为高斯误差线性单元（Gaussian Error Linear Unit），它是一个激活函数，越来越多地被作为传统 ReLU 的替代方案。GeLU 的流行得益于它有能力引入非线性特征，并允许为负输入值执行梯度传播，这解决了 ReLU 的一大局限，完全阻断了负值。
现在，作为 GeLU 的门线性单元变体，GeGLU 的激活被分割为两部分，分别是 sigmoid 单元和线性映射单元（它与 sigmoid 单元的输出逐元素相乘），具体如下图所示。
GeLU 与 ReLU 激活函数图示比较，来源：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch
同时，GeGLU 与 Llama 2、Mistral 等其他 LLM 使用的 SwiGLU 激活类似。唯一的区别是 GeGLU 使用的基础激活是 GeLU 而不是 Swish。
下图展示了 GeLU（GPT-2）、SwiGLU（Llama 2）和 GeGLU（Gemma）的伪代码。
需要注意，与使用 GeLU（仅线性）的常规前馈模块相比，使用 SwiGLU 和 GeGLU 的前馈模块各多了一个线性层（分别是 linear_1 和 linear_2）。不过，在 SwiGLU 和 GeGLU 前馈模块中，linear_1 和 linear_2 通常通过将单个线性层分割为两部分而获得，因此不会增加参数规模。
那是否 GeGLU 就比 SwiGLU 强呢？并没有消融实验来证实这一点。Raschka 猜测谷歌选择使用 GeGLU，只是为了让 Gemma 与 Llama 2 略有不同。
举例而言，Gemma 为 RMSNorm 层添加了 + 1 的偏移量，并通过隐藏层维数的开立方根来归一化嵌入。Gemma 论文中没有提及或讨论这些细节，所以它们的重要性也不清楚。
结论
对于开源 LLM 而言，Gemma 做出了非常棒的贡献，展示了 7B 参数规模也能成就强大的模型，并有潜力在真实世界的用例中取代 Llama 2 和 Mistral。
此外，目前 7B 大小规模的开源模型已经有很多了，因此 Gemma 2B 更加有趣，它可以轻松地在单个 GPU 上运行。当然，Gemma 2B 与 2.7B 大小的 phi-2 之间的对比也将会很有趣。
