谷歌推出新型开放语言模型RecurrentGemma，它使用了谷歌的Griffin架构。Griffin架构通过结合线性递归和局部注意力机制，在处理语言任务时表现出色。RecurrentGemma模型的一个显著特点是它具有固定大小的状态，这减少了内存使用，使得在长序列上进行高效推理成为可能。研究者们提供了一个预训练模型，该模型拥有20亿个非嵌入参数，并且还有一个经过指令调优的变体。尽管训练所用的标记数量较少，但这两个模型在性能上与Gemma-2B相当。
例如，假设我们想要创建一个能够阅读和总结长篇文章的系统，传统的Transformer模型可能会因为不断增长的内存需求而在处理非常长的文本时遇到困难。而RecurrentGemma由于其固定大小的状态，可以有效地处理这些长文本，同时保持较高的性能和效率。
主要功能和特点：
- 高效推理：RecurrentGemma能够在长序列上进行高效推理，因为它的状态大小固定，不受序列长度的影响。
- 内存优化：与传统的Transformer模型相比，RecurrentGemma在处理长序列时内存使用更少。
- 性能可比：尽管训练数据较少，但RecurrentGemma的性能与Gemma-2B相当。
工作原理：
RecurrentGemma模型通过线性递归和局部注意力机制来处理输入序列。它将输入序列压缩成一个固定大小的状态，而不是像Transformer模型那样使用与序列长度成比例的键值（KV）缓存。这种方法使得模型能够在不牺牲性能的情况下处理更长的序列。
具体应用场景：
- 长文本生成：由于RecurrentGemma能够有效处理长序列，它适用于需要生成或理解长文本的应用，如文档摘要、新闻文章生成等。
- 对话系统：RecurrentGemma可以用于构建对话系统，特别是在需要处理长对话历史时。
- 指令遵循和对话：提供了经过指令调优的模型变体，使其能够更好地遵循特定的对话格式和指令。
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