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投資要點
　　熱點事件：6月27日，Google面向全球研究人員和開發(fā)人員發(fā)布Gemma 2大語言模型，目前有90億參數(shù)（9B）和270億參數(shù)（27B）兩種大小，并將在未來幾個月發(fā)布參數(shù)為26億的Gemma 2模型，更適合智能手機的人工智能應用場景。大語言模型持續(xù)迭代，降本增效有望加速AI賦能B端和C端應用和生產(chǎn)。
　　Gemma 2帶來效率和性能的提升。目前，Gemma 2共推出9B和27B兩種參數(shù)，與上一代相比性能大幅度提升，但部署要求大幅度下降，只需一塊NVIDIAH100 Tensor Core GPU或TPU主機就能使用。架構方面：基于上一代進行了全方位改良，使用局部滑動窗口注意力和全局注意力，其中局部注意力層的滑動窗口大小設置為4096個tokens，全局注意力層的跨度設置為8192個tokens。訓練數(shù)據(jù)方面：Gemma 2的27B模型使用了13萬億tokens的英文數(shù)據(jù)進行訓練，9B模型使用了8萬億tokens數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括網(wǎng)頁文檔、代碼、論文和科學文章等。訓練策略方面：Gemma 2使用了知識蒸餾方法，通過學習大型教師模型給出的輸出概率進行訓練，以較小規(guī)模復制卓越性能。通過MBPP、MMLU、ARC-C、GSM8K、BBQDisambig等知名基準測試平臺的綜合評測，Gemma 2在多項基準測試中表現(xiàn)出色，例如在MMLU 5-shot （Gemma-2得分75.2%，顯著高于Gemma-1的42.3%）、ARC-C 25-shot、GSM8K 5-shot等測試中，27B模型相比之前版本和其他標準模型（如Mistral和LLaMA-3等）均有顯著提升。在其他數(shù)學推理、邏輯問題解決和常識問答等任務上，Gemma2同樣展示了在處理復雜認知任務方面的強大效能。Gemma 2在降低成本同時顯著提升能效，在硬件端降低使用門檻，利好鋪展AI生態(tài)。
　　Gemma 2（2.6B）有望賦能端側AI生態(tài)。預計將在未來幾個月內發(fā)布的26億Gemma 2模型將更適合智能手機的AI應用場景。相較Gemma-12.5B，Gemma-22.6B幾乎在所有指標測評中實現(xiàn)超越，尤其在MMLU 5-shot（提升9個百分點）和GSM8K 5-sho（t提升8.8個百分點）提升相對顯著。隨著Apple、Samsung等移動終端和聯(lián)想、惠普等PC對端側AI需求的逐漸提升，優(yōu)質輕量模型的迭代和發(fā)展符合需求端的增長。我們看好輕量模型迭代催化對端側AI的持續(xù)賦能。
　　投資建議：優(yōu)質模型持續(xù)迭代，降本增效，有望拓展AI生態(tài)，多元賦能千行百業(yè)發(fā)展。建議關注：騰訊控股、網(wǎng)易-S、美圖公司、湯姆貓、昆侖萬維、愷英網(wǎng)絡、巨人網(wǎng)絡、世紀天鴻、藍色光標、南方傳媒、天娛數(shù)科、引力傳媒、捷成股份、視覺中國、華策影視、因賽集團、天下秀、上海電影、華揚聯(lián)眾、掌閱科技、順網(wǎng)科技、中廣天擇、萬興科技等。
　　風險提示：政策不確定性、AI落地不及預期、宏觀環(huán)境波動風險等。