數據質量：Gemma模型需要大量的高質量數據來訓練和測試模型，但很多時候數據可能存在缺失、錯誤或不一致的情況，這可能會影響模型的準確性和可靠性。
數據集大小：Gemma模型通常需要大量的數據來訓練，特別是在處理復雜的任務時。如果數據集過小，可能會導致模型過擬合或欠擬合，從而影響模型的性能。
特征工程：Gemma模型通常需要進行特征工程來提取和選擇最重要的特征，以幫助模型更好地理解數據。然而，特征工程可能是非常耗時耗力的，特別是在處理大規模和高維度的數據時。
模型選擇：在實施Gemma模型時，需要選擇合適的模型架構、超參數和優化算法來訓練模型。然而，這個過程可能會非常復雜和困難，需要不斷嘗試和調整來找到最佳的模型組合。
計算資源：Gemma模型通常需要大量的計算資源來訓練和測試模型，特別是在處理大規模數據集和復雜任務時。因此，確保有足夠的計算資源是實施Gemma模型的一個挑戰。
