Google revelou Gemauma coleção inovadora de modelos de linguagem de código destapado que estão remodelando a forma porquê interagimos com as máquinas através da linguagem. Gemma é uma indicação clara da dedicação do Google em contribuir para o comunidade de código destapado e pretendemos melhorar a forma porquê usamos tecnologias de tirocínio de máquina, confira os benchmarks comparando Gemma AI vs Llama-2 na tábua inferior para verificação de desempenho.
No coração de Gemma está o Tecnologia Gêmeos, o que garante que esses modelos não sejam exclusivamente eficientes, mas também estejam na vanguarda do processamento de linguagem. Os modelos Gemma AI são projetados para funcionar texto a texto e são somente decodificador, o que significa que eles são particularmente bons em compreender e gerar textos que parecem ter sido escritos por um ser humano. Embora tenham sido lançados inicialmente em inglês, o Google está trabalhando para aditar suporte para mais idiomas, o que os tornará úteis para ainda mais pessoas.
Recursos e uso do Gemma AI
- O Google lançou duas versões: Gemma 2B e Gemma 7B. Cada tamanho é lançado com variantes pré-treinadas e ajustadas às instruções.
- Muito porquê um novo kit de ferramentas de IA generativa responsável fornece orientação e ferramentas essenciais para a geração de aplicações de IA mais seguras com Gemma.
- O Google também fornece cadeias de ferramentas para inferência e ajuste fino supervisionado (SFT) em todas as principais estruturas: JAX, PyTorch e TensorFlow por meio do Keras 3.0 nativo.
- Acesse o Gemma por meio de notebooks Colab e Kaggle prontos para uso, juntamente com a integração com ferramentas populares porquê Hugging Face, MaxText, NVIDIA NeMo e TensorRT-LLM, facilitando a introdução ao Gemma.
- Modelos Gemma pré-treinados e ajustados por instrução podem ser executados em seu laptop, estação de trabalho ou Google Cloud com fácil implantação no Vertex AI e no Google Kubernetes Engine (GKE).
- A otimização em diversas plataformas de hardware de IA garante desempenho líder do setor, incluindo GPUs NVIDIA e Google Cloud TPUs.
- Os termos de uso permitem o uso e distribuição mercantil responsável para todas as organizações, independentemente do tamanho.
Google Gemma vs Lhama 2
A suíte Gemma consiste em quatro modelos. Dois deles são particularmente poderosos, com 7 bilhões de parâmetrosenquanto os outros dois ainda são bastante robustos com 2 bilhões de parâmetros. O número de parâmetros é uma forma de medir o quão complexos são os modelos e quão muito eles conseguem compreender as nuances da linguagem.
Modelos de IA de código destapado do Google
Gemma foi criada para a comunidade oportunidade de desenvolvedores e pesquisadores que impulsionam a inovação em IA. Você pode inaugurar a trabalhar com Gemma hoje mesmo usando entrada gratuito no Kaggle, um nível gratuito para notebooks Colab, e US$ 300 em créditos para usuários iniciantes do Google Cloud. Os pesquisadores também podem solicitar créditos do Google Cloud de até US$ 500.000 para estugar seus projetos.
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Treinando os modelos de IA
Para treinar modelos tão sofisticados porquê Gemma, o Google usou um enorme conjunto de dados. Leste conjunto de dados inclui 6 trilhões de tokens, que são trechos de texto de diversas fontes. O Google teve o desvelo de omitir qualquer informação secreto para prometer que eles atendessem privacidade e padrões éticos.
Para o treinamento dos modelos Gemma, o Google utilizou tecnologia de ponta, incluindo o TPU V5e, que é uma unidade de processamento de tensor de última geração. O desenvolvimento dos modelos também foi bravo pelo Estruturas JAX e ML Pathwaysque fornecem uma base sólida para sua geração.
Os benchmarks iniciais de desempenho do Gemma parecem promissores, mas o Google sabe que sempre há espaço para melhorias. É por isso que estão convidando a comunidade para ajudar a refinar os modelos. Esse Abordagem colaborativa significa que qualquer pessoa pode contribuir para tornar Gemma ainda melhor.
O Google implementou um política de termos de uso para Gemma prometer que seja usado de forma responsável. Isto inclui certas restrições, porquê não usar os modelos para aplicativos de chatbot. Para ter entrada aos pesos dos modelos, é necessário preencher um formulário de solicitação, que permite ao Google permanecer de olho na forma porquê essas poderosas ferramentas estão sendo utilizadas.
Para quem desenvolve software ou realiza pesquisas, os modelos Gemma funcionam muito com bibliotecas populares de tirocínio de máquina, porquê PNL difícil. Se você usar PyTorchvocê encontrará versões dos modelos que foram otimizadas para diferentes tipos de computadores.
O tokenizer que vem com o Gemma pode mourejar com um grande número de palavras e frases diferentes, com um tamanho de vocabulário de 256.000. Isto mostra que os modelos podem compreender e fabricar uma ampla gama de padrões de linguagem e também significa que estão prontos para serem expandidos para incluir mais línguas no porvir.
Os modelos Gemma do Google representam um progressão significativo na extensão de modelagem de linguagem de código destapado. Com seu design sofisticado, treinamento completo e potencial para melhorias impulsionadas pela comunidade, esses modelos deverão se tornar uma instrumento necessário para desenvolvedores e pesquisadores. À medida que você explora o que Gemma pode fazer, suas próprias contribuições para seu desenvolvimento poderão ter um grande impacto no porvir de porquê interagimos com máquinas usando linguagem originário.
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