Gemma
Gemma é uma família de modelos de linguagem de código aberto leves e de última geração do Google, construídos usando a mesma pesquisa e tecnologia que os modelos Gemini, projetados para o desenvolvimento responsável de IA.
https://ai.google.dev/gemma?utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Dec 10, 2024
Tendências de Tráfego Mensal do Gemma
A Gemma alcançou 3,0M de visitas com um crescimento de 6,0% no último mês. O leve aumento provavelmente se deve ao lançamento recente dos modelos Gemini 1.5 Flash e Pro e à expansão das Visões Gerais de IA na Busca para mais países, melhorando o engajamento e a funcionalidade dos usuários.
O que é Gemma
Gemma é uma família de modelos de IA de código aberto desenvolvida pelo Google, oferecendo modelos de linguagem leves, mas poderosos, em tamanhos que variam de 2B a 27B parâmetros. Construído sobre a mesma base que os modelos Gemini do Google, o Gemma visa democratizar o acesso a capacidades avançadas de IA, promovendo o desenvolvimento responsável. A família Gemma inclui modelos de geração de texto, bem como variantes especializadas para tarefas como geração de código (CodeGemma) e processamento de linguagem-visual (PaliGemma). Os modelos Gemma são projetados para serem eficientes, permitindo que sejam executados em uma ampla gama de hardware, desde laptops até infraestrutura em nuvem.
Principais Recursos do Gemma
Gemma é uma família de modelos de linguagem AI leves e de código aberto desenvolvidos pelo Google, construídos a partir da mesma tecnologia que os modelos Gemini. Oferece desempenho de ponta em tamanhos menores (2B, 7B, 9B, 27B parâmetros), incorpora medidas de segurança e é projetado para o desenvolvimento responsável de IA. Gemma é flexível em relação a frameworks, otimizada para o Google Cloud e pode ser executada em vários hardwares, desde laptops até infraestrutura em nuvem.
Leve e eficiente: Os modelos Gemma alcançam resultados excepcionais em benchmarks em tamanhos menores, superando até alguns modelos abertos maiores, permitindo a implantação em laptops e dispositivos móveis.
Flexibilidade de framework: Compatível com JAX, TensorFlow e PyTorch através do Keras 3.0, permitindo que os desenvolvedores mudem facilmente de framework com base em suas necessidades.
Design responsável de IA: Incorpora medidas de segurança abrangentes por meio de conjuntos de dados curados e ajuste rigoroso para garantir soluções de IA responsáveis e confiáveis.
Otimização do Google Cloud: Oferece opções de personalização profundas e implantação em infraestrutura otimizada para IA, flexível e econômica através do Vertex AI e Google Kubernetes Engine.
Casos de Uso do Gemma
Tarefas de processamento de linguagem natural: Gemma pode ser usada para várias tarefas de geração de texto, incluindo resposta a perguntas, resumo e raciocínio.
Geração e conclusão de código: A variante CodeGemma traz poderosas capacidades de conclusão e geração de código adequadas para computadores locais.
Tarefas de visão-linguagem: A variante PaliGemma é projetada para uma ampla gama de tarefas de visão-linguagem, combinando capacidades de processamento de texto e imagem.
Segurança de IA e moderação de conteúdo: A ShieldGemma oferece modelos classificadores de conteúdo seguro para filtrar entradas e saídas de modelos de IA, aumentando a segurança do usuário.
Vantagens
Licenciamento de código aberto e amigável para o comércio
Desempenho excepcional para seu tamanho
Projetado com princípios de IA responsável
Opções de implantação versáteis, desde dispositivos de borda até nuvem
Desvantagens
Não é tão poderoso quanto modelos maiores de código fechado como GPT-4 ou Gemini Ultra
Requer expertise técnica para implementar e ajustar efetivamente
Como Usar o Gemma
Solicitar acesso ao Gemma: Antes de usar o Gemma pela primeira vez, você deve solicitar acesso através do Kaggle. Você precisará usar uma conta do Kaggle para aceitar a política de uso do Gemma e os termos de licença.
Escolher um modelo Gemma: Selecione entre os modelos Gemma 2B, 7B, 9B ou 27B, dependendo de suas necessidades e capacidades de hardware. Modelos menores podem ser executados em laptops, enquanto os maiores são melhores para desktops ou servidores.
Configurar seu ambiente de desenvolvimento: Gemma funciona com frameworks populares como JAX, PyTorch e TensorFlow via Keras 3.0. Você pode usar ferramentas como Google Colab, notebooks do Kaggle ou configurar um ambiente local.
Baixar o modelo: Baixe os pesos do modelo Gemma do Kaggle, Hugging Face ou do Vertex AI Model Garden.
Carregar o modelo: Use o framework apropriado (por exemplo, Keras, PyTorch) para carregar o modelo Gemma em seu ambiente.
Formatar sua entrada: Gemma usa formatação específica para entradas. Use os modelos de chat fornecidos para formatar corretamente seus prompts.
Gerar texto: Use o método de geração do modelo para criar saídas de texto com base em seus prompts de entrada.
Ajustar (opcional): Se desejado, você pode ajustar o Gemma em seus próprios dados usando técnicas como LoRA (Low-Rank Adaptation) para especializá-lo em tarefas específicas.
Implantar (opcional): Para uso em produção, você pode implantar modelos Gemma nos serviços do Google Cloud, como Vertex AI ou Google Kubernetes Engine (GKE) para inferência escalável.
Perguntas Frequentes do Gemma
Gemma é uma família de modelos de IA leves e de código aberto desenvolvidos pela Google DeepMind. É construída a partir da mesma pesquisa e tecnologia usadas para criar os modelos Gemini do Google, mas projetada para ser mais compacta e eficiente para os desenvolvedores usarem.
Postagens Oficiais
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Análises do Site Gemma
Tráfego e Classificações do Gemma
3M
Visitas Mensais
-
Classificação Global
-
Classificação por Categoria
Tendências de Tráfego: May 2024-Nov 2024
Insights dos Usuários do Gemma
00:02:36
Duração Média da Visita
2.45
Páginas por Visita
57.81%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do Gemma
US: 16.79%
IN: 14.52%
CN: 5.12%
RU: 4.92%
JP: 4.66%
Others: 53.99%
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