Gemma
Gemma adalah keluarga model bahasa sumber terbuka yang ringan dan canggih dari Google, dibangun menggunakan penelitian dan teknologi yang sama dengan model Gemini, dirancang untuk pengembangan AI yang bertanggung jawab.
https://ai.google.dev/gemma?utm_source=aipure
Informasi Produk
Diperbarui:Dec 10, 2024
Tren Traffic Bulanan Gemma
Gemma mencapai 3,0 juta kunjungan dengan pertumbuhan 6,0% pada bulan terakhir. Peningkatan kecil ini kemungkinan disebabkan oleh peluncuran terbaru model Gemini 1.5 Flash dan Pro dan perluasan AI Overviews di Pencarian ke lebih banyak negara, yang meningkatkan keterlibatan dan fungsionalitas pengguna.
Apa itu Gemma
Gemma adalah keluarga model AI sumber terbuka yang dikembangkan oleh Google, menawarkan model bahasa yang ringan namun kuat dengan ukuran mulai dari 2B hingga 27B parameter. Dibangun di atas fondasi yang sama dengan model Gemini milik Google, Gemma bertujuan untuk mendemokratisasi akses ke kemampuan AI canggih sambil mempromosikan pengembangan yang bertanggung jawab. Keluarga Gemma mencakup model generasi teks, serta varian khusus untuk tugas seperti generasi kode (CodeGemma) dan pemrosesan bahasa-visual (PaliGemma). Model-model Gemma dirancang untuk efisien, memungkinkan mereka berjalan pada berbagai perangkat keras dari laptop hingga infrastruktur cloud.
Fitur Utama Gemma
Gemma adalah keluarga model bahasa AI sumber terbuka yang ringan yang dikembangkan oleh Google, dibangun dari teknologi yang sama dengan model Gemini. Ini menawarkan kinerja terbaik dalam ukuran yang lebih kecil (2B, 7B, 9B, 27B parameter), menggabungkan langkah-langkah keamanan, dan dirancang untuk pengembangan AI yang bertanggung jawab. Gemma fleksibel dalam kerangka kerja, dioptimalkan untuk Google Cloud, dan dapat berjalan di berbagai perangkat keras dari laptop hingga infrastruktur cloud.
Ringan dan efisien: Model Gemma mencapai hasil benchmark yang luar biasa pada ukuran yang lebih kecil, bahkan melampaui beberapa model terbuka yang lebih besar, memungkinkan penerapan pada laptop dan perangkat mobile.
Fleksibilitas kerangka kerja: Kompatibel dengan JAX, TensorFlow, dan PyTorch melalui Keras 3.0, memungkinkan pengembang untuk dengan mudah beralih kerangka kerja berdasarkan kebutuhan mereka.
Desain AI yang bertanggung jawab: Menggabungkan langkah-langkah keamanan yang komprehensif melalui dataset yang dikurasi dan penyetelan yang ketat untuk memastikan solusi AI yang bertanggung jawab dan dapat dipercaya.
Optimisasi Google Cloud: Menawarkan opsi kustomisasi mendalam dan penerapan pada infrastruktur yang fleksibel dan efisien biaya yang dioptimalkan untuk AI melalui Vertex AI dan Google Kubernetes Engine.
Kasus Penggunaan Gemma
Tugas pemrosesan bahasa alami: Gemma dapat digunakan untuk berbagai tugas generasi teks termasuk menjawab pertanyaan, merangkum, dan penalaran.
Generasi dan penyelesaian kode: Varian CodeGemma membawa kemampuan penyelesaian dan generasi kode yang kuat yang cocok untuk komputer lokal.
Tugas bahasa-visual: Varian PaliGemma dirancang untuk berbagai tugas bahasa-visual, menggabungkan kemampuan pemrosesan teks dan gambar.
Keamanan AI dan moderasi konten: ShieldGemma menawarkan model klasifikasi konten yang aman untuk menyaring input dan output model AI, meningkatkan keamanan pengguna.
Kelebihan
Sumber terbuka dan lisensi yang ramah komersial
Kinerja luar biasa untuk ukurannya
Dirancang dengan prinsip AI yang bertanggung jawab
Opsi penerapan yang serbaguna dari perangkat tepi hingga cloud
Kekurangan
Tidak sekuat model tertutup yang lebih besar seperti GPT-4 atau Gemini Ultra
Membutuhkan keahlian teknis untuk menerapkan dan menyetel secara efektif
Cara Menggunakan Gemma
Minta akses ke Gemma: Sebelum menggunakan Gemma untuk pertama kali, Anda harus meminta akses melalui Kaggle. Anda perlu menggunakan akun Kaggle untuk menerima kebijakan penggunaan Gemma dan syarat lisensi.
Pilih model Gemma: Pilih dari model Gemma 2B, 7B, 9B atau 27B tergantung pada kebutuhan dan kemampuan perangkat keras Anda. Model yang lebih kecil dapat berjalan di laptop sementara yang lebih besar lebih baik untuk desktop atau server.
Siapkan lingkungan pengembangan Anda: Gemma bekerja dengan kerangka kerja populer seperti JAX, PyTorch, dan TensorFlow melalui Keras 3.0. Anda dapat menggunakan alat seperti Google Colab, notebook Kaggle, atau menyiapkan lingkungan lokal.
Unduh model: Unduh bobot model Gemma dari Kaggle, Hugging Face, atau Vertex AI Model Garden.
Muat model: Gunakan kerangka kerja yang sesuai (misalnya, Keras, PyTorch) untuk memuat model Gemma ke dalam lingkungan Anda.
Format input Anda: Gemma menggunakan format tertentu untuk input. Gunakan template obrolan yang disediakan untuk memformat permintaan Anda dengan benar.
Hasilkan teks: Gunakan metode generate model untuk membuat keluaran teks berdasarkan permintaan input Anda.
Fine-tune (opsional): Jika diinginkan, Anda dapat melakukan fine-tune Gemma pada data Anda sendiri menggunakan teknik seperti LoRA (Low-Rank Adaptation) untuk mengkhususkan model untuk tugas tertentu.
Terapkan (opsional): Untuk penggunaan produksi, Anda dapat menerapkan model Gemma di layanan Google Cloud seperti Vertex AI atau Google Kubernetes Engine (GKE) untuk inferensi yang dapat diskalakan.
FAQ Gemma
Gemma adalah keluarga model AI ringan dan sumber terbuka yang dikembangkan oleh Google DeepMind. Ini dibangun dari penelitian dan teknologi yang sama yang digunakan untuk membuat model Gemini milik Google, tetapi dirancang agar lebih kompak dan efisien untuk digunakan oleh pengembang.
Postingan Resmi
Memuat...Analitik Situs Web Gemma
Lalu Lintas & Peringkat Gemma
3M
Kunjungan Bulanan
-
Peringkat Global
-
Peringkat Kategori
Tren Lalu Lintas: May 2024-Nov 2024
Wawasan Pengguna Gemma
00:02:36
Rata-rata Durasi Kunjungan
2.45
Halaman Per Kunjungan
57.81%
Tingkat Pentalan Pengguna
Wilayah Teratas Gemma
US: 16.79%
IN: 14.52%
CN: 5.12%
RU: 4.92%
JP: 4.66%
Others: 53.99%