Gemma
Gemma è una famiglia di modelli linguistici open source leggeri e all'avanguardia di Google, costruiti utilizzando la stessa ricerca e tecnologia dei modelli Gemini, progettati per uno sviluppo responsabile dell'IA.
https://ai.google.dev/gemma?utm_source=aipure
Informazioni sul Prodotto
Aggiornato:Apr 16, 2025
Tendenze del traffico mensile di Gemma
Gemma ha registrato un calo del 10,8% del traffico con 3,86M visite a luglio. La mancanza di aggiornamenti significativi dei prodotti, insieme all'introduzione dell'assistente AI gratuito di Google per la programmazione e di Veo 2 su YouTube Shorts, potrebbe aver influenzato il coinvolgimento degli utenti.
Cos'è Gemma
Gemma è una famiglia di modelli AI open source sviluppata da Google, che offre modelli linguistici leggeri ma potenti in dimensioni che vanno da 2B a 27B parametri. Costruita sulla stessa base dei modelli Gemini di Google, Gemma mira a democratizzare l'accesso a capacità AI avanzate promuovendo allo stesso tempo uno sviluppo responsabile. La famiglia Gemma include modelli di generazione di testo, così come varianti specializzate per compiti come la generazione di codice (CodeGemma) e l'elaborazione linguaggio-visione (PaliGemma). I modelli Gemma sono progettati per essere efficienti, consentendo loro di funzionare su una vasta gamma di hardware, dai laptop all'infrastruttura cloud.
Caratteristiche principali di Gemma
Gemma è una famiglia di modelli di linguaggio AI leggeri e open-source sviluppati da Google, costruiti con la stessa tecnologia dei modelli Gemini. Offre prestazioni all'avanguardia in dimensioni più piccole (2B, 7B, 9B, 27B parametri), incorpora misure di sicurezza ed è progettata per uno sviluppo responsabile dell'AI. Gemma è flessibile nel framework, ottimizzata per Google Cloud e può funzionare su vari hardware, dai laptop all'infrastruttura cloud.
Leggero ed efficiente: I modelli Gemma ottengono risultati eccezionali nei benchmark a dimensioni più piccole, superando anche alcuni modelli open più grandi, consentendo il deployment su laptop e dispositivi mobili.
Flessibilità del framework: Compatibile con JAX, TensorFlow e PyTorch tramite Keras 3.0, consentendo agli sviluppatori di passare facilmente tra i framework in base alle loro esigenze.
Design responsabile dell'AI: Incorpora misure di sicurezza complete attraverso dataset curati e un tuning rigoroso per garantire soluzioni AI responsabili e affidabili.
Ottimizzazione per Google Cloud: Offre opzioni di personalizzazione approfondita e deployment su infrastrutture AI ottimizzate per costi flessibili attraverso Vertex AI e Google Kubernetes Engine.
Casi d'uso di Gemma
Compiti di elaborazione del linguaggio naturale: Gemma può essere utilizzata per vari compiti di generazione di testo, inclusi risposta a domande, sintesi e ragionamento.
Generazione e completamento del codice: La variante CodeGemma offre potenti capacità di completamento e generazione del codice adatte per computer locali.
Compiti di visione-linguaggio: La variante PaliGemma è progettata per un'ampia gamma di compiti di visione-linguaggio, combinando capacità di elaborazione del testo e delle immagini.
Sicurezza AI e moderazione dei contenuti: ShieldGemma offre modelli classificatori di contenuti sicuri per filtrare input e output dei modelli AI, migliorando la sicurezza degli utenti.
Vantaggi
Licenza open-source e commerciale amichevole
Prestazioni eccezionali per la sua dimensione
Progettato con principi di AI responsabile
Opzioni di deployment versatili da dispositivi edge a cloud
Svantaggi
Non è potente come modelli closed-source più grandi come GPT-4 o Gemini Ultra
Richiede competenze tecniche per implementare e ottimizzare efficacemente
Come usare Gemma
Richiedi accesso a Gemma: Prima di utilizzare Gemma per la prima volta, devi richiedere accesso tramite Kaggle. Dovrai utilizzare un account Kaggle per accettare la politica d'uso di Gemma e i termini di licenza.
Scegli un modello Gemma: Seleziona tra i modelli Gemma 2B, 7B, 9B o 27B a seconda delle tue esigenze e capacità hardware. I modelli più piccoli possono funzionare su laptop, mentre quelli più grandi sono migliori per desktop o server.
Configura il tuo ambiente di sviluppo: Gemma funziona con framework popolari come JAX, PyTorch e TensorFlow tramite Keras 3.0. Puoi utilizzare strumenti come Google Colab, notebook Kaggle, o configurare un ambiente locale.
Scarica il modello: Scarica i pesi del modello Gemma da Kaggle, Hugging Face o dal Vertex AI Model Garden.
Carica il modello: Utilizza il framework appropriato (ad es. Keras, PyTorch) per caricare il modello Gemma nel tuo ambiente.
Formatta il tuo input: Gemma utilizza formati specifici per gli input. Usa i modelli di chat forniti per formattare correttamente i tuoi prompt.
Genera testo: Utilizza il metodo di generazione del modello per creare output testuali basati sui tuoi prompt di input.
Affina (opzionale): Se desiderato, puoi affinare Gemma sui tuoi dati utilizzando tecniche come LoRA (Low-Rank Adaptation) per specializzarla per compiti specifici.
Distribuisci (opzionale): Per uso in produzione, puoi distribuire i modelli Gemma sui servizi Google Cloud come Vertex AI o Google Kubernetes Engine (GKE) per inferenza scalabile.
FAQ di Gemma
Gemma è una famiglia di modelli AI leggeri e open-source sviluppati da Google DeepMind. È costruita sulla stessa ricerca e tecnologia utilizzate per creare i modelli Gemini di Google, ma progettata per essere più compatta ed efficiente per gli sviluppatori.
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