Gemma
Gemmaは、Googleによる軽量で最先端のオープンソース言語モデルのファミリーで、Geminiモデルと同じ研究と技術を使用して構築され、責任あるAI開発のために設計されています。
https://ai.google.dev/gemma?utm_source=aipure
製品情報
更新日:2024年12月10日
Gemma の月間トラフィック傾向
Gemmaは最新月に300万回のアクセスを達成し、6.0%の成長を記録しました。この緩やかな増加は、最近発表されたGemini 1.5 FlashとProモデルおよび検索におけるAI概要の対象国拡大によるものと考えられ、ユーザーエンゲージメントと機能性が向上しています。
Gemmaとは
Gemmaは、Googleによって開発されたオープンソースのAIモデルファミリーで、2Bから27Bパラメータの範囲で軽量でありながら強力な言語モデルを提供します。GoogleのGeminiモデルと同じ基盤の上に構築されており、Gemmaは高度なAI機能へのアクセスを民主化し、責任ある開発を促進することを目指しています。Gemmaファミリーには、テキスト生成モデルや、コード生成（CodeGemma）や視覚言語処理（PaliGemma）などのタスクのための専門的なバリアントが含まれています。Gemmaモデルは効率的に設計されており、ノートパソコンからクラウドインフラストラクチャまで幅広いハードウェアで実行できます。
Gemmaの主な機能
Gemmaは、Googleによって開発された軽量のオープンソースAI言語モデルのファミリーで、Geminiモデルと同じ技術から構築されています。これは、より小さなサイズ（2B、7B、9B、27Bパラメータ）で最先端のパフォーマンスを提供し、安全対策を組み込み、責任あるAI開発のために設計されています。Gemmaはフレームワークに柔軟で、Google Cloudに最適化されており、ノートパソコンからクラウドインフラストラクチャまでさまざまなハードウェアで実行できます。
軽量で効率的: Gemmaモデルは、より小さなサイズで優れたベンチマーク結果を達成し、一部の大きなオープンモデルを上回るパフォーマンスを発揮し、ノートパソコンやモバイルデバイスへの展開を可能にします。
フレームワークの柔軟性: Keras 3.0を通じてJAX、TensorFlow、PyTorchと互換性があり、開発者はニーズに応じてフレームワークを簡単に切り替えることができます。
責任あるAI設計: 厳選されたデータセットと厳格な調整を通じて包括的な安全対策を組み込み、責任ある信頼できるAIソリューションを確保します。
Google Cloud最適化: Vertex AIとGoogle Kubernetes Engineを通じて、柔軟でコスト効率の良いAI最適化インフラストラクチャへの深いカスタマイズオプションと展開を提供します。
Gemmaのユースケース
自然言語処理タスク: Gemmaは、質問応答、要約、推論を含むさまざまなテキスト生成タスクに使用できます。
コード生成と補完: CodeGemmaバリアントは、ローカルコンピュータに適した強力なコード補完と生成機能を提供します。
視覚と言語のタスク: PaliGemmaバリアントは、テキストと画像処理機能を組み合わせた幅広い視覚と言語のタスクに対応するように設計されています。
AIの安全性とコンテンツモデレーション: ShieldGemmaは、AIモデルの入力と出力をフィルタリングするための安全なコンテンツ分類器モデルを提供し、ユーザーの安全性を向上させます。
メリット
オープンソースで商業的にフレンドリーなライセンス
サイズに対して優れたパフォーマンス
責任あるAI原則に基づいて設計
エッジデバイスからクラウドまでの多様な展開オプション
デメリット
GPT-4やGemini Ultraのような大規模なクローズドソースモデルほど強力ではない
効果的に実装し微調整するためには技術的専門知識が必要
Gemmaの使い方
Gemmaへのアクセスをリクエストする: 初めてGemmaを使用する前に、Kaggleを通じてアクセスをリクエストする必要があります。Gemmaの使用ポリシーとライセンス条件を受け入れるためにKaggleアカウントを使用する必要があります。
Gemmaモデルを選択する: ニーズとハードウェアの能力に応じてGemma 2B、7B、9Bまたは27Bモデルから選択します。小型モデルはノートパソコンで実行できる一方で、大型モデルはデスクトップやサーバーに適しています。
開発環境を設定する: Gemmaは、Keras 3.0を介してJAX、PyTorch、TensorFlowなどの人気のフレームワークと連携します。Google Colab、Kaggleノートブックを使用するか、ローカル環境を設定できます。
モデルをダウンロードする: Kaggle、Hugging Face、またはVertex AI Model GardenからGemmaモデルの重みをダウンロードします。
モデルを読み込む: 適切なフレームワーク（例：Keras、PyTorch）を使用して、Gemmaモデルを環境に読み込みます。
入力をフォーマットする: Gemmaは入力に特定のフォーマットを使用します。提供されたチャットテンプレートを使用してプロンプトを適切にフォーマットします。
テキストを生成する: モデルの生成メソッドを使用して、入力プロンプトに基づいてテキスト出力を作成します。
ファインチューニング（オプション）: 必要に応じて、特定のタスクに特化させるためにLoRA（Low-Rank Adaptation）などの技術を使用して、自分のデータでGemmaをファインチューニングできます。
デプロイ（オプション）: 本番環境で使用するために、Google CloudのVertex AIやGoogle Kubernetes Engine（GKE）などのサービスにGemmaモデルをデプロイしてスケーラブルな推論を行うことができます。
Gemmaのよくある質問
Gemmaは、Google DeepMindによって開発された軽量でオープンソースのAIモデルのファミリーです。これは、GoogleのGeminiモデルを作成するために使用されたのと同じ研究と技術から構築されていますが、開発者が使用するためによりコンパクトで効率的になるように設計されています。
Gemmaウェブサイトの分析
Gemmaのトラフィック＆ランキング
3M
月間訪問数
-
グローバルランク
-
カテゴリーランク
トラフィックトレンド: May 2024-Nov 2024
Gemmaユーザーインサイト
00:02:36
平均訪問時間
2.45
訪問あたりのページ数
57.81%
ユーザーバウンス率
Gemmaの主要地域
US: 16.79%
IN: 14.52%
CN: 5.12%
RU: 4.92%
JP: 4.66%
Others: 53.99%
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