Gemma 特徴

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。
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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。

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