Gemma
Gemma는 Google의 경량화된 최첨단 오픈 소스 언어 모델 패밀리로, Gemini 모델과 동일한 연구 및 기술을 사용하여 구축되었으며 책임 있는 AI 개발을 위해 설계되었습니다.
https://ai.google.dev/gemma?utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Mar 16, 2025
Gemma 월간 트래픽 동향
Gemma는 최근 한 달 동안 3.86M의 방문자 수를 기록하며 10.8%의 트래픽 감소를 보였습니다. Gemma의 구체적인 업데이트나 새로운 기능의 부재와 함께, Google의 Gemini 2.0과 다른 고급 AI 도구들의 출시가 이러한 감소에 영향을 미쳤을 수 있습니다. 사용자들이 이러한 새롭고 더 발전된 옵션들을 탐색하고 있는 것으로 보입니다.
Gemma이란?
Gemma는 Google이 개발한 오픈 소스 AI 모델 패밀리로, 2B에서 27B 매개변수까지의 크기로 경량이면서도 강력한 언어 모델을 제공합니다. Google의 Gemini 모델과 동일한 기반 위에 구축된 Gemma는 고급 AI 기능에 대한 접근을 민주화하면서 책임 있는 개발을 촉진하는 것을 목표로 합니다. Gemma 패밀리에는 텍스트 생성 모델과 코드 생성(CodeGemma) 및 비전-언어 처리(PaliGemma)와 같은 작업을 위한 전문 변형이 포함됩니다. Gemma 모델은 효율적으로 설계되어 노트북에서 클라우드 인프라에 이르기까지 다양한 하드웨어에서 실행할 수 있습니다.
Gemma의 주요 기능
Gemma는 Google에서 개발한 경량의 오픈 소스 AI 언어 모델의 가족으로, Gemini 모델과 동일한 기술로 구축되었습니다. 이는 더 작은 크기(2B, 7B, 9B, 27B 매개변수)에서 최첨단 성능을 제공하며, 안전 조치를 통합하고 책임 있는 AI 개발을 위해 설계되었습니다. Gemma는 프레임워크에 유연하며 Google Cloud에 최적화되어 있으며, 노트북에서 클라우드 인프라에 이르기까지 다양한 하드웨어에서 실행될 수 있습니다.
경량 및 효율성: Gemma 모델은 더 작은 크기에서 뛰어난 벤치마크 결과를 달성하며, 일부 더 큰 오픈 모델보다도 성능이 우수하여 노트북 및 모바일 장치에 배포할 수 있습니다.
프레임워크 유연성: Keras 3.0을 통해 JAX, TensorFlow 및 PyTorch와 호환되어 개발자가 필요에 따라 쉽게 프레임워크를 전환할 수 있습니다.
책임 있는 AI 설계: 책임 있고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 보장하기 위해 선별된 데이터 세트와 철저한 조정을 통해 포괄적인 안전 조치를 통합합니다.
Google Cloud 최적화: Vertex AI 및 Google Kubernetes Engine을 통해 유연하고 비용 효율적인 AI 최적화 인프라에 대한 깊은 사용자 정의 옵션과 배포를 제공합니다.
Gemma의 사용 사례
자연어 처리 작업: Gemma는 질문 응답, 요약 및 추론을 포함한 다양한 텍스트 생성 작업에 사용될 수 있습니다.
코드 생성 및 완성: CodeGemma 변형은 로컬 컴퓨터에 적합한 강력한 코드 완성 및 생성 기능을 제공합니다.
비전-언어 작업: PaliGemma 변형은 텍스트와 이미지 처리 기능을 결합하여 다양한 비전-언어 작업을 위해 설계되었습니다.
AI 안전 및 콘텐츠 조정: ShieldGemma는 AI 모델의 입력 및 출력을 필터링하여 사용자 안전을 강화하는 안전 콘텐츠 분류기 모델을 제공합니다.
장점
오픈 소스 및 상업적으로 친화적인 라이센스
크기에 비해 뛰어난 성능
책임 있는 AI 원칙으로 설계됨
엣지 장치에서 클라우드까지 다양한 배포 옵션
단점
GPT-4 또는 Gemini Ultra와 같은 더 큰 폐쇄형 모델만큼 강력하지 않음
효과적으로 구현하고 미세 조정하려면 기술 전문 지식이 필요함
Gemma 사용 방법
Gemma 접근 요청: Gemma를 처음 사용하는 경우 Kaggle을 통해 접근을 요청해야 합니다. Gemma 사용 정책 및 라이센스 조건을 수락하기 위해 Kaggle 계정을 사용해야 합니다.
Gemma 모델 선택: 필요와 하드웨어 능력에 따라 Gemma 2B, 7B, 9B 또는 27B 모델 중에서 선택하십시오. 더 작은 모델은 노트북에서 실행할 수 있고, 더 큰 모델은 데스크탑이나 서버에 더 적합합니다.
개발 환경 설정: Gemma는 Keras 3.0을 통해 JAX, PyTorch 및 TensorFlow와 같은 인기 있는 프레임워크와 함께 작동합니다. Google Colab, Kaggle 노트북 또는 로컬 환경을 설정하는 도구를 사용할 수 있습니다.
모델 다운로드: Kaggle, Hugging Face 또는 Vertex AI 모델 정원에서 Gemma 모델 가중치를 다운로드하십시오.
모델 로드: 적절한 프레임워크(예: Keras, PyTorch)를 사용하여 Gemma 모델을 환경에 로드하십시오.
입력 형식 지정: Gemma는 입력에 대해 특정 형식을 사용합니다. 제공된 채팅 템플릿을 사용하여 프롬프트를 올바르게 형식화하십시오.
텍스트 생성: 모델의 생성 메서드를 사용하여 입력 프롬프트에 기반한 텍스트 출력을 생성하십시오.
미세 조정(선택 사항): 원하는 경우, 특정 작업에 맞게 LoRA(저순위 적응)와 같은 기술을 사용하여 Gemma를 자신의 데이터로 미세 조정할 수 있습니다.
배포(선택 사항): 프로덕션 사용을 위해 Google Cloud 서비스인 Vertex AI 또는 Google Kubernetes Engine(GKE)에 Gemma 모델을 배포하여 확장 가능한 추론을 수행할 수 있습니다.
Gemma 자주 묻는 질문
Gemma는 Google DeepMind에서 개발한 경량의 오픈 소스 AI 모델의 집합입니다. 이는 Google의 Gemini 모델을 만드는 데 사용된 동일한 연구와 기술로 구축되었지만, 개발자가 사용하기에 더 컴팩트하고 효율적으로 설계되었습니다.
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