Gemma
Gemma — это семейство легковесных, современных языковых моделей с открытым исходным кодом от Google, построенных с использованием той же исследовательской и технологической базы, что и модели Gemini, предназначенных для ответственного развития ИИ.
https://ai.google.dev/gemma?utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:10/12/2024
Тенденции ежемесячного трафика Gemma
Gemma достигла 3,0 млн посещений с 6,0% ростом за последний месяц. Небольшой рост, вероятно, связан с недавним запуском моделей Gemini 1.5 Flash и Pro и расширением AI-обзоров в Поиске на большее количество стран, что улучшило вовлеченность пользователей и функциональность.
Что такое Gemma
Gemma — это семейство легковесных, но мощных языковых моделей с открытым исходным кодом, разработанных Google, предлагающих модели размером от 2B до 27B параметров. Построенные на той же основе, что и модели Google Gemini, Gemma стремится демократизировать доступ к передовым возможностям ИИ, сохраняя при этом ответственность в разработке. Семейство Gemma включает модели генерации текста, а также специализированные варианты для задач, таких как генерация кода (CodeGemma) и обработка языка и видения (PaliGemma). Модели Gemma разработаны для эффективной работы, позволяя им работать на широком спектре аппаратного обеспечения от ноутбуков до облачных инфраструктур.
Ключевые особенности Gemma
Gemma — это семейство легковесных, открытых языковых моделей искусственного интеллекта, разработанных Google, построенных на той же технологии, что и модели Gemini. Она предлагает современные результаты в более компактных размерах (2B, 7B, 9B, 27B параметров), включает меры безопасности и разработана для ответственного развития искусственного интеллекта. Gemma обладает гибкостью фреймворков, оптимизирована для Google Cloud и может работать на различном оборудовании от ноутбуков до облачных инфраструктур.
Легковесность и эффективность: Модели Gemma достигают выдающихся результатов в тестах производительности при меньших размерах, превосходя даже некоторые более крупные открытые модели, что позволяет развертывать их на ноутбуках и мобильных устройствах.
Гибкость фреймворков: Совместима с JAX, TensorFlow и PyTorch через Keras 3.0, что позволяет разработчикам легко переключаться между фреймворками в зависимости от их потребностей.
Ответственный дизайн искусственного интеллекта: Включает комплексные меры безопасности через тщательно подобранные наборы данных и строгую настройку, чтобы обеспечить ответственные и надежные решения искусственного интеллекта.
Оптимизация для Google Cloud: Предлагает глубокие опции настройки и развертывание на гибкой, экономически эффективной инфраструктуре, оптимизированной для искусственного интеллекта, через Vertex AI и Google Kubernetes Engine.
Варианты использования Gemma
Задачи обработки естественного языка: Gemma может использоваться для различных задач генерации текста, включая ответы на вопросы, суммаризацию и рассуждения.
Генерация и дополнение кода: Вариант CodeGemma предоставляет мощные возможности дополнения и генерации кода, подходящие для локальных компьютеров.
Задачи визуально-языковой обработки: Вариант PaliGemma разработан для широкого спектра задач визуально-языковой обработки, объединяя возможности обработки текста и изображений.
Безопасность и модерация контента: ShieldGemma предлагает модели классификаторов безопасного контента для фильтрации входных и выходных данных моделей искусственного интеллекта, повышая безопасность пользователей.
Преимущества
Открытый исходный код и коммерчески дружественная лицензия
Выдающаяся производительность для своего размера
Разработана с учетом принципов ответственного искусственного интеллекта
Гибкие варианты развертывания от периферийных устройств до облака
Недостатки
Не так мощна, как более крупные закрытые модели, такие как GPT-4 или Gemini Ultra
Требует технической экспертизы для эффективной реализации и тонкой настройки
Как использовать Gemma
Запросить доступ к Gemma: Перед первым использованием Gemma необходимо запросить доступ через Kaggle. Вам потребуется учетная запись Kaggle для принятия политики использования Gemma и условий лицензии.
Выбрать модель Gemma: Выберите из моделей Gemma 2B, 7B, 9B или 27B в зависимости от ваших потребностей и возможностей аппаратного обеспечения. Меньшие модели могут работать на ноутбуках, в то время как более крупные лучше подходят для настольных компьютеров или серверов.
Настроить среду разработки: Gemma работает с популярными фреймворками, такими как JAX, PyTorch и TensorFlow через Keras 3.0. Вы можете использовать инструменты, такие как Google Colab, Kaggle ноутбуки, или настроить локальную среду.
Скачать модель: Скачайте веса модели Gemma с Kaggle, Hugging Face или Vertex AI Model Garden.
Загрузить модель: Используйте соответствующий фреймворк (например, Keras, PyTorch) для загрузки модели Gemma в вашу среду.
Форматировать входные данные: Gemma использует специфическое форматирование для входных данных. Используйте предоставленные шаблоны чата для правильного форматирования ваших запросов.
Генерировать текст: Используйте метод генерации модели для создания текстовых выходных данных на основе ваших входных запросов.
Точная настройка (опционально): При желании вы можете точно настроить Gemma на своих данных, используя такие методы, как LoRA (Low-Rank Adaptation), чтобы специализировать его для конкретных задач.
Развертывание (опционально): Для использования в производстве вы можете развернуть модели Gemma на сервисах Google Cloud, таких как Vertex AI или Google Kubernetes Engine (GKE), для масштабируемого вывода.
Часто задаваемые вопросы о Gemma
Gemma — это семейство легковесных, открытых моделей искусственного интеллекта, разработанных Google DeepMind. Она построена на той же исследовательской базе и технологиях, которые использовались для создания моделей Gemini от Google, но предназначена для более компактной и эффективной работы разработчиков.
Официальные сообщения
Загрузка...Популярные статьи
Claude 3.5 Haiku: Самая быстрая AI-модель от Anthropic уже доступна
Dec 13, 2024
Uhmegle против Chatroulette: Битва платформ случайных чатов
Dec 13, 2024
Обновление Google Gemini 2.0 основывается на Gemini Flash 2.0
Dec 12, 2024
ChatGPT в настоящее время недоступен: Что случилось и что дальше?
Dec 12, 2024
Аналитика веб-сайта Gemma
Трафик и рейтинги Gemma
3M
Ежемесячные посещения
-
Глобальный рейтинг
-
Рейтинг категории
Тенденции трафика: May 2024-Nov 2024
Анализ пользователей Gemma
00:02:36
Средняя продолжительность посещения
2.45
Страниц за посещение
57.81%
Показатель отказов
Основные регионы Gemma
US: 16.79%
IN: 14.52%
CN: 5.12%
RU: 4.92%
JP: 4.66%
Others: 53.99%