Niedawno firma Google zaprezentowała rodzinę Gemma modele językowe lekkie i otwarte narzędzia do uczenia maszynowego, stanowiące kolejny krok naprzód w dziedzinie sztucznej inteligencji. Wraz z wprowadzeniem modeli Pączek 2B e Gemmy 7Bfirma otwiera nowe możliwości komercyjnego wykorzystania i badań w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji.
Czym jest Google Gemma i co może zrobić w obszarze AI
Wydanie modeli Gemma następuje wkrótce wprowadzenie na rynek modeli Gemini. Te nowe modele, zdefiniowane przez ich lekkość, zostały zaprojektowane tak, aby bezpośrednio inspirować się swoimi poprzednikami Gemini, zachowując jednocześnie dużą niezależność pod względem zastosowania i funkcjonalności. Początkowa dostępność Gemma 2B i Gemma 7B stanowi zwieńczenie tego nowego kierunku, którego celem Google jest zdemokratyzować dostęp do zasobów sztucznej inteligencji.
Google nie podał szczegółowych informacji na temat wydajności Gemmy na tle podobnych modeli oferowanych przez inne firmy, np Meta e Mistral. Podkreślił jednak, że modele te reprezentują technologicznie „non plus ultra”, przyjmując konstrukcję podobną do tej stosowanej w przypadku Gemini 1.5 i PaLM. Oczekuje się, że szczegółowe testy porównawcze zostaną opublikowane w późniejszym terminie, co umożliwi społeczności jaśniejszy obraz sytuacji zdolność di Pączek.
Aby ułatwić przyjęcie i eksplorację Gemmy, Google udostępnia programistom notatniki Colab e Kaggle gotowe do użycia, a także integracje ze znanymi platformami takimi jak Przytulanie Twarzy. Ta dostępność umożliwia programistom szybko rozpocznij pracę z modelami Gemma, wykorzystując jego potencjał w zakresie szkoleń i dostrajania dostosowanych do indywidualnych potrzeb.
Pomimo nacisku na otwartość, warto zwrócić uwagę na modele Gemma nie są oprogramowaniem typu open source w tradycyjnym tego słowa znaczeniu. Podczas konferencji prasowej pt. Janina Banks Google wyjaśniło zaangażowanie firmy w oprogramowanie open source, ale podkreśliło różnicę w sposobie, w jaki Gemma jest prezentowana opinii publicznej. Otwarty dostęp do modeli umożliwia programistom wykorzystywanie ich do wnioskowania i dostosowywania, ale szczegółowe warunki użytkowania, w tym redystrybucja i własność opracowanych wariantów, różnią się w zależności od warunków użytkowania modelu.
Jak podaje: jakość generatywna modeli Google Gemma została znacząco poprawiona Trisa Warkentina przez Google DeepMind. Postęp ten otwiera nowe możliwości w zakresie tworzenia aplikacji AI, umożliwiając działanie nie tylko na platformach chmurowych, ale także bezpośrednio na urządzeniach deweloperów.
