Google avduket nylig Gemma, en familie av språklige modeller lette og åpne maskinlæringsverktøy, som markerer et ytterligere skritt fremover innen kunstig intelligens. Med lanseringen av modellene Gemma 2B e Gem 7B, åpner selskapet nye veier for kommersiell bruk og forskning innen generativ kunstig intelligens.
Hva er Google Gemma og hva det kan gjøre innen AI
Utgivelsen av Gemma-modellene følger tett på lansering av Gemini-modellene. Disse nye modellene, definert av deres letthet, ble designet for å være direkte inspirert av deres Gemini-forgjengere, samtidig som de opprettholder sterk uavhengighet når det gjelder anvendelighet og funksjonalitet. Den første tilgjengeligheten av Gemma 2B og Gemma 7B markerer toppen av denne nye retningen, med Google som mål å demokratisere tilgang til kunstig intelligensressurser.
Google ga ikke detaljerte detaljer om hvordan Gemmas ytelse sammenlignet med lignende modeller som tilbys av andre selskaper som f.eks. Meta e Mistral. Han understreket imidlertid at disse modellene representerer "ikke pluss ultra" når det gjelder teknologi, og tar i bruk en lignende struktur som den som brukes for Gemini 1.5 og PaLM. Det forventes at detaljerte benchmarks vil bli publisert senere, noe som gir samfunnet et klarere syn på kapasitet di Gemma.
For å lette adopsjonen og utforskningen av Gemma, gjør Google notatbøker tilgjengelig for utviklere CoLab e kaggle klar til bruk, samt integrasjoner med kjente plattformer som f.eks Klemme ansiktet. Denne tilgjengeligheten lar utviklere raskt begynne å jobbe med Gemma-modeller, utnytte potensialet for skreddersydd trening og tuning.
Til tross for vektlegging av åpenhet, er det viktig å merke seg at Gemma modellerer de er ikke åpen kildekode i tradisjonell forstand. Under en pressebriefing, Janine Banks fra Google klargjorde selskapets forpliktelse til åpen kildekode, men understreket en forskjell i måten Gemma presenteres for publikum. Åpen tilgang til modeller lar utviklere bruke dem til slutninger og tilpasning, men spesifikke bruksvilkår, inkludert redistribusjon og eierskap til utviklede varianter, varierer avhengig av modellens bruksvilkår.
Den generative kvaliteten på Google Gemma-modeller har blitt betydelig forbedret, som rapportert av Tris Warkentin av Google DeepMind. Denne fremgangen åpner for nye muligheter innen AI-applikasjonsutvikling, og muliggjør operasjoner ikke bare på skyplattformer, men også direkte på enhetene av utviklere.
