Proaspăt de pe barcă după Gemini 1.5, Google lansează noul model AI Gemma

Este construit din aceeași tehnologie folosită pentru modelele Gemini.

Pictograma timp de citire 2 min. citit


Cititorii ajută la sprijinirea MSpoweruser. Este posibil să primim un comision dacă cumpărați prin link-urile noastre. Pictograma Tooltip

Citiți pagina noastră de dezvăluire pentru a afla cum puteți ajuta MSPoweruser să susțină echipa editorială Afla mai multe

Note cheie

  • Google a anunțat Gemma, un alt model care este construit din aceeași tehnologie folosită pentru modelele Gemini.
  • Este un model ușor conceput special pentru a ajuta dezvoltatorii și cercetătorii să construiască AI responsabilă.
  • Gemma AI vine în două modele: Gemma 2B și Gemma 7B.

Google are câteva luni destul de ocupate pentru a ajunge din urmă cu Microsoft în cursa AI. Nu prea mult după lansarea Gemeni si Gemini 1.5, cel mai capabil model AI al său de până acum, compania anunţă Gemma, un alt model care este construit din aceeași tehnologie folosită pentru modelele Gemini.

„Dezvoltată de Google DeepMind și alte echipe de pe Google, Gemma este inspirată de Gemeni, iar numele reflectă limba latină. mugur, însemnând „piatră prețioasă”, spune Google în anunțul oficial, imediat după anunțând Gemeni 1.5 asta ar putea fi de 20 de ori mai rapid decât GPT-4.

Gemma AI de la Google vine în două modele: Gemma 2B și Gemma 7B. Acestea diferă ca mărime și capacități. Ambele vin în două variante: „pre-instruit” pentru uz general și „ajustat cu instrucțiuni” pentru sarcini specifice.

Dar care este mai exact diferența? Gemma nu este orice model AI open-source. Este un model ușor care este special conceput pentru a ajuta dezvoltatorii și cercetătorii să construiască AI responsabilă, ghidat de principiile AI de la Google.

De asemenea, puteți crea aplicații AI mai sigure și mai etice utilizând setul de instrumente AI generativ responsabil de la Google, care intră și în acest model. 

Setul de instrumente oferă, de asemenea, lanțuri de instrumente pentru inferență și reglare fină în cadre populare precum JAX, PyTorch și TensorFlow, împreună cu notebook-uri gata de utilizat și integrări cu instrumente consacrate precum Hugging Face și NVIDIA NeMo.

Forumul utilizatorilor

0 mesaje