Po vydaní Gemini 1.5 uvádza Google na trh nový model AI Gemma

Je vyrobený z rovnakej technológie, ktorá sa používa pre modely Gemini.

Ikona času čítania 2 min. čítať


Čítačky pomáhajú podporovať MSpoweruser. Ak nakupujete prostredníctvom našich odkazov, môžeme získať províziu. Ikona popisu

Prečítajte si našu informačnú stránku a zistite, ako môžete pomôcť MSPoweruser udržať redakčný tím Čítaj viac

Kľúčové poznámky

  • Spoločnosť Google oznámila Gemma, ďalší model, ktorý je vyrobený z rovnakej technológie, ktorá sa používa pre modely Gemini.
  • Ide o ľahký model, ktorý je špeciálne navrhnutý tak, aby pomohol vývojárom a výskumníkom vybudovať zodpovednú AI.
  • Gemma AI prichádza v dvoch modeloch: Gemma 2B a Gemma 7B.

Spoločnosť Google má za sebou niekoľko rušných mesiacov, aby dobehla Microsoft v pretekoch AI. Nie príliš dlho potom spustenie Gemini a Gemini 1.5, jej zatiaľ najschopnejší model AI, spoločnosť oznámila Gemma, ďalší model, ktorý je vyrobený z rovnakej technológie, aká sa používa pri modeloch Gemini.

„Gemma, vyvinutá spoločnosťou Google DeepMind a ďalšími tímami v rámci Googlu, je inšpirovaná Gemini a názov odráža latinčinu púčik, čo znamená „drahý kameň“, uvádza Google v oficiálnom oznámení tesne po ňom oznamujeme Blíženci 1.5 to môže byť 20 krát rýchlejšie ako GPT-4.

Gemma AI od Google prichádza v dvoch modeloch: Gemma 2B a Gemma 7B. Tieto sa líšia veľkosťou a schopnosťami. Oba sa dodávajú v dvoch variantoch: „predtrénované“ na všeobecné použitie a „vyladené podľa pokynov“ na špecifické úlohy.

Aký je však presne rozdiel? Gemma nie je len tak hocijaký open-source model AI. Ide o odľahčený model, ktorý je špeciálne navrhnutý tak, aby pomohol vývojárom a výskumníkom vybudovať zodpovednú AI podľa princípov AI spoločnosti Google.

Môžete tiež vytvárať bezpečnejšie a etickejšie aplikácie AI pomocou súpravy nástrojov Responsible Generative AI Toolkit od spoločnosti Google, ktorá je súčasťou tohto modelu. 

Sada nástrojov tiež poskytuje nástroje na odvodenie a dolaďovanie naprieč populárnymi rámcami, ako sú JAX, PyTorch a TensorFlow, spolu s notebookmi pripravenými na použitie a integráciou so zavedenými nástrojmi, ako sú Hugging Face a NVIDIA NeMo.