Gemma enthüllt erweiterte offene Modelle

Verantwortungsvoll gestaltet

Verantwortung steht im Mittelpunkt des Designs von Gemma, geleitet von unseren KI-Prinzipien. Um die Sicherheit und Zuverlässigkeit unserer vortrainierten Modelle zu gewährleisten, haben wir automatisierte Techniken eingesetzt, um persönliche Informationen und sensible Daten aus unseren Trainingsdatensätzen zu entfernen. Wir haben außerdem umfassendes Feintuning und Verstärkendes Lernen durch menschliches Feedback (RLHF) genutzt, um sicherzustellen, dass unsere instruktionsoptimierten Modelle verantwortungsvollem Verhalten entsprechen. Um Risiken zu minimieren, haben wir gründliche Evaluierungen durchgeführt, einschließlich manuellem Red-Teaming, automatisierten adversariellen Tests und Bewertungen potenzieller Missbrauchsmöglichkeiten. Diese Bemühungen sind in unserer Modellkarte detailliert beschrieben.¹

Zusammen mit Gemma starten wir ein neues Responsible Generative AI Toolkit, um Entwickler und Forscher beim Aufbau sicherer und verantwortungsvoller KI-Anwendungen zu unterstützen. Dieses Toolkit umfasst:

• Sicherheitsklassifizierung: Eine neuartige Methode zur Entwicklung robuster Sicherheitsklassifikatoren mit begrenzten Beispielen.
• Debugging: Ein Tool, das Ihnen hilft, das Verhalten von Gemma zu verstehen und zu korrigieren.
• Anleitung: Zugang zu Best Practices für die Modellentwicklung, basierend auf Googles Erfahrung mit großen Sprachmodellen.

Optimiert für Frameworks, Tools und Hardware

Sie können Gemma-Modelle an Ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen, wie z. B. Zusammenfassung oder retrieval-augmented generation (RAG), indem Sie sie mit Ihren Daten optimieren. Gemma ist mit einer Vielzahl von Tools und Systemen kompatibel:

• Multi-Framework-Tools: Verwenden Sie Ihr bevorzugtes Framework mit Referenzimplementierungen für Inferenz und Feintuning, einschließlich multi-framework Keras 3.0, nativem PyTorch, JAX und Hugging Face Transformers.
• Geräteübergreifende Kompatibilität: Gemma-Modelle funktionieren nahtlos auf verschiedenen Geräten, von Laptops und Desktops bis hin zu IoT- und Mobilgeräten sowie Cloud-Plattformen, wodurch KI für ein breites Publikum zugänglich wird.
• Hochmoderne Hardwareplattformen: In Zusammenarbeit mit NVIDIA haben wir Gemma für NVIDIA GPUs optimiert, um Spitzenleistung von Rechenzentren bis hin zu lokalen RTX AI PCs zu gewährleisten.
• Optimiert für Google Cloud: Vertex AI bietet ein umfassendes MLOps-Toolkit mit verschiedenen Tuning-Optionen und Ein-Klick-Bereitstellung mit integrierten Inferenzoptimierungen. Für fortgeschrittene Anpassungen können Sie vollständig verwaltete Vertex AI-Tools oder selbstverwaltetes GKE nutzen, um auf kosteneffiziente Infrastruktur mit GPU, TPU und CPU zu setzen.

Kostenlose Credits für Forschung und Entwicklung

Gemma ist für die lebendige Gemeinschaft von Entwicklern und Forschern konzipiert, die KI-Innovationen vorantreiben. Beginnen Sie noch heute mit der Erkundung von Gemma mit kostenlosem Zugang auf Kaggle, einer kostenlosen Stufe für Colab-Notebooks und 300 $ in Credits für Erstnutzer von Google Cloud. Forscher können sich auch um bis zu 500.000 $ in Google Cloud-Credits bewerben, um ihre Projekte voranzutreiben.

Erste Schritte

Um mehr über Gemma zu erfahren und Schnellstartanleitungen zu finden, besuchen Sie ai.google.dev/gemma.

Da wir die Gemma-Modellfamilie weiter ausbauen, freuen wir uns darauf, neue Varianten vorzustellen, die für verschiedene Anwendungen zugeschnitten sind. Halten Sie Ausschau nach kommenden Veranstaltungen und Möglichkeiten, sich mit Gemma zu engagieren, zu lernen und zu innovieren.

Wir können es kaum erwarten zu sehen, was Sie mit Gemma schaffen werden!