HeimGemma enthüllt erweiterte offene Modelle
Bei Google setzen wir uns dafür ein, KI für alle zugänglich und nützlich zu machen. Unsere Erfolgsbilanz bei Open-Source-Beiträgen, einschließlich Transformers, TensorFlow, BERT, T5, JAX, AlphaFold und AlphaCode, spiegelt dieses Engagement wider. Wir freuen uns, die Einführung unserer neuesten offenen Modelle, Gemma, ankündigen zu dürfen, die darauf ausgelegt sind, Entwickler und Forscher dabei zu unterstützen, KI verantwortungsvoll zu entwickeln.
Gemma Open-Modelle
Gemma repräsentiert eine neue Reihe leichter, hochmoderner offener Modelle, die auf der gleichen Forschung und Technologie basieren, die unsere Gemini-Modelle ermöglicht haben. Entwickelt von Google DeepMind und anderen Google-Teams, ist Gemma von Gemini inspiriert, wobei der Name vom lateinischen Wort gemma stammt, das „Edelstein“ bedeutet. Neben den Modellgewichten veröffentlichen wir eine Reihe von Tools, die darauf abzielen, Innovationen bei Entwicklern anzuregen, Zusammenarbeit zu fördern und die verantwortungsvolle Nutzung von Gemma-Modellen sicherzustellen.
Gemma ist jetzt weltweit verfügbar. Hier ist, was Sie wissen müssen:
- Wir bieten zwei Modellgrößen an: Gemma 2B und Gemma 7B, jeweils in vortrainierten und instruktionsoptimierten Versionen verfügbar.
- Unser neues Responsible Generative AI Toolkit rüstet Sie mit den notwendigen Anleitungen und Tools aus, um sicherere KI-Anwendungen mit Gemma zu entwickeln.
- Wir haben Toolchains für Inferenz und überwachtes Feintuning (SFT) erstellt, die mit gängigen Frameworks wie JAX, PyTorch und TensorFlow über natives Keras 3.0 kompatibel sind.
- Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, haben wir Colab- und Kaggle-Notebooks vorbereitet und Gemma mit beliebten Plattformen wie Hugging Face, MaxText, NVIDIA NeMo und TensorRT-LLM integriert.
- Egal, ob Sie einen Laptop, eine Workstation oder Google Cloud verwenden, die Bereitstellung von Gemma ist mit Vertex AI und Google Kubernetes Engine (GKE) unkompliziert.
- Gemma ist für Leistung auf verschiedenen KI-Hardwareplattformen optimiert, einschließlich NVIDIA GPUs und Google Cloud TPUs.
- Die Nutzungsbedingungen erlauben verantwortungsvollen kommerziellen Gebrauch und Vertrieb, geeignet für Organisationen jeder Größe.
Hochmoderne Leistung für die Größe
Gemma-Modelle nutzen die gleiche technische und infrastrukturelle Basis wie Gemini, unser fortschrittlichstes und weithin zugängliches KI-Modell. Diese Synergie ermöglicht es Gemma 2B und 7B, eine erstklassige Leistung für ihre Größe zu liefern und andere offene Modelle zu übertreffen. Bemerkenswerterweise können Gemma-Modelle direkt auf dem Laptop oder Desktop eines Entwicklers ausgeführt werden. Sie übertreffen sogar deutlich größere Modelle bei entscheidenden Benchmarks, während sie unsere strengen Standards für sichere und verantwortungsvolle Ergebnisse einhalten. Für einen tiefen Einblick in Leistungsmetriken, Datensatzdetails und Modellierungsansätze lesen Sie unseren technischen Bericht.
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!
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Kommentare (32)
![RoyMartínez]()
Google setzt mit Gemma mal wieder ein Zeichen für offene KI. Aber mal ehrlich, wie viele dieser 'Open'-Modelle sind am Ende wirklich für alle zugänglich und nicht nur für große Tech-Firmen mit den nötigen Rechenressourcen? 🤔 Die Liste der bisherigen Projekte ist beeindruckend, keine Frage. Hoffentlich bleibt es nicht nur bei einer Ankündigung und die Dokumentation ist auch für Einsteiger verständlich.
![BillyGreen]()
Super cool to see Google dropping Gemma models! 😎 Open-source AI like this could spark some wild innovations, but I wonder how it stacks up against closed models in real-world tasks.
![WalterWalker]()
Googleの最新オープンモデルは素晴らしいですが、技術に詳しくない私たちにもっと簡単に使えるようにしてほしいです。それでも、オープンソースへのこのような取り組みを見るのは素晴らしいですね！Google、限界に挑戦し続けてください！🚀
![CharlesJohnson]()
Los nuevos modelos de Gemma son un cambio de juego. Los he estado usando en mis proyectos y son muy intuitivos y potentes. El único inconveniente es que la curva de aprendizaje puede ser empinada para principiantes. En general, una excelente adición al catálogo de IA de Google. 😎
![WilliamMiller]()
Os últimos modelos abertos do Google são impressionantes, mas acho que poderiam fazer mais para simplificar a tecnologia para nós, não técnicos. Ainda assim, é ótimo ver esse compromisso com o open-source! Continue empurrando os limites, Google! 🚀
![RogerJackson]()
구글의 최신 오픈 모델은 인상적이지만, 기술에 익숙하지 않은 우리에게 더 쉽게 만들어 주었으면 좋겠어요. 그래도 오픈소스에 대한 이런 헌신을 보는 건 멋지네요! 구글, 계속해서 한계를 밀어붙여 주세요! 🚀
Bei Google setzen wir uns dafür ein, KI für alle zugänglich und nützlich zu machen. Unsere Erfolgsbilanz bei Open-Source-Beiträgen, einschließlich Transformers, TensorFlow, BERT, T5, JAX, AlphaFold und AlphaCode, spiegelt dieses Engagement wider. Wir freuen uns, die Einführung unserer neuesten offenen Modelle, Gemma, ankündigen zu dürfen, die darauf ausgelegt sind, Entwickler und Forscher dabei zu unterstützen, KI verantwortungsvoll zu entwickeln.
Gemma Open-Modelle
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Gemma ist jetzt weltweit verfügbar. Hier ist, was Sie wissen müssen:
- Wir bieten zwei Modellgrößen an: Gemma 2B und Gemma 7B, jeweils in vortrainierten und instruktionsoptimierten Versionen verfügbar.
- Unser neues Responsible Generative AI Toolkit rüstet Sie mit den notwendigen Anleitungen und Tools aus, um sicherere KI-Anwendungen mit Gemma zu entwickeln.
- Wir haben Toolchains für Inferenz und überwachtes Feintuning (SFT) erstellt, die mit gängigen Frameworks wie JAX, PyTorch und TensorFlow über natives Keras 3.0 kompatibel sind.
- Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, haben wir Colab- und Kaggle-Notebooks vorbereitet und Gemma mit beliebten Plattformen wie Hugging Face, MaxText, NVIDIA NeMo und TensorRT-LLM integriert.
- Egal, ob Sie einen Laptop, eine Workstation oder Google Cloud verwenden, die Bereitstellung von Gemma ist mit Vertex AI und Google Kubernetes Engine (GKE) unkompliziert.
- Gemma ist für Leistung auf verschiedenen KI-Hardwareplattformen optimiert, einschließlich NVIDIA GPUs und Google Cloud TPUs.
- Die Nutzungsbedingungen erlauben verantwortungsvollen kommerziellen Gebrauch und Vertrieb, geeignet für Organisationen jeder Größe.
Hochmoderne Leistung für die Größe
Gemma-Modelle nutzen die gleiche technische und infrastrukturelle Basis wie Gemini, unser fortschrittlichstes und weithin zugängliches KI-Modell. Diese Synergie ermöglicht es Gemma 2B und 7B, eine erstklassige Leistung für ihre Größe zu liefern und andere offene Modelle zu übertreffen. Bemerkenswerterweise können Gemma-Modelle direkt auf dem Laptop oder Desktop eines Entwicklers ausgeführt werden. Sie übertreffen sogar deutlich größere Modelle bei entscheidenden Benchmarks, während sie unsere strengen Standards für sichere und verantwortungsvolle Ergebnisse einhalten. Für einen tiefen Einblick in Leistungsmetriken, Datensatzdetails und Modellierungsansätze lesen Sie unseren technischen Bericht.
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.
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