Gemma 2は、研究者、開発者がアクセスできるようになりました
AIは今日私たちが直面する最も困難な課題に取り組む力を持っていますが、それは誰もがそのツールを手に入れられる場合に限られます。そのため、私たちは年始にGemmaを導入しました。これは、Geminiモデルを支える同じ技術から作られた、軽量で最先端のオープンなモデルセットです。それ以来、CodeGemma、RecurrentGemma、PaliGemmaといったGemmaファミリーを拡張し、それぞれが異なるAIタスク向けに調整され、Hugging Face、NVIDIA、Ollamaなどの企業とのパートナーシップを通じて簡単にアクセス可能です。
今、私たちは研究者や開発者向けにGemma 2のグローバルリリースを発表できることを嬉しく思います。90億（9B）および270億（27B）のパラメータサイズで提供されるGemma 2は、前モデルと比較して優れたパフォーマンスと効率を提供し、顕著な安全性の向上も実現しています。27Bバージョンは、そのサイズの2倍以上のモデルと競合する強力な性能を持ち、単一のNVIDIA H100 Tensor Core GPUまたはTPUホストで動作し、デプロイコストを大幅に削減します。高性能を低コストで実現したのは、なかなかクールだと思いませんか？
オープンなモデルにおける効率とパフォーマンスの新しい標準
私たちはGemma 2のアーキテクチャを一から設計し直し、最高のパフォーマンスと効率を目指しました。以下がその特徴です：
- 卓越したパフォーマンス： 27BのGemma 2は、そのクラスでトップであり、2倍以上のサイズのモデルとも競合します。9Bバージョンも、Llama 3 8Bや他の同カテゴリのオープンなモデルを上回る輝かしい性能を発揮します。詳細はテクニカルレポートをご覧ください。
- 比類なき効率とコスト削減： 27BのGemma 2は、Google Cloud TPUホスト、NVIDIA A100 80GB Tensor Core GPU、またはNVIDIA H100 Tensor Core GPUでフル精度でスムーズに動作し、パフォーマンスを犠牲にせずにコストを抑えることができます。これにより、AIデプロイがよりアクセスしやすく、予算に優しいものになります。
- 幅広いハードウェアでの高速推論： Gemma 2は、ゲーミングノートPCやハイエンドデスクトップからクラウド設定まで、さまざまな環境で高速に動作するよう設計されています。Google AI Studioでフル精度でテストしたり、Gemma.cppの量子化バージョンを使ってCPU上でローカルに実行したり、Hugging Face Transformersを通じてNVIDIA RTXやGeForce RTXを搭載した自宅のコンピュータで試すことができます。
開発者と研究者のために構築
Gemma 2は単に強力なだけでなく、ワークフローにシームレスに統合できるように設計されています：
- オープンでアクセスしやすい： オリジナルのGemmaモデルと同様に、Gemma 2は商用利用に適したライセンスを備えており、開発者や研究者がその成果を共有し、収益化することができます。
- 幅広いフレームワーク互換性： Gemma 2は、Hugging Face TransformersやJAX、PyTorch、TensorFlow（ネイティブKeras 3.0経由）、vLLM、Gemma.cpp、Llama.cpp、Ollamaなどの主要なAIフレームワークと互換性があり、好みのツールやワークフローに簡単に統合できます。また、NVIDIA TensorRT-LLMを使用したNVIDIAアクセラレーションインフラや、NVIDIA NIM推論マイクロサービスとしての最適化も行われており、NVIDIAのNeMo向けの最適化も予定されています。KerasやHugging Faceで今日からファインチューニングを開始でき、よりパラメータ効率の良いファインチューニングオプションも準備中です。
- 簡単なデプロイ： 来月から、Google Cloudの顧客はVertex AI上でGemma 2を簡単にデプロイおよび管理できます。
新しいGemma Cookbookに飛び込み、実際の例やレシピを活用して、独自のアプリケーションを構築したり、Gemma 2を特定のタスク向けにファインチューニングしたりする方法を学びましょう。検索拡張生成などのタスクを含め、好みのツールでGemmaを使用する方法を習得できます。
責任あるAI開発
私たちは、開発者や研究者が責任を持ってAIを構築・デプロイすることを支援することに取り組んでいます。Responsible Generative AI Toolkitはその取り組みの一部です。最近オープンソース化されたLLM Comparatorは、言語モデルの詳細な評価を支援します。今日から、付属のPythonライブラリを使用して、モデルとデータで比較評価を実行し、アプリで結果を視覚化できます。また、Gemmaモデル向けのテキストウォーターマーキング技術SynthIDのオープンソース化にも取り組んでいます。
Gemma 2のトレーニングでは、厳格な内部安全プロセスを遵守し、事前トレーニングデータをフィルタリングし、潜在的な偏見やリスクを特定・軽減するために幅広いメトリクスで徹底的なテストと評価を行いました。安全性や表現に関する害についての公開ベンチマークでの結果を共有しています。
Gemmaで構築されたプロジェクト
最初のGemmaのリリースは1,000万回以上のダウンロードを記録し、驚くべき多くのプロジェクトを生み出しました。たとえば、NavarasaはGemmaを使用して、インドの言語的多様性を祝うモデルを開発しました。
Gemma 2により、開発者はさらに野心的なプロジェクトに挑戦し、AIの可能性の限界を押し広げることができます。私たちは新しいアーキテクチャを探索し続け、幅広いAIタスクや課題に取り組むための特殊なGemmaバリアントを開発します。また、軽量なアクセシビリティと強力なパフォーマンスを両立する2.6BパラメータのGemma 2モデルをリリースする準備を進めています。詳細はテクニカルレポートでご確認ください。
始めるために
Gemma 2は現在Google AI Studioで利用可能で、ハードウェア要件なしに27Bのフル機能をテストできます。また、KaggleやHugging Face ModelsからGemma 2のモデルウェイトをダウンロードでき、Vertex AI Model Gardenも近日対応予定です。
研究と開発を支援するため、Gemma 2はKaggleまたはColabノートブックの無料枠を通じて無料で利用可能です。Google Cloudの初回顧客は300ドルのクレジットを受け取れる可能性があります。学術研究者は、Gemma 2 Academic Research Programに申請することで、Gemma 2を使った研究を加速するためのGoogle Cloudクレジットを得られます。申請は8月9日まで受け付け中です。
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Salesforceは新しい職場AI戦略を発表し、月曜日にSlackの会話に統合された専門の「デジタルチームメイト」を導入した。新ツール「SlackのAgentforce」は、企業が職場チャットを検索し、会社データにアクセスし、従業員が日常的に働くメッセージングプラットフォーム内でアクションを実行するタスク特化型AIエージェントを作成・展開できる。「専門の従業員が協力して問題を解決するように、クラ
Oracleの40億ドルNvidiaチップ投資がテキサスAIデータセンターを強化
Oracleは、Financial Timesが報じたところによると、OpenAIが開発するテキサスの主要な新データセンターを動かすために、約40億ドルのNvidiaチップに投資する予定です。この取引は、これまでで最大規模のチップ取得の一つであり、AIコンピューティングリソースに対する急増する需要を強調しています。テキサス州アビリーンに位置するこの施設は、米国初の「Stargate」データセンター
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コメント (61)
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![JuanMoore]()
JuanMoore
2025年7月28日 10:20:54 JST
Wow, Gemma 2 sounds like a game-changer for researchers! Open models like this could spark some wild innovations. Anyone else excited to see what devs cook up with this? 🚀
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![AndrewGarcía]()
AndrewGarcía
2025年4月21日 2:42:54 JST
Gemma 2 é uma revolução para pesquisadores! É tão acessível e fácil de usar. O único ponto negativo é a curva de aprendizado para iniciantes. Mas, uma vez que você pega o jeito, é incrível! 🚀
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![TimothyMitchell]()
TimothyMitchell
2025年4月21日 0:50:33 JST
研究者にとってGemma 2は革命的です！アクセスしやすく、使いやすいです。ただ、初心者にとっては学習曲線が高いです。慣れれば素晴らしいツールです！🚀
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![BillyWilson]()
BillyWilson
2025年4月16日 13:44:50 JST
Gemma 2는 연구자들에게 혁신적이에요! 접근성이 좋고 사용하기 쉬워요. 다만, 초보자에게는 학습 곡선이 높아요. 익숙해지면 정말 대단해요! 🚀
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![StevenGonzalez]()
StevenGonzalez
2025年4月16日 13:31:23 JST
Gemma 2는 연구자와 개발자에게 혁신적인 도구입니다! 시작하기 쉬워서 좋고, 모델도 최첨단이에요. 다만 문서가 조금 더 자세했으면 좋겠어요. 그래도 AI에 도전하고 싶은 분들에게 강력 추천합니다! 🚀
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![IsabellaLevis]()
IsabellaLevis
2025年4月16日 11:47:37 JST
Gemma 2は研究者や開発者にとって革命的なツールです！使い始めるのも簡単で、モデルも最先端です。ただ、ドキュメントがもう少し詳しければ完璧だったのに。でも、AIに挑戦したい人には強くおすすめします！🚀
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AIは今日私たちが直面する最も困難な課題に取り組む力を持っていますが、それは誰もがそのツールを手に入れられる場合に限られます。そのため、私たちは年始にGemmaを導入しました。これは、Geminiモデルを支える同じ技術から作られた、軽量で最先端のオープンなモデルセットです。それ以来、CodeGemma、RecurrentGemma、PaliGemmaといったGemmaファミリーを拡張し、それぞれが異なるAIタスク向けに調整され、Hugging Face、NVIDIA、Ollamaなどの企業とのパートナーシップを通じて簡単にアクセス可能です。
今、私たちは研究者や開発者向けにGemma 2のグローバルリリースを発表できることを嬉しく思います。90億（9B）および270億（27B）のパラメータサイズで提供されるGemma 2は、前モデルと比較して優れたパフォーマンスと効率を提供し、顕著な安全性の向上も実現しています。27Bバージョンは、そのサイズの2倍以上のモデルと競合する強力な性能を持ち、単一のNVIDIA H100 Tensor Core GPUまたはTPUホストで動作し、デプロイコストを大幅に削減します。高性能を低コストで実現したのは、なかなかクールだと思いませんか？
オープンなモデルにおける効率とパフォーマンスの新しい標準
私たちはGemma 2のアーキテクチャを一から設計し直し、最高のパフォーマンスと効率を目指しました。以下がその特徴です：
- 卓越したパフォーマンス： 27BのGemma 2は、そのクラスでトップであり、2倍以上のサイズのモデルとも競合します。9Bバージョンも、Llama 3 8Bや他の同カテゴリのオープンなモデルを上回る輝かしい性能を発揮します。詳細はテクニカルレポートをご覧ください。
- 比類なき効率とコスト削減： 27BのGemma 2は、Google Cloud TPUホスト、NVIDIA A100 80GB Tensor Core GPU、またはNVIDIA H100 Tensor Core GPUでフル精度でスムーズに動作し、パフォーマンスを犠牲にせずにコストを抑えることができます。これにより、AIデプロイがよりアクセスしやすく、予算に優しいものになります。
- 幅広いハードウェアでの高速推論： Gemma 2は、ゲーミングノートPCやハイエンドデスクトップからクラウド設定まで、さまざまな環境で高速に動作するよう設計されています。Google AI Studioでフル精度でテストしたり、Gemma.cppの量子化バージョンを使ってCPU上でローカルに実行したり、Hugging Face Transformersを通じてNVIDIA RTXやGeForce RTXを搭載した自宅のコンピュータで試すことができます。
開発者と研究者のために構築
Gemma 2は単に強力なだけでなく、ワークフローにシームレスに統合できるように設計されています：
- オープンでアクセスしやすい： オリジナルのGemmaモデルと同様に、Gemma 2は商用利用に適したライセンスを備えており、開発者や研究者がその成果を共有し、収益化することができます。
- 幅広いフレームワーク互換性： Gemma 2は、Hugging Face TransformersやJAX、PyTorch、TensorFlow（ネイティブKeras 3.0経由）、vLLM、Gemma.cpp、Llama.cpp、Ollamaなどの主要なAIフレームワークと互換性があり、好みのツールやワークフローに簡単に統合できます。また、NVIDIA TensorRT-LLMを使用したNVIDIAアクセラレーションインフラや、NVIDIA NIM推論マイクロサービスとしての最適化も行われており、NVIDIAのNeMo向けの最適化も予定されています。KerasやHugging Faceで今日からファインチューニングを開始でき、よりパラメータ効率の良いファインチューニングオプションも準備中です。
- 簡単なデプロイ： 来月から、Google Cloudの顧客はVertex AI上でGemma 2を簡単にデプロイおよび管理できます。
新しいGemma Cookbookに飛び込み、実際の例やレシピを活用して、独自のアプリケーションを構築したり、Gemma 2を特定のタスク向けにファインチューニングしたりする方法を学びましょう。検索拡張生成などのタスクを含め、好みのツールでGemmaを使用する方法を習得できます。
責任あるAI開発
私たちは、開発者や研究者が責任を持ってAIを構築・デプロイすることを支援することに取り組んでいます。Responsible Generative AI Toolkitはその取り組みの一部です。最近オープンソース化されたLLM Comparatorは、言語モデルの詳細な評価を支援します。今日から、付属のPythonライブラリを使用して、モデルとデータで比較評価を実行し、アプリで結果を視覚化できます。また、Gemmaモデル向けのテキストウォーターマーキング技術SynthIDのオープンソース化にも取り組んでいます。
Gemma 2のトレーニングでは、厳格な内部安全プロセスを遵守し、事前トレーニングデータをフィルタリングし、潜在的な偏見やリスクを特定・軽減するために幅広いメトリクスで徹底的なテストと評価を行いました。安全性や表現に関する害についての公開ベンチマークでの結果を共有しています。
Gemmaで構築されたプロジェクト
最初のGemmaのリリースは1,000万回以上のダウンロードを記録し、驚くべき多くのプロジェクトを生み出しました。たとえば、NavarasaはGemmaを使用して、インドの言語的多様性を祝うモデルを開発しました。
Gemma 2により、開発者はさらに野心的なプロジェクトに挑戦し、AIの可能性の限界を押し広げることができます。私たちは新しいアーキテクチャを探索し続け、幅広いAIタスクや課題に取り組むための特殊なGemmaバリアントを開発します。また、軽量なアクセシビリティと強力なパフォーマンスを両立する2.6BパラメータのGemma 2モデルをリリースする準備を進めています。詳細はテクニカルレポートでご確認ください。
始めるために
Gemma 2は現在Google AI Studioで利用可能で、ハードウェア要件なしに27Bのフル機能をテストできます。また、KaggleやHugging Face ModelsからGemma 2のモデルウェイトをダウンロードでき、Vertex AI Model Gardenも近日対応予定です。
研究と開発を支援するため、Gemma 2はKaggleまたはColabノートブックの無料枠を通じて無料で利用可能です。Google Cloudの初回顧客は300ドルのクレジットを受け取れる可能性があります。学術研究者は、Gemma 2 Academic Research Programに申請することで、Gemma 2を使った研究を加速するためのGoogle Cloudクレジットを得られます。申請は8月9日まで受け付け中です。
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2025年7月28日 10:20:54 JST
Wow, Gemma 2 sounds like a game-changer for researchers! Open models like this could spark some wild innovations. Anyone else excited to see what devs cook up with this? 🚀
0
2025年4月21日 2:42:54 JST
Gemma 2 é uma revolução para pesquisadores! É tão acessível e fácil de usar. O único ponto negativo é a curva de aprendizado para iniciantes. Mas, uma vez que você pega o jeito, é incrível! 🚀
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2025年4月21日 0:50:33 JST
研究者にとってGemma 2は革命的です！アクセスしやすく、使いやすいです。ただ、初心者にとっては学習曲線が高いです。慣れれば素晴らしいツールです！🚀
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2025年4月16日 13:44:50 JST
Gemma 2는 연구자들에게 혁신적이에요! 접근성이 좋고 사용하기 쉬워요. 다만, 초보자에게는 학습 곡선이 높아요. 익숙해지면 정말 대단해요! 🚀
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2025年4月16日 13:31:23 JST
Gemma 2는 연구자와 개발자에게 혁신적인 도구입니다! 시작하기 쉬워서 좋고, 모델도 최첨단이에요. 다만 문서가 조금 더 자세했으면 좋겠어요. 그래도 AI에 도전하고 싶은 분들에게 강력 추천합니다! 🚀
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2025年4月16日 11:47:37 JST
Gemma 2は研究者や開発者にとって革命的なツールです！使い始めるのも簡単で、モデルも最先端です。ただ、ドキュメントがもう少し詳しければ完璧だったのに。でも、AIに挑戦したい人には強くおすすめします！🚀
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