집Gemma는 고급 오픈 모델을 공개합니다
구글에서는 모두에게 AI를 접근 가능하고 유익하게 만들기 위해 최선을 다하고 있습니다. Transformers, TensorFlow, BERT, T5, JAX, AlphaFold, AlphaCode를 포함한 오픈소스 기여의 기록은 이러한 헌신을 반영합니다. 우리는 개발자와 연구자들이 책임감 있게 AI를 구축할 수 있도록 설계된 최신 오픈 모델인 Gemma의 출시를 발표하게 되어 기쁩니다.
Gemma 오픈 모델
Gemma는 Gemini 모델의 제작을 이끈 동일한 연구와 기술을 바탕으로 한 새로운 경량의 최첨단 오픈 모델 라인입니다. Google DeepMind와 다른 구글 팀들이 개발한 Gemma는 Gemini에서 영감을 받아, 그 이름은 라틴어 단어 gemma에서 유래했으며, 이는 "귀중한 보석"을 의미합니다. 모델 가중치와 함께, 우리는 개발자 혁신을 촉발하고 협업을 촉진하며 Gemma 모델의 책임 있는 사용을 보장하기 위한 도구 모음을 출시하고 있습니다.
Gemma는 이제 전 세계적으로 사용 가능합니다. 다음은 알아야 할 사항입니다:
- 우리는 두 가지 모델 크기, Gemma 2B와 Gemma 7B를 제공하며, 각각 사전 학습된 버전과 지시 튜닝된 버전으로 제공됩니다.
- 새로운 Responsible Generative AI Toolkit은 Gemma를 사용하여 더 안전한 AI 애플리케이션을 개발하기 위한 필요한 지침과 도구를 제공합니다.
- 우리는 JAX, PyTorch, 그리고 네이티브 Keras 3.0을 통한 TensorFlow와 같은 주요 프레임워크와 호환되는 추론 및 감독 미세 조정(SFT)을 위한 도구 체인을 만들었습니다.
- 시작을 돕기 위해 Colab 및 Kaggle 노트북을 준비했으며, Gemma를 Hugging Face, MaxText, NVIDIA NeMo, TensorRT-LLM과 같은 인기 플랫폼과 통합했습니다.
- 노트북, 워크스테이션 또는 Google Cloud를 사용하든, Vertex AI와 Google Kubernetes Engine(GKE)을 통해 Gemma 배포는 간단합니다.
- Gemma는 NVIDIA GPU와 Google Cloud TPU를 포함한 다양한 AI 하드웨어 플랫폼에서 성능이 최적화되었습니다.
- 사용 약관은 모든 규모의 조직에 맞춘 책임 있는 상업적 사용 및 배포를 허용합니다.
크기에 맞는 최첨단 성능
Gemma 모델은 우리의 가장 진보되고 널리 접근 가능한 AI 모델인 Gemini와 동일한 기술 및 인프라 기반을 활용합니다. 이러한 시너지를 통해 Gemma 2B와 7B는 동급 최고의 성능을 제공하며, 다른 오픈 모델을 능가합니다. 놀랍게도 Gemma 모델은 개발자의 노트북이나 데스크톱에서 직접 실행될 수 있습니다. 이들은 훨씬 더 큰 모델을 중요한 벤치마크에서 능가하며, 동시에 안전하고 책임 있는 출력에 대한 우리의 엄격한 기준을 유지합니다. 성능 메트릭, 데이터셋 세부 정보, 모델링 접근 방식에 대한 자세한 내용은 기술 보고서를 확인하세요.
책임감 있는 설계
책임은 Gemma 설계의 핵심이며, 우리의 AI 원칙에 따라 진행됩니다. 사전 학습된 모델의 안전성과 신뢰성을 보장하기 위해, 우리는 훈련 데이터셋에서 개인 정보와 민감한 데이터를 제거하는 자동화 기술을 사용했습니다. 또한 지시 튜닝된 모델이 책임 있는 행동과 일치하도록 광범위한 미세 조정과 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)을 사용했습니다. 위험을 최소화하기 위해 수동 레드 티밍, 자동화된 적대적 테스트, 잠재적 오용 평가를 포함한 철저한 평가를 수행했습니다. 이러한 노력은 모델 카드에 자세히 설명되어 있습니다.1
Gemma와 함께, 우리는 개발자와 연구자들이 안전하고 책임 있는 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 새로운 Responsible Generative AI Toolkit을 출시합니다. 이 툴킷에는 다음이 포함됩니다:
- 안전 분류: 제한된 예제로 견고한 안전 분류기를 개발하는 새로운 방법.
- 디버깅: Gemma의 행동을 이해하고 수정하는 데 도움이 되는 도구.
- 지침: 대규모 언어 모델에 대한 구글의 경험에서 얻은 모델 개발 모범 사례에 대한 접근.
프레임워크, 도구, 하드웨어 전반에 걸친 최적화
Gemma 모델은 요약이나 검색 증강 생성(RAG)과 같은 특정 요구 사항에 맞게 데이터로 미세 조정할 수 있습니다. Gemma는 다양한 도구 및 시스템과 호환됩니다:
- 다중 프레임워크 도구: 다중 프레임워크 Keras 3.0, 네이티브 PyTorch, JAX, Hugging Face Transformers를 포함한 추론 및 미세 조정을 위한 참조 구현으로 원하는 프레임워크를 사용하세요.
- 교차 디바이스 호환성: Gemma 모델은 노트북, 데스크톱, IoT, 모바일 디바이스에서 클라우드 플랫폼에 이르기까지 다양한 디바이스에서 원활하게 작동하여 AI를 폭넓은 사용자에게 접근 가능하게 합니다.
- 최첨단 하드웨어 플랫폼: NVIDIA와의 파트너십을 통해 Gemma는 NVIDIA GPU에서 최적화되어 데이터 센터부터 로컬 RTX AI PC까지 최고의 성능을 보장합니다.
- Google Cloud에 최적화: Vertex AI는 다양한 튜닝 옵션과 내장된 추론 최적화를 통해 원클릭 배포를 제공하는 포괄적인 MLOps 툴킷을 제공합니다. 고급 사용자 정의를 위해 GPU, TPU, CPU를 포함한 비용 효율적인 인프라에 배포할 수 있는 완전 관리형 Vertex AI 도구 또는 자체 관리 GKE를 사용할 수 있습니다.
연구 및 개발을 위한 무료 크레딧
Gemma는 AI 혁신을 주도하는 활기찬 개발자 및 연구자 커뮤니티를 위해 설계되었습니다. Kaggle에서 무료 액세스, Colab 노트북 무료 티어, 그리고 처음 Google Cloud 사용자를 위한 $300 크레딧으로 오늘 Gemma를 탐색해 보세요. 연구자는 또한 최대 $500,000의 Google Cloud 크레딧을 신청하여 프로젝트를 강화할 수 있습니다.
시작하기
Gemma에 대해 더 알아보고 빠른 시작 가이드를 찾으려면 ai.google.dev/gemma를 방문하세요.
Gemma 모델 제품군을 계속 확장하면서 다양한 애플리케이션에 맞춘 새로운 변형을 소개하게 되어 기쁩니다. 다가오는 이벤트와 Gemma와 함께 참여하고, 배우고, 혁신할 기회를 주목하세요.
Gemma로 여러분이 무엇을 만들어낼지 기대됩니다!
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의견 (32)
0/500
![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! 🚀
구글에서는 모두에게 AI를 접근 가능하고 유익하게 만들기 위해 최선을 다하고 있습니다. Transformers, TensorFlow, BERT, T5, JAX, AlphaFold, AlphaCode를 포함한 오픈소스 기여의 기록은 이러한 헌신을 반영합니다. 우리는 개발자와 연구자들이 책임감 있게 AI를 구축할 수 있도록 설계된 최신 오픈 모델인 Gemma의 출시를 발표하게 되어 기쁩니다.
Gemma 오픈 모델
Gemma는 Gemini 모델의 제작을 이끈 동일한 연구와 기술을 바탕으로 한 새로운 경량의 최첨단 오픈 모델 라인입니다. Google DeepMind와 다른 구글 팀들이 개발한 Gemma는 Gemini에서 영감을 받아, 그 이름은 라틴어 단어 gemma에서 유래했으며, 이는 "귀중한 보석"을 의미합니다. 모델 가중치와 함께, 우리는 개발자 혁신을 촉발하고 협업을 촉진하며 Gemma 모델의 책임 있는 사용을 보장하기 위한 도구 모음을 출시하고 있습니다.
Gemma는 이제 전 세계적으로 사용 가능합니다. 다음은 알아야 할 사항입니다:
- 우리는 두 가지 모델 크기, Gemma 2B와 Gemma 7B를 제공하며, 각각 사전 학습된 버전과 지시 튜닝된 버전으로 제공됩니다.
- 새로운 Responsible Generative AI Toolkit은 Gemma를 사용하여 더 안전한 AI 애플리케이션을 개발하기 위한 필요한 지침과 도구를 제공합니다.
- 우리는 JAX, PyTorch, 그리고 네이티브 Keras 3.0을 통한 TensorFlow와 같은 주요 프레임워크와 호환되는 추론 및 감독 미세 조정(SFT)을 위한 도구 체인을 만들었습니다.
- 시작을 돕기 위해 Colab 및 Kaggle 노트북을 준비했으며, Gemma를 Hugging Face, MaxText, NVIDIA NeMo, TensorRT-LLM과 같은 인기 플랫폼과 통합했습니다.
- 노트북, 워크스테이션 또는 Google Cloud를 사용하든, Vertex AI와 Google Kubernetes Engine(GKE)을 통해 Gemma 배포는 간단합니다.
- Gemma는 NVIDIA GPU와 Google Cloud TPU를 포함한 다양한 AI 하드웨어 플랫폼에서 성능이 최적화되었습니다.
- 사용 약관은 모든 규모의 조직에 맞춘 책임 있는 상업적 사용 및 배포를 허용합니다.
크기에 맞는 최첨단 성능
Gemma 모델은 우리의 가장 진보되고 널리 접근 가능한 AI 모델인 Gemini와 동일한 기술 및 인프라 기반을 활용합니다. 이러한 시너지를 통해 Gemma 2B와 7B는 동급 최고의 성능을 제공하며, 다른 오픈 모델을 능가합니다. 놀랍게도 Gemma 모델은 개발자의 노트북이나 데스크톱에서 직접 실행될 수 있습니다. 이들은 훨씬 더 큰 모델을 중요한 벤치마크에서 능가하며, 동시에 안전하고 책임 있는 출력에 대한 우리의 엄격한 기준을 유지합니다. 성능 메트릭, 데이터셋 세부 정보, 모델링 접근 방식에 대한 자세한 내용은 기술 보고서를 확인하세요.
책임감 있는 설계
책임은 Gemma 설계의 핵심이며, 우리의 AI 원칙에 따라 진행됩니다. 사전 학습된 모델의 안전성과 신뢰성을 보장하기 위해, 우리는 훈련 데이터셋에서 개인 정보와 민감한 데이터를 제거하는 자동화 기술을 사용했습니다. 또한 지시 튜닝된 모델이 책임 있는 행동과 일치하도록 광범위한 미세 조정과 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)을 사용했습니다. 위험을 최소화하기 위해 수동 레드 티밍, 자동화된 적대적 테스트, 잠재적 오용 평가를 포함한 철저한 평가를 수행했습니다. 이러한 노력은 모델 카드에 자세히 설명되어 있습니다.1
Gemma와 함께, 우리는 개발자와 연구자들이 안전하고 책임 있는 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 새로운 Responsible Generative AI Toolkit을 출시합니다. 이 툴킷에는 다음이 포함됩니다:
- 안전 분류: 제한된 예제로 견고한 안전 분류기를 개발하는 새로운 방법.
- 디버깅: Gemma의 행동을 이해하고 수정하는 데 도움이 되는 도구.
- 지침: 대규모 언어 모델에 대한 구글의 경험에서 얻은 모델 개발 모범 사례에 대한 접근.
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- 다중 프레임워크 도구: 다중 프레임워크 Keras 3.0, 네이티브 PyTorch, JAX, Hugging Face Transformers를 포함한 추론 및 미세 조정을 위한 참조 구현으로 원하는 프레임워크를 사용하세요.
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- 최첨단 하드웨어 플랫폼: NVIDIA와의 파트너십을 통해 Gemma는 NVIDIA GPU에서 최적화되어 데이터 센터부터 로컬 RTX AI PC까지 최고의 성능을 보장합니다.
- Google Cloud에 최적화: Vertex AI는 다양한 튜닝 옵션과 내장된 추론 최적화를 통해 원클릭 배포를 제공하는 포괄적인 MLOps 툴킷을 제공합니다. 고급 사용자 정의를 위해 GPU, TPU, CPU를 포함한 비용 효율적인 인프라에 배포할 수 있는 완전 관리형 Vertex AI 도구 또는 자체 관리 GKE를 사용할 수 있습니다.
연구 및 개발을 위한 무료 크레딧
Gemma는 AI 혁신을 주도하는 활기찬 개발자 및 연구자 커뮤니티를 위해 설계되었습니다. Kaggle에서 무료 액세스, Colab 노트북 무료 티어, 그리고 처음 Google Cloud 사용자를 위한 $300 크레딧으로 오늘 Gemma를 탐색해 보세요. 연구자는 또한 최대 $500,000의 Google Cloud 크레딧을 신청하여 프로젝트를 강화할 수 있습니다.
시작하기
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