LarGemma revela modelos abertos avançados
Na Google, estamos comprometidos em tornar a IA acessível e benéfica para todos. Nosso histórico de contribuições de código aberto, incluindo Transformers, TensorFlow, BERT, T5, JAX, AlphaFold e AlphaCode, reflete esse compromisso. Estamos entusiasmados em anunciar o lançamento de nossos mais recentes modelos abertos, Gemma, projetados para capacitar desenvolvedores e pesquisadores na construção responsável de IA.
Modelos Abertos Gemma
Gemma representa uma nova linha de modelos abertos leves e de ponta, inspirados na mesma pesquisa e tecnologia que impulsionaram a criação de nossos modelos Gemini. Desenvolvido pela Google DeepMind e outras equipes da Google, Gemma se inspira em Gemini, com seu nome derivado da palavra latina gemma, que significa "pedra preciosa". Junto com os pesos do modelo, estamos lançando um conjunto de ferramentas destinadas a estimular a inovação dos desenvolvedores, promover a colaboração e garantir o uso responsável dos modelos Gemma.
Gemma agora está disponível globalmente. Aqui está o que você precisa saber:
- Oferecemos dois tamanhos de modelo: Gemma 2B e Gemma 7B, cada um disponível em versões pré-treinadas e ajustadas por instruções.
- Nosso novo Toolkit de IA Generativa Responsável equipa você com a orientação e as ferramentas necessárias para desenvolver aplicações de IA mais seguras usando Gemma.
- Criamos cadeias de ferramentas para inferência e ajuste fino supervisionado (SFT) compatíveis com os principais frameworks como JAX, PyTorch e TensorFlow via Keras 3.0 nativo.
- Para ajudar você a começar, preparamos notebooks Colab e Kaggle e integramos Gemma com plataformas populares como Hugging Face, MaxText, NVIDIA NeMo e TensorRT-LLM.
- Seja usando um laptop, estação de trabalho ou Google Cloud, implantar Gemma é simples com Vertex AI e Google Kubernetes Engine (GKE).
- Gemma é otimizado para desempenho em várias plataformas de hardware de IA, incluindo GPUs NVIDIA e TPUs do Google Cloud.
- Os termos de uso permitem uso comercial responsável e distribuição, atendendo a organizações de todos os tamanhos.
Desempenho de Ponta para o Tamanho
Os modelos Gemma aproveitam a mesma base técnica e de infraestrutura do Gemini, nosso modelo de IA mais avançado e amplamente acessível. Essa sinergia permite que Gemma 2B e 7B ofereçam desempenho de alto nível para seus tamanhos, superando outros modelos abertos. Notavelmente, os modelos Gemma podem ser executados diretamente no laptop ou desktop de um desenvolvedor. Eles até superam modelos muito maiores em benchmarks cruciais, mantendo nossos rigorosos padrões para saídas seguras e responsáveis. Para uma análise detalhada de métricas de desempenho, detalhes do conjunto de dados e abordagens de modelagem, confira nosso relatório técnico.
Responsável por Design
A responsabilidade está no cerne do design do Gemma, guiada por nossos Princípios de IA. Para garantir a segurança e confiabilidade de nossos modelos pré-treinados, empregamos técnicas automatizadas para remover informações pessoais e dados sensíveis de nossos conjuntos de treinamento. Também realizamos ajustes finos extensivos e usamos aprendizado por reforço a partir de feedback humano (RLHF) para garantir que nossos modelos ajustados por instruções estejam alinhados com comportamentos responsáveis. Para minimizar riscos, conduzimos avaliações minuciosas, incluindo testes manuais de red-teaming, testes adversariais automatizados e avaliações de potencial uso indevido. Esses esforços estão detalhados em nossa Model Card.1
Junto com Gemma, estamos lançando um novo Toolkit de IA Generativa Responsável para apoiar desenvolvedores e pesquisadores na construção de aplicações de IA seguras e responsáveis. Este toolkit inclui:
- Classificação de segurança: Um método inovador para desenvolver classificadores de segurança robustos com exemplos limitados.
- Depuração: Uma ferramenta para ajudar você a entender e corrigir o comportamento do Gemma.
- Orientação: Acesso às melhores práticas para desenvolvimento de modelos, extraídas da experiência da Google com modelos de linguagem de grande escala.
Otimizado para Frameworks, Ferramentas e Hardware
Você pode personalizar os modelos Gemma para suas necessidades específicas, como resumo ou geração aumentada por recuperação (RAG), ajustando-os com seus dados. Gemma é compatível com uma ampla gama de ferramentas e sistemas:
- Ferramentas multi-framework: Use seu framework preferido com implementações de referência para inferência e ajuste fino, incluindo Keras 3.0 multi-framework, PyTorch nativo, JAX e Hugging Face Transformers.
- Compatibilidade entre dispositivos: Os modelos Gemma funcionam perfeitamente em vários dispositivos, de laptops e desktops a IoT e dispositivos móveis, bem como plataformas de nuvem, tornando a IA acessível a um público amplo.
- Plataformas de hardware de ponta: Em parceria com a NVIDIA, otimizamos Gemma para GPUs NVIDIA, garantindo alto desempenho de data centers a PCs RTX AI locais.
- Otimizado para Google Cloud: Vertex AI oferece um toolkit MLOps abrangente com várias opções de ajuste e implantação com um clique usando otimizações de inferência integradas. Para personalização avançada, você pode usar ferramentas Vertex AI totalmente gerenciadas ou GKE autogerenciado, implantando em infraestrutura eficiente em termos de custo em GPU, TPU e CPU.
Créditos Gratuitos para Pesquisa e Desenvolvimento
Gemma é projetado para a vibrante comunidade de desenvolvedores e pesquisadores que impulsionam a inovação em IA. Comece a explorar Gemma hoje com acesso gratuito no Kaggle, uma camada gratuita para notebooks Colab e $300 em créditos para usuários do Google Cloud pela primeira vez. Pesquisadores também podem solicitar até $500.000 em créditos do Google Cloud para impulsionar seus projetos.
Primeiros Passos
Para saber mais sobre Gemma e encontrar guias de início rápido, visite ai.google.dev/gemma.
À medida que continuamos a expandir a família de modelos Gemma, estamos entusiasmados em apresentar novas variantes adaptadas para várias aplicações. Fique de olho em eventos futuros e oportunidades para se envolver, aprender e inovar com Gemma.
Mal podemos esperar para ver o que você criará com Gemma!
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Comentários (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! 🚀
Na Google, estamos comprometidos em tornar a IA acessível e benéfica para todos. Nosso histórico de contribuições de código aberto, incluindo Transformers, TensorFlow, BERT, T5, JAX, AlphaFold e AlphaCode, reflete esse compromisso. Estamos entusiasmados em anunciar o lançamento de nossos mais recentes modelos abertos, Gemma, projetados para capacitar desenvolvedores e pesquisadores na construção responsável de IA.
Modelos Abertos Gemma
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- Criamos cadeias de ferramentas para inferência e ajuste fino supervisionado (SFT) compatíveis com os principais frameworks como JAX, PyTorch e TensorFlow via Keras 3.0 nativo.
- Para ajudar você a começar, preparamos notebooks Colab e Kaggle e integramos Gemma com plataformas populares como Hugging Face, MaxText, NVIDIA NeMo e TensorRT-LLM.
- Seja usando um laptop, estação de trabalho ou Google Cloud, implantar Gemma é simples com Vertex AI e Google Kubernetes Engine (GKE).
- Gemma é otimizado para desempenho em várias plataformas de hardware de IA, incluindo GPUs NVIDIA e TPUs do Google Cloud.
- Os termos de uso permitem uso comercial responsável e distribuição, atendendo a organizações de todos os tamanhos.
Desempenho de Ponta para o Tamanho
Os modelos Gemma aproveitam a mesma base técnica e de infraestrutura do Gemini, nosso modelo de IA mais avançado e amplamente acessível. Essa sinergia permite que Gemma 2B e 7B ofereçam desempenho de alto nível para seus tamanhos, superando outros modelos abertos. Notavelmente, os modelos Gemma podem ser executados diretamente no laptop ou desktop de um desenvolvedor. Eles até superam modelos muito maiores em benchmarks cruciais, mantendo nossos rigorosos padrões para saídas seguras e responsáveis. Para uma análise detalhada de métricas de desempenho, detalhes do conjunto de dados e abordagens de modelagem, confira nosso relatório técnico.
Responsável por Design
A responsabilidade está no cerne do design do Gemma, guiada por nossos Princípios de IA. Para garantir a segurança e confiabilidade de nossos modelos pré-treinados, empregamos técnicas automatizadas para remover informações pessoais e dados sensíveis de nossos conjuntos de treinamento. Também realizamos ajustes finos extensivos e usamos aprendizado por reforço a partir de feedback humano (RLHF) para garantir que nossos modelos ajustados por instruções estejam alinhados com comportamentos responsáveis. Para minimizar riscos, conduzimos avaliações minuciosas, incluindo testes manuais de red-teaming, testes adversariais automatizados e avaliações de potencial uso indevido. Esses esforços estão detalhados em nossa Model Card.1
Junto com Gemma, estamos lançando um novo Toolkit de IA Generativa Responsável para apoiar desenvolvedores e pesquisadores na construção de aplicações de IA seguras e responsáveis. Este toolkit inclui:
- Classificação de segurança: Um método inovador para desenvolver classificadores de segurança robustos com exemplos limitados.
- Depuração: Uma ferramenta para ajudar você a entender e corrigir o comportamento do Gemma.
- Orientação: Acesso às melhores práticas para desenvolvimento de modelos, extraídas da experiência da Google com modelos de linguagem de grande escala.
Otimizado para Frameworks, Ferramentas e Hardware
Você pode personalizar os modelos Gemma para suas necessidades específicas, como resumo ou geração aumentada por recuperação (RAG), ajustando-os com seus dados. Gemma é compatível com uma ampla gama de ferramentas e sistemas:
- Ferramentas multi-framework: Use seu framework preferido com implementações de referência para inferência e ajuste fino, incluindo Keras 3.0 multi-framework, PyTorch nativo, JAX e Hugging Face Transformers.
- Compatibilidade entre dispositivos: Os modelos Gemma funcionam perfeitamente em vários dispositivos, de laptops e desktops a IoT e dispositivos móveis, bem como plataformas de nuvem, tornando a IA acessível a um público amplo.
- Plataformas de hardware de ponta: Em parceria com a NVIDIA, otimizamos Gemma para GPUs NVIDIA, garantindo alto desempenho de data centers a PCs RTX AI locais.
- Otimizado para Google Cloud: Vertex AI oferece um toolkit MLOps abrangente com várias opções de ajuste e implantação com um clique usando otimizações de inferência integradas. Para personalização avançada, você pode usar ferramentas Vertex AI totalmente gerenciadas ou GKE autogerenciado, implantando em infraestrutura eficiente em termos de custo em GPU, TPU e CPU.
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Gemma é projetado para a vibrante comunidade de desenvolvedores e pesquisadores que impulsionam a inovação em IA. Comece a explorar Gemma hoje com acesso gratuito no Kaggle, uma camada gratuita para notebooks Colab e $300 em créditos para usuários do Google Cloud pela primeira vez. Pesquisadores também podem solicitar até $500.000 em créditos do Google Cloud para impulsionar seus projetos.
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