새로운 오픈소스 인공지능 모델 Gemma
구글이 발표한 바에 따르면, 블로그 포스팅을 통해 그의 런칭 소식을 Gemini 챗봇인 "Gemma"를 기반으로 한 새로운 AI 모델 제품군«. 이는 Google의 챗봇 모델인 Gemini에 사용된 기술을 기반으로 구축된 기계 학습 모델로, 다양한 애플리케이션 및 하드웨어 요구 사항에 맞게 설계된 2억~7억 개의 매개변수 범위의 다양한 변형을 제공합니다.
Gemma는 다음을 제공하는 것을 목표로 합니다. 개발자에게 AI 애플리케이션 생성을 위한 고급 도구 의식적으로 그리고 Gemma가 다루는 응용 분야 중에는 대화 시스템 및 가상 비서 생성부터 텍스트 생성, 자연어 질문에 대한 답변, 콘텐츠 요약, 텍스트 수정 및 언어 학습 지원까지 언급됩니다. 또한 이 모델을 사용하면 시, 프로그래밍 코드, 텍스트 다시 쓰기, 템플릿을 사용한 문자 생성 등 다양한 유형의 텍스트 데이터를 조작할 수 있습니다.
그리고 젬마의 하이라이트는 상대적으로 작은 크기입니다., 이는 제한된 리소스를 사용하여 하드웨어에 구현 일반 노트북, PC 등. Huggingface와 Google의 비교에서 Gemma-7B 모델은 Huggingface 비교에서 LLama 2 70B Chat 모델에 이어 7위를 차지할 만큼 탄탄한 성능을 보여주었습니다. Google 비교에서 Gemma-2B는 LLama 7 13B/7B 및 Mistral-XNUMXB보다 약간 앞서 있습니다.
의 부분 도구와 프레임워크의 생태계, 새로운 AI 챗봇 통합을 제공합니다 개발자가 일반적으로 사용하는 수많은 도구. Gemma와 함께 작동하기 위한 지원이 이미 통합된 몇 가지 중요한 프로젝트가 있고 이미 지원이 있는 프로젝트 중에서 다음이 눈에 띕니다. Hugging Face, MaxText, NVIDIA NeMo, TensorRT-LLM, Transformers, Responsible Generative AI Toolkit 등이 있습니다.
또한 Google은 특히 Gemma용으로 C++로 작성된 gemma.cpp라는 독립 실행형 출력 엔진을 출시했으며 Gemma에 대한 지원이 llama.cpp 엔진에 추가되었습니다. 모델을 최적화하기 위해 개발자는 TensorFlow, JAX 및 PyTorch용 Keras 프레임워크와 백엔드를 활용할 수 있습니다.
주의를 기울이는 것이 중요합니다. Gemma 모델의 크기는 8개 토큰입니다.이는 텍스트 생성 중에 처리하고 기억할 수 있는 정보의 양을 제한합니다(비교를 위해 Gemini 및 GPT-4와 같은 모델의 컨텍스트 크기는 32개 토큰이고 GPT-4 Turbo는 128개입니다). 또한 Gemma 모델은 현재 영어만 언어로 지원합니다.
최고의 안전 기준을 보장하기 위해, Google은 자동화된 기술을 사용하여 데이터에서 개인정보를 삭제했습니다. Gemma 모델 훈련. 또한 인간의 피드백을 바탕으로 한 강화 학습을 사용하여 지침에 맞는 Gemma 변형을 개선하여 책임감 있는 행동 패턴을 준수하도록 했습니다.
Google은 지속적으로 진화하는 AI의 특성으로 인해 보안 및 윤리적 사용에 대한 중요한 고려 사항이 제기된다고 언급합니다. 잘못된 사람의 손에 개방형 AI 모델에 대한 제한이 없으면 사회에 심각한 위험을 초래할 수 있기 때문입니다. Google은 이러한 과제를 인식하고 엄격한 평가와 명확한 사용 약관을 통해 문제를 해결하기 위한 포괄적인 접근 방식을 취했습니다. 회사는 개방형 AI 모델이 윤리적이고 책임감 있게 사용되도록 보장하는 동시에 커뮤니티의 혁신과 협력을 장려하기 위해 노력하고 있습니다.
관심있는 분들은 꼭 알아두셔야 할 Gemma는 Gemma 2B와 Gemma 7B의 두 가지 구성으로 제공됩니다., 이 오픈 소스 AI 모델은 효율적으로 작동하기 위해 사전 훈련되고 지침에 따라 조정된 변형을 제공합니다. 또한 Gemma의 라이선스를 통해 연구, 개인 및 상업 프로젝트에 무료로 사용할 수 있을 뿐만 아니라 모델의 수정된 버전을 생성 및 배포할 수도 있습니다.
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