Majdnem nyílt forráskódú AI-modell: Google Gemma

 

Google Gemma – Telepíthető, Beépíthető és Alakítható AI

A Gemma a Google egy nagy teljesítményű, nyílt súlyú Mesterséges Intelligencia modellcsaládja, amely a Gemini mögött álló kutatási és technológiai alapokon nyugszik. A Gemma célja, hogy a fejlesztők és kutatók számára hozzáférhetővé tegye a fejlett AI képességeket, lehetővé téve, hogy saját maguk testre szabják és egyedi célra alkalmazzák azt.

---

Mit is jelent ez pontosan?

A Gemma rugalmassága és hozzáférhetősége a következő kulcsfontosságú képességekben mutatkozik meg:

• Telepíthető: A Gemma modellek helyileg futtathatók a felhasználók saját infrastruktúráján (például szervereken, számítógépeken, vagy akár kompatibilis mobil eszközökön). Ezáltal a felhasználók nagyobb kontrollt gyakorolhatnak az adatok felett, csökkenthetik a felhőalapú szolgáltatások költségeit, és offline környezetben is működtethetik a modelleket.

• Beépíthető: A Gemma modellek könnyedén integrálhatók más szoftverekbe, alkalmazásokba és rendszerekbe. Ez a képesség felgyorsítja az innovációt, mivel a fejlesztők beágyazhatják az AI intelligenciát saját termékeikbe anélkül, hogy a modellt a nulláról kellene megépíteniük.

• Alakítható: Ez az egyik legfontosabb előny. A Gemma modelleket finomhangolhatjuk saját specifikus adathalmazokkal. Ez azt jelenti, hogy a modell "megtanítható" egy adott iparág, téma vagy egyedi stílus nyelvezetére és tudására, így tökéletesen testre szabható egyedi üzleti igények, kutatási projektek vagy kreatív feladatok céljára.

---

A Gemma paraméterek jelentése (2B, 7B, 9B, 27B)

A modell nevei mellett szereplő számok (pl. 2B, 7B, 9B, 27B) a modell paramétereinek számát jelölik, ami milliárdokban (B = Billion) van megadva.

• Paraméterek: Egy neurális hálózatban (mint amilyen egy nyelvi modell is) a paraméterek azok a változók vagy "súlyok", amelyeket a modell a tanulási (betanítási) folyamat során beállít. Ezek a súlyok tárolják a modell "tudását" a nyelvi mintázatokról, a fogalmak közötti összefüggésekről, a nyelvtanról és a jelentésről. Minél több paramétere van egy modellnek, annál több információt képes potenciálisan tárolni és felhasználni.
• A számok jelentése:
  • 2B = 2 milliárd paraméter
  • 7B = 7 milliárd paraméter
  • 9B = 9 milliárd paraméter
  • 27B = 27 milliárd paraméter
• Hatás a teljesítményre és erőforrás-igényre: Általánosságban elmondható, hogy:
  • Több paraméter általában nagyobb teljesítményt és jobb nyelvi képességeket eredményez (mélyebb megértés, koherensebb és árnyaltabb válaszok).
  • Ugyanakkor a több paraméter nagyobb számítási teljesítményt és több memóriát is igényel a futtatáshoz és a betanításhoz.

A Gemma modellcsalád különböző méretei lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy az igényeiknek és a rendelkezésre álló hardverüknek leginkább megfelelő modellt válasszák – legyen szó akár mobil eszközön futtatható kisebb modellről, akár egy szerveren futó, összetettebb feladatokra képes nagyobb modellről.

---

A Gemma tehát egy erőteljes eszköz a fejlesztők és kutatók kezében, amely lehetővé teszi számukra, hogy rugalmasan használják és innováljanak a mesterséges intelligencia segítségével, pontosan a saját igényeikre szabva azt.

Google Gemma fejlesztés
– További részletek, források

1. Gemma a Google AI for Developers platformon:

   • Általános információk és kezdő lépések: Ez a hivatalos kiindulópont a Gemmához. Itt találhatók a modellek listája, az ajánlott felhasználási módok, és az első lépésekhez szükséges útmutatók.
     • Link: https://ai.google.dev/gemma/docs/get_started
   • Gemma 2 modellkártya: Részletesebb információk a Gemma 2 modellekről, beleértve a képzési adatokat, etikai megfontolásokat és benchmark eredményeket.
     • Link: https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_2

2. Google Developers Blog – Gemma bejelentések és részletes leírások:

   • Ezek a blogbejegyzések a legfontosabb bejelentéseket és a modellekkel kapcsolatos mélyebb technikai betekintéseket tartalmazzák.
   • Introducing Gemma 3: The most capable model you can run on a single GPU or TPU (Gemma 3 bejelentése): Ez a bejegyzés részletesen ismerteti a Gemma 3 képességeit, a multimodális (szöveg és kép) támogatást, a nagyobb kontextusablakot és az új architektúrát.
     • Link: https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3/
   • Announcing Gemma 3n preview: powerful, efficient, mobile-first AI (Gemma 3n előzetes bemutatása): A legfrissebb fejlesztés, ami a mobil eszközökre optimalizált, hangbemenetet is kezelő multimodális képességeket emeli ki.
     • Link: https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n/
   • Gemma explained: What's new in Gemma 3 (Gemma 3 architektúra részletei): Mélyebb betekintés a Gemma 3 architekturális változásaiba (pl. interleaved attention, KV-cache memória csökkentés).
     • Link: https://developers.googleblog.com/en/gemma-explained-whats-new-in-gemma-3/

3. Google Cloud Vertex AI – Gemma Model Garden:

   • A Google Cloud platformon keresztül is elérhetők a Gemma modellek, ahol kipróbálhatók és telepíthetők. Itt is található technikai dokumentáció.
   • Gemma 3 – Vertex AI (Google Cloud console): Itt találhatók a Gemma 3 modellek verziói, kiadási dátumai és rövid leírásai.
     • Link: https://console.cloud.google.com/vertex-ai/publishers/google/model-garden/gemma3

4. Hugging Face és Kaggle – Közösségi platformok:

   • Bár nem Google által üzemeltetett oldalak, ezek a platformok a leggyakoribb helyek, ahol a fejlesztők letöltik és használják a nyílt súlyú modelleket, így a Gemmát is. Itt rengeteg finomhangolt verzió és példa található.
   • Google/Gemma a Hugging Face-en: https://huggingface.co/google/gemma
   • Gemma modellek a Kaggle-n: https://www.kaggle.com/models/google/gemma