Google lanzó recientemente la última versión de su modelo de lenguaje ligero de código abierto Gemma2, que proporciona dos escalas de parámetros: 9 mil millones (9b) y 27 mil millones (27b). En comparación con los modelos de Gemma de generación anterior, GEMMA2 ha mejorado significativamente la velocidad de rendimiento e inferencia, proporcionando a los investigadores y desarrolladores herramientas de procesamiento del lenguaje más eficientes.
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GEMMA2 se basa en el desarrollo del modelo Gemini de Google y se centra en el campo del procesamiento del lenguaje, con el objetivo de proporcionar a los investigadores y desarrolladores un acceso más conveniente. A diferencia de las características multimodales y multilingües del modelo Gemini, GEMMA2 se centra en mejorar la velocidad y la eficiencia del procesamiento del lenguaje, lo que hace que funcione mejor en una sola tarea.
GEMMA2 no solo supera a Gemma1 de generación anterior en rendimiento, sino que también compite con modelos a gran escala. El modelo es flexible en diseño y puede ejecutarse de manera eficiente en una variedad de entornos de hardware, incluidas computadoras portátiles, escritorios, dispositivos IoT y plataformas móviles. La optimización para GPU y TPU individuales en particular hace que Gemma2 funcione bien en los dispositivos con recursos limitados. Por ejemplo, el modelo 27B es capaz de ejecutar eficientemente la inferencia en un solo host NVIDIA H100 Tensor Core GPU o TPU, proporcionando a los desarrolladores una opción de alto rendimiento y asequible.
Además, GEMMA2 ofrece a los desarrolladores capacidades de ajuste ricas, admitiendo una variedad de plataformas y herramientas. Ya sea que se trate de Google Cloud o la popular plataforma Axolotl, Gemma2 ofrece una amplia gama de opciones de ajuste. A través de la integración con plataformas como abrazar Face, Nvidia Tensorrt-LLM y Jax y Keras, los investigadores y desarrolladores de Google pueden lograr un rendimiento óptimo en una variedad de configuraciones de hardware e implementar modelos de manera eficiente.
En comparación con el modelo LLAMA3 70B, GEMMA2 funcionó bien. A pesar del pequeño tamaño de los parámetros, el rendimiento del GEMMA2 27B es comparable al del LLAMA3 70B. Además, el GEMMA2 9B siempre supera al LLAMA3 8B en puntos de referencia, como la comprensión del lenguaje, la codificación y la resolución de problemas matemáticos, demostrando sus poderosas capacidades en una variedad de tareas.
GEMMA2 tiene ventajas significativas en el tratamiento de los idiomas indios. Su segmento de palabras está diseñado para idiomas indios y contiene 256k tokens que pueden capturar matices del lenguaje. En contraste, aunque LLAMA3 funciona bien en el soporte multilingüe, tiene dificultades para tokenizar los guiones hindi debido a limitaciones en los datos de vocabulario y entrenamiento. Esto hace que GEMMA2 sea más ventajoso cuando se trata de tareas del idioma indio y se convierte en la mejor opción para desarrolladores e investigadores en campos relacionados.
GEMMA2 tiene una amplia gama de escenarios prácticos de aplicación, que incluyen asistentes multilingües, herramientas educativas, asistencia de codificación y sistemas de trapo. Aunque GEMMA2 ha logrado un progreso significativo en muchos aspectos, todavía enfrenta desafíos en la calidad de los datos de capacitación, capacidad y precisión multilingüe, y necesita una mayor optimización y mejora.
Puntos clave:
GEMMA2 es el último modelo de lenguaje de código abierto de Google, que proporciona herramientas de procesamiento de lenguaje más rápidas y eficientes.
El modelo se basa en la arquitectura del convertidor del decodificador, previamente entrenado utilizando el método de destilación de conocimiento y ajustado aún más a través del ajuste de instrucciones.
GEMMA2 tiene ventajas en el manejo de los idiomas indios y es adecuado para escenarios prácticos de aplicación, como asistentes multilingües, herramientas educativas, asistencia de codificación y sistemas de trapo.