Google baru -baru ini merilis versi terbaru model bahasa ringan open source Gemma2, yang menyediakan dua skala parameter: 9 miliar (9b) dan 27 miliar (27B). Dibandingkan dengan model GEMMA generasi sebelumnya, GEMMA2 telah secara signifikan meningkatkan kinerja dan kecepatan inferensi, memberi para peneliti dan pengembang alat pemrosesan bahasa yang lebih efisien.
Portal Produk: https://top.aibase.com/tool/google-gemma-2
GEMMA2 didasarkan pada pengembangan model Gemini Google dan berfokus pada bidang pemrosesan bahasa, yang bertujuan untuk memberi para peneliti dan pengembang akses yang lebih nyaman. Berbeda dengan karakteristik multimodal dan multibahasa dari model Gemini, Gemma2 berfokus pada peningkatan kecepatan dan efisiensi pemrosesan bahasa, membuatnya berkinerja lebih baik pada satu tugas.
GEMMA2 tidak hanya melampaui Gemma1 generasi sebelumnya dalam kinerja, tetapi juga bersaing dengan model skala yang lebih besar. Model ini fleksibel dalam desain dan dapat berjalan secara efisien di berbagai lingkungan perangkat keras, termasuk laptop, desktop, perangkat IoT, dan platform seluler. Optimalisasi untuk GPU tunggal dan TPU khususnya membuat Gemma2 berkinerja baik pada perangkat yang dibatasi sumber daya. Sebagai contoh, model 27B mampu menjalankan inferensi secara efisien pada NVIDIA H100 Tensor Core GPU atau host TPU tunggal, memberikan pengembang dengan kinerja tinggi dan opsi yang terjangkau.
Selain itu, GEMMA2 memberi pengembang kemampuan tuning yang kaya, mendukung berbagai platform dan alat. Baik itu Google Cloud berbasis cloud atau platform Axolotl yang populer, Gemma2 menawarkan berbagai opsi penyetelan. Melalui integrasi dengan platform seperti Hugging Face, Nvidia Tensorrt-Llm, dan Google Jax dan Keras, para peneliti dan pengembang dapat mencapai kinerja optimal dalam berbagai konfigurasi perangkat keras dan menggunakan model secara efisien.
Dibandingkan dengan model LLAMA3 70B, Gemma2 berkinerja baik. Meskipun ukuran parameter yang kecil, kinerja Gemma2 27b sebanding dengan LLAMA3 70B. Selain itu, Gemma2 9b selalu mengungguli LLAMA3 8B dalam tolok ukur seperti pemahaman bahasa, pengkodean, dan pemecahan masalah matematika, menunjukkan kemampuannya yang kuat dalam berbagai tugas.
Gemma2 memiliki keunggulan yang signifikan dalam berurusan dengan bahasa India. Kata segmenternya dirancang untuk bahasa India dan berisi 256K token yang dapat menangkap nuansa bahasa. Sebaliknya, meskipun LLAMA3 berkinerja baik dalam dukungan multibahasa, ia mengalami kesulitan dalam tokenisasi skrip Hindi karena keterbatasan dalam kosakata dan data pelatihan. Ini membuat Gemma2 lebih menguntungkan ketika berhadapan dengan tugas -tugas bahasa India dan menjadi pilihan terbaik bagi pengembang dan peneliti di bidang terkait.
GEMMA2 memiliki berbagai skenario aplikasi praktis, termasuk asisten multibahasa, alat pendidikan, bantuan pengkodean dan sistem kain. Meskipun GEMMA2 telah membuat kemajuan yang signifikan dalam banyak aspek, ia masih menghadapi tantangan dalam pelatihan kualitas data, kemampuan dan akurasi multibahasa, dan membutuhkan optimasi dan peningkatan lebih lanjut.
Poin -Poin Kunci:
Gemma2 adalah model bahasa sumber terbuka terbaru Google, menyediakan alat pemrosesan bahasa yang lebih cepat dan lebih efisien.
Model ini didasarkan pada arsitektur konverter dekoder, terlatih menggunakan metode distilasi pengetahuan, dan selanjutnya disempurnakan melalui penyetelan instruksi.
Gemma2 memiliki keunggulan dalam menangani bahasa India dan cocok untuk skenario aplikasi praktis seperti asisten multibahasa, alat pendidikan, bantuan pengkodean dan sistem RAG.