O Google lançou recentemente a versão mais recente do seu modelo de linguagem leve de código aberto Gemma2, que fornece duas escalas de parâmetros: 9 bilhões (9b) e 27 bilhões (27b). Comparado com os modelos Gemma de geração anterior, o Gemma2 melhorou significativamente a velocidade de desempenho e inferência, fornecendo aos pesquisadores e desenvolvedores ferramentas de processamento de linguagem mais eficientes.
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O Gemma2 é baseado no desenvolvimento de modelos Gemini do Google e se concentra no campo do processamento de idiomas, com o objetivo de fornecer aos pesquisadores e desenvolvedores acesso mais conveniente. Ao contrário das características multimodais e multilíngues do modelo Gemini, o Gemma2 se concentra em melhorar a velocidade e a eficiência do processamento da linguagem, fazendo com que ele tenha um melhor desempenho em uma única tarefa.
O Gemma2 não apenas supera a geração anterior Gemma1 no desempenho, mas também compete com modelos de maior escala. O modelo é flexível em design e pode ser executado com eficiência em uma variedade de ambientes de hardware, incluindo laptops, desktops, dispositivos IoT e plataformas móveis. A otimização para GPU e TPU único faz com que o Gemma2 tenha um bom desempenho em dispositivos com restrição de recursos. Por exemplo, o modelo 27B é capaz de executar com eficiência a inferência em uma única GPU ou Host TPU NVIDIA H100 Tensor Core, fornecendo aos desenvolvedores uma opção de alto desempenho e acessível.
Além disso, a Gemma2 fornece aos desenvolvedores recursos de ajuste ricos, suportando uma variedade de plataformas e ferramentas. Seja no Google Cloud baseado em nuvem ou na popular plataforma AXOLOTL, o Gemma2 oferece uma ampla gama de opções de ajuste fino. Através da integração com plataformas como abraçar o rosto, o Nvidia Tensorrt-Llm e o Jax e o Keras do Google, pesquisadores e desenvolvedores são capazes de obter desempenho ideal em uma variedade de configurações de hardware e implantar modelos com eficiência.
Em comparação com o modelo LLAMA3 70B, o Gemma2 teve um bom desempenho. Apesar do tamanho pequeno dos parâmetros, o desempenho do gemma2 27b é comparável ao do llama3 70b. Além disso, o Gemma2 9b sempre supera o LLAMA3 8B em benchmarks, como compreensão de idiomas, codificação e resolução de problemas matemáticos, demonstrando seus poderosos recursos em uma variedade de tarefas.
O GEMMA2 tem vantagens significativas para lidar com as línguas indianas. Seu segmento de palavras é projetado para idiomas indianos e contém 256 mil tokens que podem capturar nuances da linguagem. Por outro lado, embora o LLAMA3 tenha um bom desempenho no suporte multilíngue, ele tem dificuldades em tokenizar scripts hindus devido a limitações nos dados de vocabulário e treinamento. Isso torna a GEMMA2 mais vantajosa ao lidar com tarefas de idioma indiano e se torna a melhor opção para desenvolvedores e pesquisadores em áreas relacionadas.
O Gemma2 possui uma ampla gama de cenários de aplicação práticos, incluindo assistentes multilíngues, ferramentas educacionais, assistência de codificação e sistemas de pano. Embora o Gemma2 tenha feito progresso significativo em muitos aspectos, ele ainda enfrenta desafios no treinamento da qualidade dos dados, capacidade multilíngue e precisão e precisa de mais otimização e melhoria.
Pontos -chave:
O Gemma2 é o mais recente modelo de linguagem de código aberto do Google, fornecendo ferramentas de processamento de idiomas mais rápidas e eficientes.
O modelo é baseado na arquitetura do conversor do decodificador, pré-treinado usando o método de destilação do conhecimento e ainda mais ajustado através da ajuste das instruções.
A GEMMA2 tem vantagens no manuseio de idiomas indianos e é adequado para cenários práticos de aplicação, como assistentes multilíngues, ferramentas educacionais, assistência de codificação e sistemas de pano.