Недавно Google выпустила последнюю версию своей легкой языковой модели с открытым исходным кодом Gemma2, которая предоставляет две шкалы параметров: 9 миллиардов (9b) и 27 миллиардов (27b). По сравнению с моделями GEMMA предыдущего поколения GEMMA2 значительно улучшила производительность и скорость вывода, предоставляя исследователям и разработчикам более эффективные инструменты для обработки языка.
Портал продукта: https://top.aibase.com/tool/google-gemma-2
GEMMA2 основан на разработке модели Google Gemini и фокусируется на области языковой обработки, стремясь предоставить исследователям и разработчикам более удобный доступ. В отличие от мультимодальных и многоязычных характеристик модели Близнецов, GEMMA2 фокусируется на повышении скорости и эффективности языковой обработки, что делает ее лучше для одной задачи.
GEMMA2 не только превосходит GEMMA1 предыдущего поколения в производительности, но и конкурирует с более масштабными моделями. Модель гибкая в дизайне и может эффективно работать в различных аппаратных средах, включая ноутбуки, настольные компьютеры, устройства IoT и мобильные платформы. В частности, оптимизация для отдельного GPU и TPU заставляет GEMMA2 хорошо работать на устройствах с ограниченными ресурсами. Например, модель 27B способна эффективно выполнять вывод на одном графическом процессоре NVIDIA H100 Tensor Core или хосте TPU, предоставляя разработчикам высокопроизводительный и доступный вариант.
Кроме того, GEMMA2 предоставляет разработчикам богатые возможности настройки, поддерживая различные платформы и инструменты. Будь то облачный Google Cloud или популярная платформа Axolotl, GEMMA2 предлагает широкий спектр вариантов тонкой настройки. Благодаря интеграции с такими платформами, как обнимающееся лицо, NVIDIA Tensorrt-LLM и Google JAX и Keras, исследователи и разработчики способны достичь оптимальной производительности в различных аппаратных конфигурациях и эффективно развернуть модели.
По сравнению с моделью Llama3 70B, GEMMA2 показал хорошо. Несмотря на небольшой размер параметров, производительность GEMMA2 27B сопоставима с производительностью Llama3 70b. Кроме того, Gemma2 9b всегда превосходит Llama3 8b в критериях, таких как понимание языка, кодирование и математическое решение проблем, демонстрируя свои мощные возможности в различных задачах.
GEMMA2 имеет значительные преимущества в работе с индийскими языками. Его сегмент слов предназначен для индийских языков и содержит 256K токены, которые могут захватывать нюансы языка. Напротив, хотя Llama3 хорошо работает в многоязычной поддержке, он испытывает трудности в токенизации сценариев хинди из -за ограничений в словаре и данных обучения. Это делает GEMMA2 более выгодным при работе с задачами индийского языка и становится лучшим выбором для разработчиков и исследователей в соответствующих областях.
GEMMA2 имеет широкий спектр практических сценариев применения, в том числе многоязычные помощники, образовательные инструменты, помощь в кодировании и тряпичные системы. Хотя GEMMA2 добился значительного прогресса во многих аспектах, он по -прежнему сталкивается с проблемами в обучении качества данных, многоязычной способности и точности, а также требует дальнейшей оптимизации и улучшения.
Ключевые моменты:
Gemma2 - новейшая модель Google с открытым исходным кодом, обеспечивая более быстрые и более эффективные инструменты для обработки языка.
Модель основана на архитектуре преобразователя декодера, предварительно обученной с использованием метода дистилляции знаний и дополнительно настраивается посредством настройки инструкций.
GEMMA2 имеет преимущества в обработке индийских языков и подходит для практических сценариев применения, таких как многоязычные помощники, образовательные инструменты, помощь в кодировании и тряпичные системы.