Google โอเพ่นซอร์สโมเดลภาษาล่าสุดของ Gemma2 ในการประชุม I/O ในกรุงเบอร์ลิน ซึ่งได้รับความสนใจอย่างกว้างขวางในเรื่องประสิทธิภาพและประสิทธิผลที่ยอดเยี่ยม Gemma2 มีจำหน่ายในขนาดพารามิเตอร์ 9B และ 27B โดยแม้แต่เวอร์ชัน 9B ที่เล็กกว่าก็แสดงประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ เป็นที่น่าสังเกตว่าประสิทธิภาพของรุ่น 27B นั้นใกล้เคียงกับรุ่น Llama3 ที่มีพารามิเตอร์ 70B แต่มีขนาดเพียง 40% เท่านั้น ซึ่งเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในด้านประสิทธิภาพของโมเดล โอเพ่นซอร์สของ Gemma2 และความเข้ากันได้กับเฟรมเวิร์ก AI หลายตัวจะช่วยให้นักพัฒนาและนักวิจัยมีเครื่องมืออันทรงพลังเพื่อส่งเสริมการพัฒนาเพิ่มเติมในสาขา AI
ในการประชุม Google I/O ในกรุงเบอร์ลินเมื่อไม่นานมานี้ Google ประกาศว่าจะเปิดซอร์สโมเดลภาษาใหม่ล่าสุด Gemma2 ซึ่งประสบความสำเร็จอย่างมากในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิผล Gemma2 มีสองเวอร์ชันที่มีขนาดพารามิเตอร์ 9B และ 27B ประสิทธิภาพของเวอร์ชัน 27B ใกล้เคียงกับรุ่น Llama3 ที่มีพารามิเตอร์ 70B แต่ขนาดของโมเดลมีเพียงประมาณ 40% เท่านั้น
คุณสมบัติที่สำคัญของ Gemma2 ได้แก่:
(1) ระบุขนาดพารามิเตอร์ 9B และ 27B
(2) ประสิทธิภาพระดับเฟิร์สคลาส
(3) สามารถทำการอนุมานที่มีประสิทธิภาพ (ทำงานบนโฮสต์ NVIDIA H100GPU หรือ TPU เดียว)
(4) โมเดลที่ใช้งานง่ายซึ่งออกแบบมาสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัย
นอกจากนี้ Gemma2 ยังมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้:
(1) ประสิทธิภาพดีเยี่ยม: รุ่น 27B เทียบได้กับรุ่น Llama3 70B ซึ่งมีขนาดใหญ่กว่า 2 เท่า
(2) ประสิทธิภาพสูง: GPU ตัวเดียวสามารถอนุมานได้อย่างแม่นยำ
(3) การสนับสนุนฮาร์ดแวร์ในวงกว้าง: ตั้งแต่แล็ปท็อปสำหรับเล่นเกมไปจนถึงระบบคลาวด์
(4) ใบอนุญาตแบบเปิด: มีให้สำหรับใช้ในเชิงพาณิชย์ด้วย
การออกแบบที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา
เพื่อความสะดวกของนักพัฒนา Gemma2 สามารถทำงานร่วมกับเฟรมเวิร์ก AI หลักที่หลากหลาย เช่น Hugging Face, JAX, PyTorch และ TensorFlow Google ยังมี Gemma2Cookbook เล่มใหม่พร้อมตัวอย่างการใช้งานและคำแนะนำที่เป็นประโยชน์อีกด้วย นอกจากนี้ Google วางแผนที่จะสนับสนุนการปรับใช้ Gemma2 อย่างง่ายดายผ่าน Google Cloud Vertex AI ในอนาคตอันใกล้นี้
ในแง่ของการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ Google ได้เปิดตัวชุดความคิดริเริ่มต่างๆ ซึ่งรวมถึงการจัดหาชุดเครื่องมือ AI ที่สร้างอย่างมีความรับผิดชอบ เครื่องมือเปรียบเทียบ LLM แบบโอเพ่นซอร์ส (สำหรับการประเมินแบบจำลอง) และแผนที่จะเปิดตัวเทคโนโลยีลายน้ำข้อความ SynthID แบบโอเพ่นซอร์ส Google ยังสัญญาว่าจะดำเนินการประเมินความปลอดภัยอย่างเข้มงวดและเผยแพร่ผลลัพธ์
ปัจจุบันนักพัฒนาและนักวิจัยสามารถรับโมเดล Gemma2 ได้ฟรีผ่าน Google AI Studio ยังสามารถดาวน์โหลดตุ้มน้ำหนักโมเดลได้จากแพลตฟอร์ม Kaggle และ Hugging Face สำหรับนักวิจัยเชิงวิชาการ Google ยังเสนอโปรแกรม Google Cloud Credits โดยมีกำหนดปิดรับสมัครในวันที่ 9 สิงหาคม
เป็นที่น่าสังเกตว่า Gemma2 มีประสิทธิภาพเหนือกว่ารุ่น QWen1.5 ในรายการ LMSys ที่น่าเชื่อถือ ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นถึงประสิทธิภาพอันทรงพลังอีกขั้นหนึ่ง ความสำเร็จที่ก้าวล้ำนี้จะนำโอกาสและความท้าทายใหม่ๆ มาสู่สาขา AI และส่งเสริมการพัฒนาโมเดลภาษาโอเพ่นซอร์สเพิ่มเติม
ที่อยู่ประสบการณ์อย่างเป็นทางการ: https://aistudio.google.com/app/prompts/new_freeform
โดยรวมแล้ว โอเพ่นซอร์สของ Gemma2 ถือเป็นก้าวใหม่ในการพัฒนาโมเดลภาษาโอเพ่นซอร์สขนาดใหญ่ ประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพและความสะดวกในการใช้งานจะช่วยเร่งให้เกิดความนิยมและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI และนำความเป็นไปได้มาสู่ AI มากขึ้น ชุมชน. เราหวังว่า Gemma2 จะสามารถมีบทบาทในสาขาอื่น ๆ ได้มากขึ้นในอนาคต