Google เพิ่งเปิดตัวรุ่นล่าสุดของ Open Source Language Language Language Gemma2 ซึ่งมีเครื่องชั่งพารามิเตอร์สองตัว: 9 พันล้าน (9B) และ 27 พันล้าน (27B) เมื่อเปรียบเทียบกับรุ่น Gemma รุ่นก่อนหน้า Gemma2 ได้ปรับปรุงประสิทธิภาพและความเร็วในการอนุมานอย่างมีนัยสำคัญทำให้นักวิจัยและนักพัฒนามีเครื่องมือการประมวลผลภาษาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
พอร์ทัลผลิตภัณฑ์: https://top.aibase.com/tool/google-gemma-2
Gemma2 ขึ้นอยู่กับการพัฒนารูปแบบราศีเมถุนของ Google และมุ่งเน้นไปที่ด้านการประมวลผลภาษาโดยมีเป้าหมายเพื่อให้นักวิจัยและนักพัฒนาเข้าถึงการเข้าถึงที่สะดวกยิ่งขึ้น ซึ่งแตกต่างจากลักษณะหลายภาษาและหลายภาษาของรุ่นราศีเมถุน Gemma2 มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงความเร็วและประสิทธิภาพของการประมวลผลภาษาทำให้ทำงานได้ดีขึ้นในงานเดียว
GEMMA2 ไม่เพียง แต่เกินกว่า GEMMA1 รุ่นก่อนหน้าในประสิทธิภาพ แต่ยังแข่งขันกับรุ่นที่มีขนาดใหญ่ขึ้น โมเดลมีความยืดหยุ่นในการออกแบบและสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมของฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายรวมถึงแล็ปท็อปเดสก์ท็อปอุปกรณ์ IoT และแพลตฟอร์มมือถือ การปรับให้เหมาะสมสำหรับ GPU และ TPU เดี่ยวโดยเฉพาะทำให้ Gemma2 ทำงานได้ดีบนอุปกรณ์ที่ จำกัด ทรัพยากร ตัวอย่างเช่นโมเดล 27B สามารถเรียกใช้การอนุมานได้อย่างมีประสิทธิภาพในโฮสต์ NVIDIA H100 TENSOR CORE GPU หรือ HOST TPU เดียวทำให้นักพัฒนามีตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพสูงและราคาไม่แพง
นอกจากนี้ GEMMA2 ยังให้ความสามารถในการปรับแต่งที่หลากหลายแก่นักพัฒนาซอฟต์แวร์รองรับแพลตฟอร์มและเครื่องมือที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น Google Cloud บนคลาวด์หรือแพลตฟอร์ม Axolotl ยอดนิยม Gemma2 นำเสนอตัวเลือกการปรับจูนที่หลากหลาย ผ่านการรวมเข้ากับแพลตฟอร์มเช่น Hugging Face, Nvidia Tensorrt-LLM และ Jax และ Keras ของ Google นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถบรรลุประสิทธิภาพที่ดีที่สุดในการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายและปรับใช้โมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เมื่อเปรียบเทียบกับรุ่น LLAMA3 70B Gemma2 ทำงานได้ดี แม้จะมีขนาดเล็กของพารามิเตอร์ประสิทธิภาพของ Gemma2 27b นั้นเปรียบได้กับของ Llama3 70b นอกจากนี้ GEMMA2 9B มีประสิทธิภาพสูงกว่า LLAMA3 8B ในการวัดประสิทธิภาพเช่นความเข้าใจภาษาการเข้ารหัสและการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์แสดงให้เห็นถึงความสามารถอันทรงพลังในงานที่หลากหลาย
Gemma2 มีข้อได้เปรียบที่สำคัญในการจัดการกับภาษาอินเดีย คำพูดของคำนั้นออกแบบมาสำหรับภาษาอินเดียและมีโทเค็น 256K ที่สามารถจับความแตกต่างของภาษาได้ ในทางตรงกันข้ามแม้ว่า LLAMA3 จะทำงานได้ดีในการสนับสนุนหลายภาษา แต่ก็มีปัญหาในการใช้สคริปต์ภาษาฮินดีเนื่องจากข้อ จำกัด ในคำศัพท์และข้อมูลการฝึกอบรม สิ่งนี้ทำให้ Gemma2 ได้เปรียบมากขึ้นเมื่อต้องรับมือกับงานภาษาอินเดียและกลายเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยในสาขาที่เกี่ยวข้อง
Gemma2 มีสถานการณ์แอพพลิเคชั่นที่หลากหลายรวมถึงผู้ช่วยหลายภาษาเครื่องมือการศึกษาความช่วยเหลือในการเข้ารหัสและระบบ RAG แม้ว่า Gemma2 มีความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในหลาย ๆ ด้าน แต่ก็ยังเผชิญกับความท้าทายในการฝึกอบรมคุณภาพข้อมูลความสามารถในการพูดได้หลายภาษาและความแม่นยำและต้องการการเพิ่มประสิทธิภาพและการปรับปรุงเพิ่มเติม
ประเด็นสำคัญ:
GEMMA2 เป็นรูปแบบภาษาโอเพนซอร์สล่าสุดของ Google ซึ่งจัดหาเครื่องมือการประมวลผลภาษาที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
แบบจำลองนี้ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมตัวแปลงถอดรหัสการฝึกอบรมล่วงหน้าโดยใช้วิธีการกลั่นความรู้และการปรับแต่งเพิ่มเติมผ่านการปรับแต่งการเรียนการสอน
GEMMA2 มีข้อได้เปรียบในการจัดการภาษาอินเดียและเหมาะสำหรับสถานการณ์การใช้งานจริงเช่นผู้ช่วยหลายภาษาเครื่องมือการศึกษาความช่วยเหลือในการเข้ารหัสและระบบ RAG