Разработчики: | |
Дата премьеры системы: | февраль 2024 г. |
Отрасли: | Информационные технологии |
Технологии: | Средства разработки приложений |
2024: Анонс продукта
21 февраля 2024 года компания Google анонсировала модели искусственного интеллекта с открытым исходным кодом Gemma 2B и Gemma 7B, которыми могут воспользоваться все желающие. Возможно решение таких задач, как анализ документов, создание чат-ботов и пр.
Отмечается, что Gemma — это семейство легких ИИ-моделей, созданных на основе тех же исследований и технологий, которые легли в основу закрытых решений Gemini. В разработке приняли участие специалисты Google DeepMind и других подразделений Google. Запускать Gemma можно на персональном компьютере, рабочей станции или в облаке.
Модели Gemma 2B и Gemma 7B насчитывают соответственно 2 млрд и 7 млрд параметров. Google предоставляет сторонним разработчикам все необходимые инструменты, при помощи которых можно дополнительно обучать модели и адаптировать их под конкретные проекты. Реализована интеграция с Hugging Face, MaxText, NVIDIA NeMo и TensorRT-LLM. Модели оптимизировали для работы на аппаратных платформах с графическими процессорами Nvidia и собственными чипами Google Cloud TPU.Александр Краснов, «Штурвал»: Делая настоящий Kubernetes для Enterprise, мы к тому же создали продукт для инженерного сообщества
Допускается ответственное коммерческое использование Gemma в организациях любого размера. Чтобы сделать предварительно обученные модели Gemma безопасными и надежными, Google использовала автоматизированные методы для исключения из обучающих массивов определенной информации, которая может носить конфиденциальный или персональный характер. При этом применялся метод обучения с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF). Вместе с Gemma представлен специализированный набор средств Responsible Generative AI Toolkit для исследователей и разработчиков. Отмечается, что по сравнению с более сложными большими языковыми моделями решения семейства Gemma обеспечивают повышенную скорость работы.[1]
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)