Gemma Open Models by Google

Gemma Open Models의 주요 특징은 다음과 같습니다: - 책임감 있게 설계됨: 포괄적인 안전 조치를 포함하여 이 모델은 큐레이팅된 데이터세트와 엄격한 튜닝을 통해 책임감 있고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 제공합니다. - 크기 대비 탁월한 성능: Gemma 모델은 2B와 7B 크기에서 뛰어난 벤치마크 결과를 달성하며, 일부 더 큰 오픈 모델을 능가합니다. - 프레임워크 유연성: Keras 3.0을 통해 Gemma 모델은 JAX, TensorFlow, PyTorch와의 seamless 호환성을 제공하여 작업에 따라 프레임워크를 쉽게 선택하고 전환할 수 있습니다.

Gemma 모델의 주요 변형은 다음과 같습니다: - CodeGemma: 원래 사전 학습된 Gemma 모델의 기반을 활용하여 CodeGemma는 로컬 컴퓨터에 적합한 크기로 강력한 코드 완성 및 생성 기능을 제공합니다. - RecurrentGemma: 순환 신경망과 지역 주의를 활용하여 메모리 효율성을 향상시킨 기술적으로 구별되는 모델입니다.

Gemma Open Models 사용을 시작하는 방법은 다음과 같습니다: - Kaggle에서 퀵스타트 찾기: Kaggle Models 페이지를 방문하여 Gemma에 대한 퀵스타트, 코드 예제 및 토론을 찾아보세요. - Google Cloud에서 학습 및 배포: Gemma는 Google Cloud에서 가장 잘 작동하며, Vertex의 TPU 최적화를 통해 시장 선도적인 성능과 총 소유 비용을 제공합니다. - JAX를 통한 Keras 3의 저차원 적응 시도: Keras 3의 백엔드 프레임워크를 통해 고유한 도메인과 데이터에 Gemma 모델을 적응시키세요. - 파트너 퀵스타트 가이드 확인: Hugging Face Transformers와 TRL 또는 NVIDIA NeMo Framework를 활용하여 Gemma 모델을 미세 조정하고 사용하세요.

Gemma Open Models는 다음과 같은 다양한 벤치마크에서 평가되었습니다: - MMLU: 지식의 폭과 문제 해결 능력을 측정합니다. - HellaSwag: 상식 추론 적용 능력을 테스트합니다. - PIQA: 물리적 상식 지식 이해를 평가합니다. - SIQA: 사회적 상호 작용과 사회적 상식 이해를 평가합니다. - Boolq: 자연스럽게 발생하는 예/아니요 질문에 답변할 수 있는 능력을 테스트합니다. - Winogrande: 모호한 공백 채우기 작업을 해결할 수 있는 능력을 평가합니다. - 그리고 언어 이해, 추론, 코드 생성, 수학 문제 해결 등을 다루는 많은 다른 벤치마크들.