21 февраля Google анонсировал Gemma 2B и 7B – модели искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, основанных на технологиях Gemini. Линейка Gemini — нейросети, использующиеся для различных целей: Gemini Nano, Gemini Pro и Gemini Ultra. Недавно также была анонсирована более быстрая Gemini 1.5, но пока только для корпоративных пользователей и разработчиков.
Так, Gemini Ultra умеет распознавать, анализировать и генерировать тексты, изображения, аудио и видео. С Gemini Pro разработчики могут работать в предпочитаемой ими среде: SDK доступны для Python, Android (Kotlin), Node.js, Swift и JavaScript.
В отличие от закрытой версии Gemini, доступной через API или Vertex AI, Gemma нацелена на привлечение более широкого круга разработчиков.
Перейдем к ключевым моментам презентации:
- Gemma — это семейство моделей. Всего будет две модели размерами 2B и 7B.
- Gemma будет использовать новый набор инструментов Responsible Generative AI Toolkit, который поможет расставить приоритетность при создании приложений AI.
- Мультифреймворк Keras 3.0 обеспечивает совместимость с JAX, PyTorch и TensorFlow, что позволит разработчиком быстро переключать платформы в зависимости от задач.
- Gemma оснащена такими популярными инструментами как Hugging Face, MaxText , NVIDIA NeMo и TensorRT-LLM, а также использует блокноты Colab и Kaggle.
- Предварительно обученные и настроенные модели Gemma могут работать на вашем ноутбуке, ПК или в облаке Google с простым развертыванием на Vertex AI и Google Kubernetes Engine (GKE).
- Gemma может похвастаться улучшенной производительностью при скромных размерах, включая графические процессоры NVIDIA и Google Cloud TPU. Vertex AI предоставляет разнообразные инструменты MLOps с возможностью настройки и развертывания в один клик, используя встроенные оптимизации вывода.
- Google утверждают, что Условия использования позволят использовать Gemma всем организациям вне зависимости от их размера. Однако, в данный момент инструмент подходит только для англоязычного использования.
- На платформе Kaggle модели можно будет использовать бесплатно, а новые клиенты Google Cloud смогут получить скидку в $300 на их развёртывание. Для исследователей её размер достигает $500 тыс.
Google подчеркивают, что наряду с другими открытыми моделями, Gemma становится лучшей за счет своего размера, возможности работать непосредственно на ноутбуке или ПК и высоких ключевых показателей. Вы можете ознакомиться с более подробной информацией о ее производительности в техническом отчете Google.
Разработчики активно используют нейросети при написании кода и кроме инструментов Google мы нашли еще несколько популярных нейропомощников: Copylot на модели OpenAI Codex, всем известный ChatGPT, Fig — очень полезный инструмент для новичков, которые еще не освоили весь функционал языков программирования и паттерны разработки, Mintlify — помогает писать документацию к коду.
Появление новых технологий и нейроинструментов всегда вносит вклад в эволюцию разработки, и Gemma не является исключением, предлагая разработчикам новые перспективы и возможности.