Google ha lanzado Gemma2, la última versión de su modelo lingüístico ligero de código abierto, disponible en tamaños de 9 mil millones (9B) y 27 mil millones (27B) de parámetros. En comparación con su predecesor, el modelo Gemma, esta nueva versión promete un rendimiento mejorado y una velocidad de inferencia más rápida.
Acceso al producto: https://top.aibase.com/tool/google-gemma-2
Gemma2 se deriva del modelo Gemini de Google y está diseñado para facilitar el acceso a investigadores y desarrolladores, lo que aumenta considerablemente la velocidad y la eficiencia. A diferencia del modelo Gemini, multimodal y multilingüe, Gemma2 se centra exclusivamente en el procesamiento del lenguaje.
Gemma2 no solo supera a Gemma1 en rendimiento, sino que también compite eficazmente con modelos de doble tamaño. Está diseñado para funcionar eficientemente en una variedad de configuraciones de hardware, incluyendo portátiles, ordenadores de sobremesa, dispositivos IoT y plataformas móviles. Gemma2 está optimizado específicamente para una sola GPU y TPU, mejorando la eficiencia de su predecesor, especialmente en dispositivos con recursos limitados. Por ejemplo, el modelo de 27B destaca en la ejecución de inferencias en una sola GPU NVIDIA H100 Tensor Core o en un host TPU, lo que lo convierte en una opción rentable para los desarrolladores que necesitan alto rendimiento sin una gran inversión en hardware.
Además, Gemma2 ofrece a los desarrolladores funciones mejoradas de ajuste fino en diversas plataformas y herramientas. Ya sea utilizando soluciones basadas en la nube como Google Cloud o plataformas populares como Axolotl, Gemma2 proporciona amplias opciones de ajuste fino. La integración con plataformas como Hugging Face, NVIDIA TensorRT-LLM y las propias JAX y Keras de Google permite a investigadores y desarrolladores lograr el mejor rendimiento y una implementación eficiente en diversas configuraciones de hardware.
En comparación de Gemma2 con Llama370B, ambos modelos destacan en la categoría de modelos lingüísticos de código abierto. Los investigadores de Google afirman que, a pesar de su tamaño mucho menor, el rendimiento de Gemma2 27B es comparable al de Llama370B. Además, Gemma2 9B supera constantemente a Llama38B en diversas pruebas de referencia, incluyendo comprensión del lenguaje, codificación y resolución de problemas matemáticos.
Una ventaja significativa de Gemma2 sobre Llama3 de Meta es su manejo de los idiomas indios. Gemma2 destaca por su tokenizador, diseñado específicamente para estos idiomas e incluye un amplio vocabulario de 256k tokens para capturar los matices lingüísticos. Por otro lado, aunque Llama3 admite varios idiomas, tiene dificultades con la tokenización de scripts indios debido a su vocabulario y datos de entrenamiento limitados. Esto hace que Gemma2 tenga una ventaja en tareas que involucran idiomas indios, convirtiéndolo en una mejor opción para desarrolladores e investigadores que trabajan en estas áreas.
Los casos de uso prácticos de Gemma2 incluyen asistentes multilingües, herramientas educativas, asistencia para la codificación y sistemas RAG. A pesar de los notables avances de Gemma2, todavía enfrenta desafíos como la calidad de los datos de entrenamiento, la capacidad multilingüe y la precisión.
Puntos clave:
🌟 Gemma2 es el último modelo lingüístico de código abierto lanzado por Google, que proporciona herramientas de procesamiento de lenguaje más rápidas y eficientes.
🌟 Este modelo se basa en una arquitectura de transformador decodificador, se preentrena utilizando un método de destilación del conocimiento y se ajusta aún más mediante el ajuste fino de instrucciones.
🌟 Gemma2 tiene una ventaja en el manejo de idiomas indios y es adecuado para aplicaciones prácticas como asistentes multilingües, herramientas educativas, asistencia para la codificación y sistemas RAG.