Google a lancé Gemma2, la dernière version de son modèle linguistique léger et open source, disponible en tailles de 9 milliards (9B) et 27 milliards (27B) de paramètres. Par rapport à son prédécesseur, le modèle Gemma, cette nouvelle version promet des performances améliorées et une vitesse d'inférence plus rapide.
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Gemma2, dérivé du modèle Gemini de Google, vise à faciliter l'accès pour les chercheurs et les développeurs, améliorant ainsi considérablement la vitesse et l'efficacité. Contrairement au modèle Gemini multimodale et multilingue, Gemma2 se concentre uniquement sur le traitement du langage.
Gemma2 surpasse non seulement Gemma1 en termes de performances, mais rivalise efficacement avec des modèles deux fois plus grands. Il est conçu pour fonctionner efficacement sur diverses configurations matérielles, notamment les ordinateurs portables, les ordinateurs de bureau, les appareils IoT et les plateformes mobiles. Gemma2 est optimisé pour les GPU et TPU individuels, améliorant l'efficacité de son prédécesseur, en particulier sur les appareils aux ressources limitées. Par exemple, le modèle 27B excelle dans l'exécution de l'inférence sur un seul GPU NVIDIA H100 Tensor Core ou un hôte TPU, ce qui en fait une option économique pour les développeurs qui ont besoin de hautes performances sans investir massivement dans le matériel.
De plus, Gemma2 offre aux développeurs des fonctionnalités d'optimisation améliorées sur diverses plateformes et outils. Que ce soit en utilisant des solutions cloud comme Google Cloud ou des plateformes populaires comme Axolotl, Gemma2 propose un large éventail d'options d'ajustement fin. L'intégration avec des plateformes telles que Hugging Face, NVIDIA TensorRT-LLM, ainsi que JAX et Keras de Google, permet aux chercheurs et aux développeurs d'obtenir des performances optimales et un déploiement efficace sur diverses configurations matérielles.
En comparant Gemma2 et Llama370B, ces deux modèles se distinguent dans la catégorie des modèles linguistiques open source. Les chercheurs de Google affirment que malgré sa taille beaucoup plus petite, Gemma2 27B offre des performances comparables à celles de Llama370B. De plus, Gemma2 9B surpasse constamment Llama38B dans divers tests de référence, notamment la compréhension du langage, le codage et la résolution de problèmes mathématiques.
Par rapport à Llama3 de Meta, un avantage notable de Gemma2 réside dans son traitement des langues indiennes. Gemma2 excelle grâce à son tokenizer, spécialement conçu pour ces langues et comprenant un grand nombre de jetons (256 000) pour capturer les nuances linguistiques. D'un autre côté, bien que Llama3 prenne en charge plusieurs langues, il rencontre des difficultés dans la tokenisation des scripts indiens en raison d'un vocabulaire et de données d'entraînement limités. Cela donne à Gemma2 un avantage dans les tâches impliquant des langues indiennes, ce qui en fait un meilleur choix pour les développeurs et les chercheurs travaillant dans ces domaines.
Les cas d'utilisation concrets de Gemma2 incluent les assistants multilingues, les outils éducatifs, l'assistance au codage et les systèmes RAG. Bien que Gemma2 montre des progrès significatifs, il reste confronté à des défis tels que la qualité des données d'entraînement, les capacités multilingues et la précision.
Points clés :
🌟 Gemma2 est le dernier modèle linguistique open source lancé par Google, offrant des outils de traitement du langage plus rapides et plus efficaces.
🌟 Ce modèle est basé sur une architecture de transformateur décodeur, pré-entraîné à l'aide d'une méthode de distillation de la connaissance, et affiné davantage grâce à un réglage par instructions.
🌟 Gemma2 présente un avantage dans le traitement des langues indiennes et convient à des applications concrètes telles que les assistants multilingues, les outils éducatifs, l'assistance au codage et les systèmes RAG.
