Googleは、オープンソースの軽量言語モデルの最新版であるGemma2を発表しました。これは、90億（9B）と270億（27B）のパラメータサイズを提供します。前身のGemmaモデルと比較して、この新バージョンは性能の向上と推論速度の高速化を約束しています。
製品入口：https://top.aibase.com/tool/google-gemma-2
Gemma2はGoogleのGeminiモデルをベースにしており、研究者や開発者がより簡単にアクセスできるようにすることで、速度と効率の大幅な向上を目指しています。マルチモーダルで多言語対応のGeminiモデルとは異なり、Gemma2は言語処理のみに焦点を当てています。
Gemma2はGemma1よりも性能が優れているだけでなく、2倍のサイズを持つモデルと効果的に競合します。ノートパソコン、デスクトップ、IoTデバイス、モバイルプラットフォームなど、さまざまなハードウェア設定で効率的に動作するように設計されています。Gemma2は単一のGPUとTPU向けに最適化されており、特にリソースの限られたデバイスにおいて、前身の効率性を向上させています。例えば、27Bモデルは単一のNVIDIA H100 Tensor Core GPUまたはTPUホストで推論を実行することに優れており、高性能を必要とするがハードウェアへの多額の投資を必要としない開発者にとって、費用対効果の高い選択肢となります。
さらに、Gemma2は開発者に、さまざまなプラットフォームとツールにわたる強化された微調整機能を提供します。Google Cloudなどのクラウドベースのソリューションを使用する場合でも、Axolotlなどの一般的なプラットフォームを使用する場合でも、Gemma2は幅広い微調整オプションを提供します。Hugging Face、NVIDIA TensorRT-LLM、GoogleのJAXやKerasなどのプラットフォームとの統合により、研究者や開発者はさまざまなハードウェア構成で最適なパフォーマンスと効率的な展開を実現できます。
Gemma2とLlama370Bを比較すると、この2つのモデルはどちらもオープンソース言語モデルのカテゴリーで際立っています。Googleの研究者は、サイズがはるかに小さいにもかかわらず、Gemma2 27Bの性能はLlama370Bに匹敵すると主張しています。さらに、Gemma2 9Bは、言語理解、コーディング、数学の問題解決など、さまざまなベンチマークテストでLlama38Bを常に上回っています。
MetaのLlama3と比較して、Gemma2の顕著な利点の1つは、インド語の処理です。Gemma2は、これらの言語用に設計され、言語のニュアンスを捉えるために256k個のトークンを多く含むトークナイザーに優れています。一方、Llama3は複数の言語をサポートしていますが、語彙とトレーニングデータが限られているため、インド語スクリプトのトークン化において困難に直面しています。これにより、Gemma2はインド語を扱うタスクにおいて優位性を持っており、これらの分野で働く開発者や研究者にとってより良い選択肢となります。
Gemma2の実際のユースケースには、多言語アシスタント、教育ツール、コーディングアシスタント、RAGシステムなどがあります。Gemma2は著しい進歩を示していますが、トレーニングデータの品質、多言語能力、精度などの課題も残っています。
要点:
🌟 Gemini2はGoogleが最近発表したオープンソースの言語モデルで、より高速で効率的な言語処理ツールを提供します。
🌟 このモデルはデコーダー・トランスフォーマーアーキテクチャに基づいており、知識蒸留法を使用して事前トレーニングされ、指示チューニングによってさらに微調整されています。
🌟 Gemini2はインド語の処理において優れており、多言語アシスタント、教育ツール、コーディングアシスタント、RAGシステムなどの実際のアプリケーションシナリオに適しています。
