O Google lançou o Gemma2, a mais recente versão de seu modelo de linguagem leve e de código aberto, disponível nos tamanhos de 9 bilhões (9B) e 27 bilhões (27B) de parâmetros. Em comparação com seu antecessor, o modelo Gemma, esta nova versão promete desempenho aprimorado e velocidade de inferência mais rápida.
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O Gemma2 é derivado do modelo Gemini do Google e visa tornar o acesso mais fácil para pesquisadores e desenvolvedores, aumentando significativamente a velocidade e a eficiência. Diferentemente do modelo Gemini, multimodal e multilíngue, o Gemma2 concentra-se apenas no processamento de linguagem.
O Gemma2 não apenas supera o Gemma1 em desempenho, mas também compete efetivamente com modelos duas vezes maiores. Ele foi projetado para funcionar eficientemente em diversas configurações de hardware, incluindo laptops, desktops, dispositivos IoT e plataformas móveis. O Gemma2 foi otimizado especificamente para GPUs e TPUs individuais, melhorando a eficiência de seu antecessor, especialmente em dispositivos com recursos limitados. Por exemplo, o modelo de 27B é excelente para executar inferências em uma única GPU NVIDIA H100 Tensor Core ou host TPU, sendo uma opção econômica para desenvolvedores que precisam de alto desempenho sem investir muito em hardware.
Além disso, o Gemma2 oferece aos desenvolvedores recursos aprimorados de ajuste fino em várias plataformas e ferramentas. Seja usando soluções baseadas em nuvem como o Google Cloud ou plataformas populares como o Axolotl, o Gemma2 oferece amplas opções de ajuste fino. A integração com plataformas como Hugging Face, NVIDIA TensorRT-LLM e as ferramentas do Google JAX e Keras permite que pesquisadores e desenvolvedores alcancem o melhor desempenho e implantação eficiente em várias configurações de hardware.
Ao comparar o Gemma2 e o Llama370B, ambos os modelos se destacam na categoria de modelos de linguagem abertos. Pesquisadores do Google afirmam que, apesar de seu tamanho muito menor, o Gemma2 27B oferece desempenho comparável ao Llama370B. Além disso, o Gemma2 9B supera consistentemente o Llama38B em vários benchmarks, incluindo compreensão de linguagem, codificação e resolução de problemas matemáticos.
Em comparação com o Llama3 da Meta, uma vantagem significativa do Gemma2 é seu tratamento de línguas indianas. O Gemma2 se destaca por seu tokenizador, projetado especificamente para essas línguas e contendo um vocabulário amplo de 256k tokens para capturar as nuances da linguagem. Por outro lado, embora o Llama3 suporte várias línguas, ele enfrenta dificuldades na tokenização de scripts indianos devido ao vocabulário e aos dados de treinamento limitados. Isso dá ao Gemma2 uma vantagem em tarefas envolvendo línguas indianas, tornando-o uma escolha melhor para desenvolvedores e pesquisadores que trabalham nessas áreas.
Os casos de uso prático do Gemma2 incluem assistentes multilíngues, ferramentas educacionais, assistência de codificação e sistemas RAG. Apesar dos avanços significativos demonstrados pelo Gemma2, ainda existem desafios relacionados à qualidade dos dados de treinamento, capacidade multilíngue e precisão.
Destaques:
🌟 O Gemma2 é o mais recente modelo de linguagem de código aberto lançado pelo Google, oferecendo ferramentas de processamento de linguagem mais rápidas e eficientes.
🌟 O modelo é baseado na arquitetura Transformer de decodificador, pré-treinado usando o método de destilação de conhecimento e ajustado ainda mais por meio de ajuste fino de instruções.
🌟 O Gemma2 tem uma vantagem no processamento de línguas indianas e é adequado para aplicações práticas como assistentes multilíngues, ferramentas educacionais, assistência de codificação e sistemas RAG.