O Google revelou recentemente Gemma, uma família de modelos linguísticos ferramentas leves e abertas de aprendizado de máquina, marcando mais um passo em frente no campo da inteligência artificial. Com o lançamento dos modelos jóia 2B e Gema 7B, a empresa abre novos caminhos para uso comercial e pesquisa na área de inteligência artificial generativa.
O que é o Google Gemma e o que ele pode fazer no campo da IA
O lançamento dos modelos Gemma segue de perto lançamento dos modelos Gemini. Estes novos modelos, definidos pela sua leveza, foram projetados para serem diretamente inspirados em seus antecessores Gemini, mantendo ao mesmo tempo uma forte independência em termos de aplicabilidade e funcionalidade. A disponibilidade inicial do Gemma 2B e Gemma 7B marca o auge desta nova direção, com o Google pretendendo democratizar acesso a recursos de inteligência artificial.
O Google não forneceu detalhes detalhados sobre como o desempenho da Gemma se compara a modelos semelhantes oferecidos por outras empresas, como Meta e Mistral. No entanto, sublinhou que estes modelos representam o “non plus ultra” em termos de tecnologia, adoptando uma estrutura semelhante à utilizada para o Gemini 1.5 e PaLM. Espera-se que os benchmarks detalhados sejam publicados posteriormente, dando à comunidade uma visão mais clara do capacidade di jóia.
Para facilitar a adoção e exploração do Gemma, Google está disponibilizando notebooks para desenvolvedores Colab e Kaggle pronto para usar, bem como integrações com plataformas conhecidas como Abraçando o rosto. Essa acessibilidade permite que os desenvolvedores comece rapidamente a trabalhar com modelos Gemma, explorando seu potencial para treinamento e ajuste sob medida.
Apesar da ênfase na abertura, é importante notar que os modelos Gemma eles não são de código aberto no sentido tradicional. Durante uma coletiva de imprensa, Janine Bancos do Google esclareceu o compromisso da empresa com o código aberto, mas sublinhou uma distinção na forma como Gemma é apresentada ao público. O acesso aberto aos modelos permite que os desenvolvedores os utilizem para inferência e personalização, mas os termos de uso específicos, incluindo redistribuição e propriedade das variantes desenvolvidas, variam dependendo dos termos de uso do modelo.
A qualidade generativa dos modelos Google Gemma foi significativamente melhorada, conforme relatado por Tris Warkentin pelo Google DeepMind. Este avanço abre novas possibilidades no campo do desenvolvimento de aplicações de IA, permitindo operações não apenas em plataformas de nuvem, mas também diretamente nos dispositivos de desenvolvedores.
