MaisonGemma dévoile des modèles ouverts avancés
Chez Google, nous nous engageons à rendre l’IA accessible et bénéfique pour tous. Notre historique de contributions open-source, incluant Transformers, TensorFlow, BERT, T5, JAX, AlphaFold et AlphaCode, reflète cet engagement. Nous sommes ravis d’annoncer le lancement de nos derniers modèles ouverts, Gemma, conçus pour permettre aux développeurs et aux chercheurs de construire une IA de manière responsable.
Modèles ouverts Gemma
Gemma représente une nouvelle gamme de modèles ouverts légers et de pointe, s’appuyant sur les mêmes recherches et technologies qui ont permis la création de nos modèles Gemini. Développé par Google DeepMind et d’autres équipes Google, Gemma s’inspire de Gemini, son nom dérivant du mot latin gemma, signifiant « pierre précieuse ». Parallèlement aux poids des modèles, nous publions une suite d’outils visant à stimuler l’innovation des développeurs, à promouvoir la collaboration et à garantir une utilisation responsable des modèles Gemma.
Gemma est désormais disponible dans le monde entier. Voici ce que vous devez savoir :
- Nous proposons deux tailles de modèles : Gemma 2B et Gemma 7B, chacun disponible en versions pré-entraînées et ajustées aux instructions.
- Notre nouveau Responsible Generative AI Toolkit vous fournit les conseils et outils nécessaires pour développer des applications IA plus sûres avec Gemma.
- Nous avons créé des chaînes d’outils pour l’inférence et l’ajustement fin supervisé (SFT) compatibles avec les principaux cadres comme JAX, PyTorch et TensorFlow via Keras 3.0 natif.
- Pour vous aider à démarrer, nous avons préparé des carnets Colab et Kaggle et intégré Gemma à des plateformes populaires telles que Hugging Face, MaxText, NVIDIA NeMo et TensorRT-LLM.
- Que vous utilisiez un ordinateur portable, une station de travail ou Google Cloud, le déploiement de Gemma est simple avec Vertex AI et Google Kubernetes Engine (GKE).
- Gemma est optimisé pour des performances sur diverses plateformes matérielles IA, y compris les GPU NVIDIA et les TPU Google Cloud.
- Les conditions d’utilisation permettent un usage commercial responsable et une distribution, adaptées aux organisations de toutes tailles.
Performances de pointe à leur échelle
Les modèles Gemma s’appuient sur la même infrastructure technique que Gemini, notre modèle IA le plus avancé et largement accessible. Cette synergie permet à Gemma 2B et 7B d’offrir des performances de premier plan pour leur taille, surpassant d’autres modèles ouverts. Remarquablement, les modèles Gemma peuvent être exécutés directement sur l’ordinateur portable ou de bureau d’un développeur. Ils dépassent même des modèles beaucoup plus grands sur des benchmarks cruciaux, tout en maintenant nos normes strictes pour des sorties sûres et responsables. Pour une analyse approfondie des métriques de performance, des détails sur les ensembles de données et des approches de modélisation, consultez notre rapport technique.
Responsable par conception
La responsabilité est au cœur de la conception de Gemma, guidée par nos principes d’IA. Pour garantir la sécurité et la fiabilité de nos modèles pré-entraînés, nous avons utilisé des techniques automatisées pour supprimer les informations personnelles et les données sensibles de nos ensembles d’entraînement. Nous avons également effectué un ajustement fin approfondi et utilisé l’apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF) pour garantir que nos modèles ajustés aux instructions respectent des comportements responsables. Pour minimiser les risques, nous avons effectué des évaluations approfondies, y compris des tests manuels de type « red-teaming », des tests adversariaux automatisés et des évaluations des risques potentiels d’utilisation abusive. Ces efforts sont détaillés dans notre Model Card.1
En parallèle de Gemma, nous lançons un nouveau Responsible Generative AI Toolkit pour aider les développeurs et les chercheurs à construire des applications IA sûres et responsables. Ce kit comprend :
- Classification de la sécurité : Une méthode novatrice pour développer des classificateurs de sécurité robustes avec un minimum d’exemples.
- Débogage : Un outil pour vous aider à comprendre et corriger le comportement de Gemma.
- Conseils : Accès aux meilleures pratiques pour le développement de modèles, tirées de l’expérience de Google avec les grands modèles de langage.
Optimisé pour divers cadres, outils et matériels
Vous pouvez personnaliser les modèles Gemma selon vos besoins spécifiques, comme la génération de résumés ou la génération augmentée par récupération (RAG), en les ajustant avec vos données. Gemma est compatible avec un large éventail d’outils et de systèmes :
- Outils multi-cadres : Utilisez votre cadre préféré avec des implémentations de référence pour l’inférence et l’ajustement fin, incluant Keras 3.0 multi-cadres, PyTorch natif, JAX et Hugging Face Transformers.
- Compatibilité multi-appareils : Les modèles Gemma fonctionnent de manière fluide sur divers appareils, des ordinateurs portables et de bureau aux appareils IoT et mobiles, ainsi que sur les plateformes cloud, rendant l’IA accessible à un large public.
- Plateformes matérielles de pointe : En partenariat avec NVIDIA, nous avons optimisé Gemma pour les GPU NVIDIA, garantissant des performances optimales des centres de données aux PC RTX AI locaux.
- Optimisé pour Google Cloud : Vertex AI offre un kit d’outils MLOps complet avec diverses options d’ajustement et un déploiement en un clic utilisant des optimisations d’inférence intégrées. Pour une personnalisation avancée, vous pouvez utiliser les outils Vertex AI entièrement gérés ou GKE autogéré, en déployant sur une infrastructure économique avec GPU, TPU et CPU.
Crédits gratuits pour la recherche et le développement
Gemma est conçu pour la communauté dynamique de développeurs et de chercheurs qui stimulent l’innovation en IA. Commencez à explorer Gemma dès aujourd’hui avec un accès gratuit sur Kaggle, un niveau gratuit pour les carnets Colab et 300 $ de crédits pour les nouveaux utilisateurs de Google Cloud. Les chercheurs peuvent également demander jusqu’à 500 000 $ de crédits Google Cloud pour booster leurs projets.
Pour commencer
Pour en savoir plus sur Gemma et trouver des guides de démarrage rapide, visitez ai.google.dev/gemma.
Alors que nous continuons à élargir la famille de modèles Gemma, nous sommes enthousiastes à l’idée de présenter de nouvelles variantes adaptées à diverses applications. Restez à l’affût des événements à venir et des opportunités d’engagement, d’apprentissage et d’innovation avec Gemma.
Nous avons hâte de voir ce que vous créerez avec Gemma !
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commentaires (32)
![RoyMartínez]()
Google setzt mit Gemma mal wieder ein Zeichen für offene KI. Aber mal ehrlich, wie viele dieser 'Open'-Modelle sind am Ende wirklich für alle zugänglich und nicht nur für große Tech-Firmen mit den nötigen Rechenressourcen? 🤔 Die Liste der bisherigen Projekte ist beeindruckend, keine Frage. Hoffentlich bleibt es nicht nur bei einer Ankündigung und die Dokumentation ist auch für Einsteiger verständlich.
![BillyGreen]()
Super cool to see Google dropping Gemma models! 😎 Open-source AI like this could spark some wild innovations, but I wonder how it stacks up against closed models in real-world tasks.
![WalterWalker]()
Googleの最新オープンモデルは素晴らしいですが、技術に詳しくない私たちにもっと簡単に使えるようにしてほしいです。それでも、オープンソースへのこのような取り組みを見るのは素晴らしいですね！Google、限界に挑戦し続けてください！🚀
![CharlesJohnson]()
Los nuevos modelos de Gemma son un cambio de juego. Los he estado usando en mis proyectos y son muy intuitivos y potentes. El único inconveniente es que la curva de aprendizaje puede ser empinada para principiantes. En general, una excelente adición al catálogo de IA de Google. 😎
![WilliamMiller]()
Os últimos modelos abertos do Google são impressionantes, mas acho que poderiam fazer mais para simplificar a tecnologia para nós, não técnicos. Ainda assim, é ótimo ver esse compromisso com o open-source! Continue empurrando os limites, Google! 🚀
![RogerJackson]()
구글의 최신 오픈 모델은 인상적이지만, 기술에 익숙하지 않은 우리에게 더 쉽게 만들어 주었으면 좋겠어요. 그래도 오픈소스에 대한 이런 헌신을 보는 건 멋지네요! 구글, 계속해서 한계를 밀어붙여 주세요! 🚀
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Modèles ouverts Gemma
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Gemma est désormais disponible dans le monde entier. Voici ce que vous devez savoir :
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- Nous avons créé des chaînes d’outils pour l’inférence et l’ajustement fin supervisé (SFT) compatibles avec les principaux cadres comme JAX, PyTorch et TensorFlow via Keras 3.0 natif.
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- Que vous utilisiez un ordinateur portable, une station de travail ou Google Cloud, le déploiement de Gemma est simple avec Vertex AI et Google Kubernetes Engine (GKE).
- Gemma est optimisé pour des performances sur diverses plateformes matérielles IA, y compris les GPU NVIDIA et les TPU Google Cloud.
- Les conditions d’utilisation permettent un usage commercial responsable et une distribution, adaptées aux organisations de toutes tailles.
Performances de pointe à leur échelle
Les modèles Gemma s’appuient sur la même infrastructure technique que Gemini, notre modèle IA le plus avancé et largement accessible. Cette synergie permet à Gemma 2B et 7B d’offrir des performances de premier plan pour leur taille, surpassant d’autres modèles ouverts. Remarquablement, les modèles Gemma peuvent être exécutés directement sur l’ordinateur portable ou de bureau d’un développeur. Ils dépassent même des modèles beaucoup plus grands sur des benchmarks cruciaux, tout en maintenant nos normes strictes pour des sorties sûres et responsables. Pour une analyse approfondie des métriques de performance, des détails sur les ensembles de données et des approches de modélisation, consultez notre rapport technique.
Responsable par conception
La responsabilité est au cœur de la conception de Gemma, guidée par nos principes d’IA. Pour garantir la sécurité et la fiabilité de nos modèles pré-entraînés, nous avons utilisé des techniques automatisées pour supprimer les informations personnelles et les données sensibles de nos ensembles d’entraînement. Nous avons également effectué un ajustement fin approfondi et utilisé l’apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF) pour garantir que nos modèles ajustés aux instructions respectent des comportements responsables. Pour minimiser les risques, nous avons effectué des évaluations approfondies, y compris des tests manuels de type « red-teaming », des tests adversariaux automatisés et des évaluations des risques potentiels d’utilisation abusive. Ces efforts sont détaillés dans notre Model Card.1
En parallèle de Gemma, nous lançons un nouveau Responsible Generative AI Toolkit pour aider les développeurs et les chercheurs à construire des applications IA sûres et responsables. Ce kit comprend :
- Classification de la sécurité : Une méthode novatrice pour développer des classificateurs de sécurité robustes avec un minimum d’exemples.
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Optimisé pour divers cadres, outils et matériels
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