Google gần đây đã tiết lộ Gemma, một gia đình gồm mô hình ngôn ngữ công cụ học máy nhẹ và mở, đánh dấu một bước tiến xa hơn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Với sự ra mắt của các mẫu Đọt non 2B e Đá quý 7B, công ty mở ra những con đường mới cho việc sử dụng thương mại và nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tổng hợp.
Google Gemma là gì và nó có thể làm gì trong lĩnh vực AI
Việc phát hành các mẫu Gemma diễn ra sát sao vào ngày ra mắt các mẫu Gemini. Những mô hình mới này, được xác định bởi sự nhẹ, được thiết kế để lấy cảm hứng trực tiếp từ những người tiền nhiệm Gemini, đồng thời duy trì tính độc lập mạnh mẽ về khả năng ứng dụng và chức năng. Sự sẵn có ban đầu của Gemma 2B và Gemma 7B đánh dấu đỉnh cao của hướng đi mới này, với mục tiêu của Google là dân chủ hóa tiếp cận tài nguyên trí tuệ nhân tạo.
Google không cung cấp thông tin chi tiết chuyên sâu về hiệu suất của Gemma so với các mô hình tương tự do các công ty khác cung cấp như Siêu dữ liệu e Gió bấc thổi từ hướng tây. Tuy nhiên, ông nhấn mạnh rằng những mẫu này đại diện cho “non plus ultra” về mặt công nghệ, áp dụng cấu trúc tương tự như cấu trúc được sử dụng cho Gemini 1.5 và PaLM. Dự kiến benchmark chi tiết sẽ được công bố sau, giúp cộng đồng có cái nhìn rõ ràng hơn về khả năng di Đọt non.
Để tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng và khám phá Gemma, Google đang cung cấp sổ ghi chép cho các nhà phát triển Colab e Kaggle sẵn sàng để sử dụng cũng như tích hợp với các nền tảng nổi tiếng như Ôm mặt. Khả năng truy cập này cho phép các nhà phát triển nhanh chóng bắt đầu làm việc với các mô hình Gemma, khai thác tiềm năng của nó để đào tạo và điều chỉnh phù hợp.
Mặc dù nhấn mạnh vào tính mở, điều quan trọng cần lưu ý là các mô hình Gemma chúng không phải là nguồn mở theo nghĩa truyền thống. Trong cuộc họp báo, Ngân hàng Janine của Google đã làm rõ cam kết của công ty đối với nguồn mở, nhưng nhấn mạnh sự khác biệt trong cách giới thiệu Gemma tới công chúng. Quyền truy cập mở vào các mô hình cho phép các nhà phát triển sử dụng chúng để suy luận và tùy chỉnh, nhưng các điều khoản sử dụng cụ thể, bao gồm phân phối lại và quyền sở hữu các biến thể đã phát triển, sẽ khác nhau tùy thuộc vào điều khoản sử dụng của mô hình.
Chất lượng tổng hợp của các mô hình Google Gemma đã được cải thiện đáng kể, theo báo cáo của Tris Warkentin của Google DeepMind. Sự tiến bộ này mở ra những khả năng mới trong lĩnh vực phát triển ứng dụng AI, cho phép vận hành không chỉ trên nền tảng đám mây mà còn trực tiếp trên các thiết bị của các nhà phát triển.
