Wprowadzenie modelu Gemma 2
Google wprowadziło Gemmę 2, najnowszą wersję swojego lekkiego, otwartoźródłowego modelu językowego, dostępnego w rozmiarach 9 miliardów (9B) i 27 miliardów (27B) parametrów. Ta wersja oferuje lepszą wydajność i szybsze wnioskowanie w porównaniu do poprzednika, modelu Gemma. Gemma 2, wywodząca się z modeli Gemini, jest bardziej dostępna dla badaczy i deweloperów, oferując znaczące ulepszenia w zakresie prędkości i efektywności.
Architektura modelu
Modele Gemma 2 opierają się na architekturze dekoderów typu transformer. Model 27B jest trenowany na 13 bilionach tokenów głównie angielskich danych, podczas gdy model 9B na 8 bilionach, a model 2,6B na 2 bilionach tokenów. Tokeny pochodzą z różnych źródeł, w tym z dokumentów internetowych, kodu i artykułów naukowych. Model używa tego samego tokenizera co Gemma 1 i Gemini, zapewniając spójność w przetwarzaniu danych.
Metody treningu
Gemma 2 jest wstępnie trenowana za pomocą metody zwanej destylacją wiedzy, gdzie uczy się na podstawie wyników większego, wcześniej wytrenowanego modelu. Po początkowym treningu modele są dostrajane za pomocą metody instruktarzowej. Proces ten rozpoczyna się od nadzorowanego dostrajania na mieszance syntetycznych i ludzkich par tekstowych w języku angielskim, a następnie zastosowania uczenia przez wzmocnienie z ludzkim sprzężeniem zwrotnym (RLHF), co poprawia ogólną wydajność.
Efektywność na różnych sprzętach
Gemma 2 działa efektywnie na różnych sprzętach, w tym laptopach, komputerach stacjonarnych, urządzeniach IoT i platformach mobilnych. Jest specjalnie zoptymalizowana pod kątem pojedynczych GPU i TPU, co czyni ją opłacalną opcją dla deweloperów potrzebujących wysokiej wydajności bez dużych inwestycji w sprzęt. Model 27B doskonale radzi sobie z uruchamianiem wnioskowania na jednym GPU NVIDIA H100 Tensor Core lub hoście TPU.
Możliwości dostrajania
Gemma 2 oferuje ulepszone możliwości dostrajania na różnych platformach i narzędziach. Dzięki integracji z platformami takimi jak Hugging Face, NVIDIA TensorRT-LLM, JAX i Keras, badacze i deweloperzy mogą osiągnąć optymalną wydajność i efektywną implementację na różnorodnych konfiguracjach sprzętowych.
Porównanie z Llama 3 70B
W porównaniu do modelu Llama 3 70B, Google twierdzi, że Gemma 2 27B osiąga wydajność porównywalną do Llama 3 70B, mimo że jest znacznie mniejsza. Ponadto model Gemma 2 9B systematycznie przewyższa Llama 3 8B w różnych testach, takich jak zrozumienie języka, kodowanie i rozwiązywanie problemów matematycznych.
Obsługa języków indyjskich
Jednym z wyróżniających się atutów Gemma 2 w porównaniu do modelu Llama 3 jest obsługa języków indyjskich. Gemma 2 wykorzystuje tokenizator zaprojektowany specjalnie do tych języków, zawierający dużą liczbę 256 tysięcy tokenów, co pozwala na uchwycenie subtelności językowych. Dzięki temu Gemma 2 jest lepszym wyborem dla deweloperów i badaczy pracujących nad projektami związanymi z językami indyjskimi.
Zastosowanie praktyczne
Gemma 2 znajduje zastosowanie w wielu praktycznych scenariuszach. Dzięki specjalistycznemu tokenizatorowi jest skutecznym narzędziem do tworzenia wielojęzycznych asystentów, edukacyjnych narzędzi i aplikacji, które zapewniają spersonalizowane doświadczenia edukacyjne. Model ten wykazuje także potencjał jako narzędzie do generowania kodu, wykrywania błędów i automatycznych przeglądów kodu. Jego zdolność do pracy na urządzeniach o ograniczonych zasobach umożliwia łatwą integrację w środowiskach deweloperskich.
Ograniczenia modelu
Jednak mimo wielu zalet, Gemma 2 ma również swoje ograniczenia. Model ten ma trudności z otwartymi lub złożonymi zadaniami oraz subtelnymi niuansami językowymi, takimi jak sarkazm czy wyrażenia figuralne. Jego dokładność faktograficzna nie zawsze jest niezawodna, co może prowadzić do generowania przestarzałych lub nieprawdziwych informacji. Istnieje również ryzyko generowania nieetycznych treści, mimo wprowadzonych kontrol.
