تطلق Google درجتين جديدتين مفتوحتين من LLM

بعد أسبوع واحد فقط من إطلاق أحدث نسخة من نماذج Gemini الخاصة بها، أعلنت Google اليوم عن إطلاق Gemma، وهي عائلة جديدة من النماذج خفيفة الوزن ومفتوحة الوزن. بدءًا من Gemma 2B وGemma 7B، كانت هذه النماذج الجديدة “مستوحاة من Gemini” وهي متاحة للاستخدام التجاري والبحثي.

لم تقدم لنا جوجل ورقة تفصيلية حول كيفية أداء هذه النماذج مقابل نماذج مماثلة من Meta وMistral، على سبيل المثال، واكتفى بالإشارة إلى أنها “متطورة”. لاحظت الشركة أن هذه نماذج كثيفة لوحدة فك التشفير فقط، وهي نفس البنية التي استخدمتها لنماذج Gemini الخاصة بها (ونماذج PaLM السابقة لها) وأننا سنرى المعايير لاحقًا اليوم على لوحة المتصدرين لـ Hugging Face.

للبدء مع Gemma، يمكن للمطورين الوصول إلى دفاتر ملاحظات Colab وKaggle الجاهزة للاستخدام، بالإضافة إلى عمليات التكامل مع Hugging Face وMaxText وNvidia’s NeMo. وبمجرد تدريب هذه النماذج وضبطها مسبقًا، يمكن تشغيلها في كل مكان.

وبينما تسلط جوجل الضوء على أن هذه نماذج مفتوحة، فمن الجدير بالذكر أنها ليست مفتوحة المصدر. في الواقع، في مؤتمر صحفي قبل إعلان اليوم، شددت جانين بانكس من Google على التزام الشركة بالمصدر المفتوح ولكنها أشارت أيضًا إلى أن Google متعمدة للغاية بشأن كيفية الإشارة إلى نماذج جيما.

“[Open models] قال بانكس: “لقد أصبح منتشرًا جدًا الآن في الصناعة”. “وغالبًا ما يشير ذلك إلى نماذج الأوزان المفتوحة، حيث يوجد وصول واسع للمطورين والباحثين لتخصيص النماذج وضبطها، ولكن في الوقت نفسه، شروط الاستخدام – أشياء مثل إعادة التوزيع، بالإضافة إلى ملكية تلك المتغيرات التي تم تطويرها – تختلف بناءً على شروط الاستخدام المحددة للنموذج. ولذلك نرى بعض الاختلاف بين ما نشير إليه تقليديًا على أنه مفتوح المصدر وقررنا أنه من المنطقي الإشارة إلى نماذج جيما الخاصة بنا على أنها نماذج مفتوحة.

وهذا يعني أنه يمكن للمطورين استخدام النموذج للاستدلال عليه وضبطه حسب الرغبة، ويقول فريق Google إنه على الرغم من أن أحجام النماذج هذه مناسبة لكثير من حالات الاستخدام.

وقال تريس واركينتين، مدير إدارة المنتجات في Google DeepMind: “لقد ارتفعت جودة التوليد بشكل ملحوظ في العام الماضي”. “الأشياء التي كانت في السابق من اختصاص النماذج الكبيرة للغاية أصبحت الآن ممكنة مع أحدث النماذج الأصغر حجمًا. يفتح هذا طرقًا جديدة تمامًا لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي نحن متحمسون جدًا لها، بما في ذلك القدرة على تشغيل الاستدلال وإجراء الضبط على سطح المكتب أو الكمبيوتر المحمول الخاص بالمطور المحلي باستخدام وحدة معالجة الرسومات RTX أو على مضيف واحد في GCP مع Cloud TPUs أيضًا. “.

وينطبق هذا على النماذج المفتوحة من منافسي Google في هذا المجال أيضًا، لذا سيتعين علينا أن نرى كيفية أداء نماذج Gemma في سيناريوهات العالم الحقيقي.

بالإضافة إلى النماذج الجديدة، تطلق Google أيضًا مجموعة أدوات جديدة مسؤولة للذكاء الاصطناعي لتوفير “التوجيه والأدوات الأساسية لإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر أمانًا باستخدام Gemma”، بالإضافة إلى أداة تصحيح الأخطاء.