Responsable por diseño
Gemma está diseñada con nuestra Principios de la IA a la vanguardia. Como parte del objetivo de hacer que los modelos previamente entrenados de Gemma sean seguros y confiables, utilizamos técnicas automatizadas para filtrar cierta información personal y otros datos confidenciales de los conjuntos de entrenamiento. Además, utilizamos un amplio aprendizaje de refuerzo y ajuste a partir de la retroalimentación humana (RLHF) para alinear nuestros modelos ajustados a la instrucción con comportamientos responsables. Para comprender y reducir el perfil de riesgo de los modelos Gemma, realizamos evaluaciones sólidas que incluyeron formación de equipos rojos manuales, pruebas adversas automatizadas y evaluaciones de las capacidades del modelo para actividades peligrosas. Estas evaluaciones se describen en nuestra Tarjeta modelo.
También estamos lanzando un nuevo Kit de herramientas de IA generativa responsable junto con Gemma para ayudar a los desarrolladores e investigadores a priorizar la creación de aplicaciones de IA seguras y responsables. El kit de herramientas incluye:
- Clasificación de seguridad: Proporcionamos un metodología novedosa para construir clasificadores de seguridad robustos con ejemplos mínimos.
- Depuración: Un modelo herramienta de depuración le ayuda a investigar el comportamiento de Gemma y abordar posibles problemas.
- Guía: Puede acceder a las mejores prácticas para creadores de modelos basadas en la experiencia de Google en el desarrollo e implementación de modelos de lenguaje grandes.
Optimizado en marcos, herramientas y hardware
Puede ajustar los modelos de Gemma con sus propios datos para adaptarlos a las necesidades específicas de la aplicación, como el resumen o la generación aumentada de recuperación (RAG). Gemma admite una amplia variedad de herramientas y sistemas:
- Herramientas multimarco: Traiga su marco favorito, con implementaciones de referencia para inferencia y ajuste en Keras 3.0 multi-framework, PyTorch nativo, JAX y Hugging Face Transformers.
- Compatibilidad entre dispositivos: Los modelos de Gemma se ejecutan en tipos de dispositivos populares, incluidos portátiles, ordenadores de sobremesa, IoT, dispositivos móviles y la nube, lo que permite capacidades de IA ampliamente accesibles.
- Plataformas de hardware de última generación: hemos se asoció con NVIDIA para optimizar Gemma para las GPU NVIDIAdesde el centro de datos hasta la nube y las PC locales RTX AI, lo que garantiza un rendimiento líder en la industria y la integración con tecnología de vanguardia.
- Optimizado para Google Cloud: Vertex AI proporciona un amplio conjunto de herramientas MLOps con una variedad de opciones de ajuste e implementación con un solo clic mediante optimizaciones de inferencia integradas. La personalización avanzada está disponible con herramientas Vertex AI totalmente administradas o con GKE autoadministrado, incluida la implementación en una infraestructura rentable en GPU, TPU y CPU desde cualquier plataforma.
Créditos gratuitos para investigación y desarrollo.
Gemma está diseñada para la comunidad abierta de desarrolladores e investigadores que impulsan la innovación en IA. Puede comenzar a trabajar con Gemma hoy usando acceso gratuito en Kaggle, un nivel gratuito para portátiles Colab y $300 en créditos para usuarios nuevos de Google Cloud. Los investigadores también pueden solicitar Créditos de Google Cloud de hasta 500.000 dólares para acelerar sus proyectos.
Empezando
Puede explorar más sobre Gemma y acceder a guías de inicio rápido en ai.google.dev/gemma.
A medida que continuamos ampliando la familia de modelos Gemma, esperamos presentar nuevas variantes para diversas aplicaciones. Estén atentos a los eventos y oportunidades en las próximas semanas para conectarse, aprender y desarrollar con Gemma.
¡Estamos emocionados de ver lo que creas!