Google Gemma. Μια νέα γενιά μοντέλων ΤΝ
Η Google παρουσίασε το Gemma, μια νέα οικογένεια μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης ανοιχτού κώδικα, σηματοδοτώντας μια σημαντική αλλαγή στην προσέγγισή της για την κοινή χρήση της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης.
Τα μοντέλα Gemma βασίζονται στην ίδια έρευνα και τεχνολογία με τα εμβληματικά μοντέλα Gemini της Google, τα οποία έχουμε εξετάσει στα εκπαιδευτικά προγράμματα generative ai που συνδιοργανώνουμε με το Πανεπιστήμιο Αιγαίου , προσφέροντας μια ελαφριά, υπερσύγχρονη εναλλακτική λύση για προγραμματιστές και ερευνητές.
Η κίνηση αυτή αποτελεί μέρος της ευρύτερης δέσμευσης της Google να συμβάλει στην ανοικτή κοινότητα της τεχνητής νοημοσύνης, ακολουθώντας το ιστορικό της απελευθέρωσης μετασχηματιστικών τεχνολογιών όπως το TensorFlow, το BERT και το AlphaFold.
Βασικά χαρακτηριστικά των μοντέλων Google Gemma
Συμβατότητα μεταξύ διαφορετικών πλατφορμών και πλαισίων: Τα μοντέλα Gemma υποστηρίζουν εργαλεία πολλαπλών πλαισίων και είναι συμβατά σε διάφορες συσκευές, συμπεριλαμβανομένων φορητών υπολογιστών, επιτραπέζιων υπολογιστών, συσκευών IoT, κινητών συσκευών και πλατφορμών cloud. Είναι βελτιστοποιημένα για απόδοση σε NVIDIA GPUs και Google Cloud TPUs, εξασφαλίζοντας ευρεία προσβασιμότητα και κορυφαίες επιδόσεις στον κλάδο.
Η Nvidia ανέφερε πως είχε μια στενή συνεργασία με τη Google για να βελτιώσει τα μοντέλα Gemma, χρησιμοποιώντας το TensorRT, το οποίο είναι ένα από τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα της Nvidia, κατά τη διάρκεια της ανάπτυξής τους. Πριν την ανακοίνωση των κερδών της εταιρείας την Τετάρτη, η Nvidia προανήγγειλε μέσω μιας δημοσίευσης στο επίσημο blog της ότι σκοπεύει να εντάξει σύντομα το Gemma στην πρόσφατα εγκαινιασμένη λειτουργία Chat With RTX.
Εργαλειοθήκη Responsible AI Toolkit: Παράλληλα με τα μοντέλα Gemma, η Google κυκλοφόρησε μια εργαλειοθήκη Responsible AI Toolkit. Αυτή η εργαλειοθήκη παρέχει στους προγραμματιστές καθοδήγηση και εργαλεία για τη δημιουργία ασφαλέστερων εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης, δίνοντας έμφαση στην υπεύθυνη χρήση και την καινοτομία.
Φιλοσοφία ανοικτού μοντέλου: Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά μοντέλα ανοικτού κώδικα, τα μοντέλα Gemma συνοδεύονται από όρους χρήσης που επιτρέπουν την υπεύθυνη εμπορική χρήση και διανομή. Η προσέγγιση αυτή αποσκοπεί στην εξισορρόπηση των πλεονεκτημάτων της ανοικτής πρόσβασης με την ανάγκη μετριασμού των κινδύνων κακής χρήσης.
Εφαρμογές και προσβασιμότητα
Τα μοντέλα Gemma είναι σχεδιασμένα για μια ποικιλία εργασιών που βασίζονται στη γλώσσα, όπως η παραγωγή κειμένου, η περίληψη και τα chatbots. Είναι ιδιαίτερα κατάλληλα για προγραμματιστές που αναζητούν κορυφαίες επιδόσεις σε μικρότερα, πιο οικονομικά αποδοτικά μοντέλα.
Η Google ισχυρίζεται ότι παρά το μικρότερο μέγεθός τους, τα μοντέλα Gemma ξεπερνούν σημαντικά μεγαλύτερα μοντέλα σε βασικούς δείκτες αναφοράς
Οι προγραμματιστές και οι ερευνητές μπορούν να έχουν πρόσβαση στα μοντέλα Gemma μέσω πλατφορμών όπως οι Kaggle, Hugging Face, NVIDIA NeMo και Vertex AI της Google. Η Google παρέχει δωρεάν πρόσβαση στο Gemma στο Kaggle, μια δωρεάν βαθμίδα για τα σημειωματάρια Colab και πιστώσεις 300 δολαρίων για τους χρήστες που χρησιμοποιούν για πρώτη φορά το Google Cloud, ενώ οι ερευνητές δικαιούνται έως και 500.000 δολάρια σε πιστώσεις Google Cloud
Για να εξασφαλίσουν δικαίωμα πρόσβασης στο Gemma, απαιτείται από τους ενδιαφερόμενους προγραμματιστές και χρήστες να συμπληρώσουν ένα σχετικό έντυπο αίτησης και να δώσουν τη συγκατάθεσή τους μέσω ενός ειδικού εντύπου. Ας δούμε ακολούθως αναλυτικά τον τρόπο με τον οποίο οι προγραμματιστές μπορούν να ξεκινήσουν με τα μοντέλα Gemma .
Πρόσβαση στα μοντέλα Gemma
Παραλλαγές μοντέλων: Τα μοντέλα Gemma διατίθενται σε δύο μεγέθη, Gemma 2B και Gemma 7B, με διαθέσιμες τόσο προ-εκπαιδευμένες όσο και συντονισμένες με οδηγίες παραλλαγές
Ενσωμάτωση και συμβατότητα
Πλαίσια: Τα μοντέλα Gemma υποστηρίζουν σημαντικά πλαίσια όπως JAX, PyTorch και TensorFlow μέσω του εγγενούς Keras 3.0, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να εργάζονται με τα εργαλεία που προτιμούν.
Cross-Device: Τα μοντέλα είναι συμβατά με διάφορες συσκευές, όπως φορητούς υπολογιστές, επιτραπέζιους υπολογιστές, συσκευές IoT, κινητά και πλατφόρμες cloud.
Βελτιστοποίηση υλικού: Τα μοντέλα Gemma είναι βελτιστοποιημένα τόσο για NVIDIA GPUs όσο και για Google Cloud TPUs, εξασφαλίζοντας υψηλές επιδόσεις σε διαφορετικές πλατφόρμες υλικού.
Λεπτομερής ρύθμιση και προσαρμογή
Λεπτομερής ρύθμιση βάσει των δεδομένων σας: Οι προγραμματιστές μπορούν να προσαρμόσουν τα μοντέλα Gemma σε δικά τους δεδομένα για να τα προσαρμόσουν στις συγκεκριμένες ανάγκες των εφαρμογών. Αυτό μπορεί να γίνει χρησιμοποιώντας αλυσίδες εργαλείων για συμπερασμό και επιτηρούμενη τελειοποίηση (SFT) σε όλα τα μεγάλα πλαίσια
API LoRA: Το Keras 3 εισάγει ένα νέο LoRA API (Low Rank Adaptation) για αποτελεσματική λεπτομερή ρύθμιση παραμέτρων, η οποία μπορεί να είναι ιδιαίτερα χρήσιμη για την προσαρμογή των μοντέλων Gemma σε νέες εργασίες με λιγότερες εκπαιδεύσιμες παραμέτρους
Ανάπτυξη
Vertex AI: Οι προγραμματιστές μπορούν να χρησιμοποιούν τα μοντέλα Gemma στο Vertex AI για να επωφεληθούν από μια ολοκληρωμένη πλατφόρμα ML που απλοποιεί τη ρύθμιση, τη διαχείριση και την παρακολούθηση των μοντέλων
Google Kubernetes Engine (GKE): Τα μοντέλα Gemma μπορούν να αναπτυχθούν στο GKE, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να δημιουργήσουν προσαρμοσμένες εφαρμογές και να κλιμακωθούν από το πρωτότυπο στην παραγωγή
Εμπορική χρήση
Όροι χρήσης: επιτρέποντας σε οργανισμούς όλων των μεγεθών να αξιοποιήσουν αυτά τα μοντέλα για τα προϊόντα και τις υπηρεσίες τους.
Συνοπτικά, οι προγραμματιστές μπορούν να χρησιμοποιούν τα μοντέλα Gemma, αποκτώντας πρόσβαση σε αυτά μέσω διαφόρων πλατφορμών, ενσωματώνοντάς τα με τα προτιμώμενα πλαίσια, προσαρμόζοντάς τα για συγκεκριμένες εργασίες, αναπτύσσοντάς τα σε υπηρεσίες cloud, όπως η Vertex AI και η GKE, και διασφαλίζοντας την υπεύθυνη χρήση με την παρεχόμενη εργαλειοθήκη Responsible AI Toolkit τα χαρακτηριστικά της οποίας θα αναπτύξουμε εκτενέστερα ακολούθως.
Responsible AI Toolkit
Η Google εισήγαγε ένα Responsible Generative AI Toolkit παράλληλα με τα νέα μοντέλα Gemma. Αυτή η εργαλειοθήκη έχει σχεδιαστεί για να βοηθήσει τους προγραμματιστές και τους ερευνητές να δημιουργήσουν ασφαλέστερες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης παρέχοντας καθοδήγηση και εργαλεία για την υπεύθυνη ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης. Μπορείτε να διαβάσετε άρθρο μας για το wormgpt που αναλύουμε δια του παραδείγματος του το τι κινδύνους ελλοχεύονται σε μια ΤΝ που δεν διαθέτει τέτοιους μηχανισμούς.
Ακολουθούν τα βασικά χαρακτηριστικά και στοιχεία της εργαλειοθήκης:
Ταξινόμηση ασφαλείας: Η εργαλειοθήκη περιλαμβάνει μια νέα μεθοδολογία για τη δημιουργία ισχυρών ταξινομητών ασφαλείας με ελάχιστα παραδείγματα, οι οποίοι μπορούν να βοηθήσουν στον εντοπισμό και τον μετριασμό των πιθανών κινδύνων σε εφαρμογές ΤΝ.
Εργαλεία εντοπισμού σφαλμάτων: Παρέχεται ένα εργαλείο εντοπισμού σφαλμάτων στο μοντέλο για να βοηθήσει τους προγραμματιστές να διερευνήσουν τη συμπεριφορά του Gemma και να αντιμετωπίσουν πιθανά προβλήματα που μπορεί να προκύψουν κατά την ανάπτυξη ή την εγκατάσταση εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης.
Καθοδήγηση για τους κατασκευαστές μοντέλων: Η εργαλειοθήκη προσφέρει βέλτιστες πρακτικές για τους κατασκευαστές μοντέλων με βάση την εμπειρία της Google στην ανάπτυξη και την εγκατάσταση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων. Αυτή η καθοδήγηση έχει ως στόχο να διασφαλίσει ότι οι προγραμματιστές μπορούν να κατασκευάσουν εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης που τηρούν ηθικά πρότυπα και υπεύθυνη χρήση.
Τεχνικές αντιμετώπισης κινδύνων και μετριασμού: Η εργαλειοθήκη καλύπτει διάφορες πτυχές της υπεύθυνης τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της ασφάλειας, της ιδιωτικής ζωής, της δικαιοσύνης και της λογοδοσίας. Παρέχει πόρους για την αξιολόγηση των κινδύνων, τον καθορισμό πολιτικών ασφαλείας, τη δημιουργία διασφαλίσεων εισόδου και εξόδου, την αξιολόγηση της ασφάλειας του μοντέλου και του συστήματος, τη δημιουργία αντικειμένων διαφάνειας και την ανάλυση της συμπεριφοράς του μοντέλου.
Learning Interpretability Tool (LIT): Αυτό το εργαλείο αποτελεί μέρος της εργαλειοθήκης και έχει σχεδιαστεί για τη διερεύνηση της συμπεριφοράς του Gemma, η οποία μπορεί να είναι ζωτικής σημασίας για την κατανόηση και τη βελτίωση των αποτελεσμάτων του μοντέλου.
Μια στρατηγική στροφή της Google
Η κυκλοφορία του Gemma αντιπροσωπεύει μια στρατηγική στροφή της Google προς την υιοθέτηση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης ανοικτού κώδικα. Η κίνηση αυτή θεωρείται ως απάντηση στην αυξανόμενη ζήτηση για προσβάσιμα, υψηλής ποιότητας μοντέλα ΤΝ και ως ένας τρόπος για την προώθηση της καινοτομίας και της συνεργασίας εντός της κοινότητας ΤΝ. Προσφέροντας το Gemma ως ανοιχτά μοντέλα, η Google στοχεύει να δώσει τη δυνατότητα στους προγραμματιστές και τους ερευνητές να βασιστούν στην τεχνολογία της, διατηρώντας όμως παράλληλα τη δέσμευσή της για υπεύθυνη ανάπτυξη ΤΝ
Συμπερασματικά θα μπορούσαμε να πούμε ότι τα μοντέλα Gemma προσφέρουν μια νέα, προσιτή επιλογή για τους προγραμματιστές και τους ερευνητές που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την τεχνολογία ΤΝ της Google. Με τον ελαφρύ σχεδιασμό τους, τη συμβατότητα πολλαπλών πλατφορμών και την εστίαση στην υπεύθυνη ΤΝ, τα μοντέλα Gemma είναι έτοιμα να συμβάλουν σημαντικά στο ανοικτό οικοσύστημα ΤΝ.
Θανάσης Δαβαλάς