{"id":113821,"date":"2024-02-23T22:02:47","date_gmt":"2024-02-23T20:02:48","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/google-otkryl-ai-model-gemma-osnovannuyu-na-tehnologiyah-obshhih-s-chat-botom-gemini"},"modified":"2024-02-23T22:02:47","modified_gmt":"2024-02-23T20:02:48","slug":"google-otkryl-ai-model-gemma-osnovannuyu-na-tehnologiyah-obshhih-s-chat-botom-gemini","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/google-otkryl-ai-model-gemma-osnovannuyu-na-tehnologiyah-obshhih-s-chat-botom-gemini","title":{"rendered":"Google hat das KI-Modell Gemma er\u00f6ffnet, das auf Technologien basiert, die auch im Chatbot Gemini verwendet werden.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Google hat die Ver\u00f6ffentlichung eines gro\u00dfen Sprachmodells f\u00fcr maschinelles Lernen namens Gemma angek\u00fcndigt, das auf Technologien basiert, die auch f\u00fcr das Chatbot-Modell Gemini verwendet werden, das versucht, mit ChatGPT zu konkurrieren. Das Modell ist in vier Varianten erh\u00e4ltlich, die 2 und 7 Milliarden Parameter in Basis- und f\u00fcr Dialogsysteme optimierten Versionen abdecken. Die Varianten mit 2 Milliarden Parametern eignen sich f\u00fcr den Einsatz in Verbraucheranwendungen und k\u00f6nnen ausreichend mit CPU verarbeitet werden. Die Varianten mit 7 Milliarden Parametern erfordern leistungsf\u00e4higere Hardware sowie einen GPU oder TPU. <\/p>\n

Zu den Anwendungsbereichen des Modells Gemma geh\u00f6ren die Erstellung von Dialogsystemen und virtuellen Assistenten, die Textgenerierung, das Beantworten von Fragen in nat\u00fcrlicher Sprache, die Zusammenfassung und Verdichtung von Inhalten, das Erkl\u00e4ren von Konzepten und Begriffen, das Korrigieren von Textfehlern sowie die Unterst\u00fctzung beim Sprachenlernen. Es erm\u00f6glicht die Erstellung verschiedener Arten von Textdaten, einschlie\u00dflich Gedichten, Programmiercode, das Umschreiben von Werken in anderen Worten und die Erstellung von Vorlagen f\u00fcr Briefe. Das Modell hat zudem eine vergleichsweise geringe Gr\u00f6\u00dfe, sodass es auf eigener Hardware mit begrenzten Ressourcen eingesetzt werden kann, beispielsweise auf normalen Laptops und PCs. <\/p>\n

Die Lizenz f\u00fcr das Modell erlaubt die kostenlose Nutzung und Verbreitung nicht nur in Forschungs- und Personalprojekten, sondern auch in kommerziellen Produkten. Es ist ebenfalls gestattet, modifizierte Varianten des Modells zu erstellen und zu ver\u00f6ffentlichen. Die Nutzungsbedingungen verbieten jedoch den Einsatz des Modells f\u00fcr sch\u00e4dliche Aktivit\u00e4ten und verlangen, die neueste Version von Gemma in den eigenen Produkten zu verwenden, soweit dies m\u00f6glich ist. <\/p>\n

Die Unterst\u00fctzung der Arbeit mit dem Gemma-Modell wurde bereits in das Transformers-Toolset und in das Responsible Generative AI Toolkit integriert. Zur Optimierung des Modells kann das Keras-Framework sowie Backends f\u00fcr TensorFlow, JAX und PyTorch verwendet werden. Es besteht auch die M\u00f6glichkeit, Gemma mit den Frameworks MaxText, NVIDIA NeMo und TensorRT-LLM zu nutzen. <\/p>\n

Der von dem Gemma-Modell ber\u00fccksichtigte Kontext hat eine Gr\u00f6\u00dfe von 8.000 Tokens (Anzahl der Tokens, die das Modell bei der Textgenerierung verarbeiten und sich merken kann). Zum Vergleich: Der Kontextumfang der Modelle Gemini und GPT-4 betr\u00e4gt 32.000 Tokens, w\u00e4hrend das GPT-4 Turbo-Modell \u00fcber 128.000 Tokens verf\u00fcgt. Das Modell unterst\u00fctzt nur die englische Sprache. In Bezug auf die Leistung schneidet das Gemma-7B-Modell etwas schlechter ab als das LLama 2 70B Chat und liegt leicht vor den Modellen DeciLM-7B, PHI-2 (2.7B) und Mistral-7B-v0.1. Im Vergleich zu Google schneidet das Gemma-7B-Modell etwas besser ab als das LLama 2 7B\/13B und das Mistral-7B.

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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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