{"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\/es\/blog\/news\/google-otkryl-ai-model-gemma-osnovannuyu-na-tehnologiyah-obshhih-s-chat-botom-gemini","title":{"rendered":"Google ha presentado el modelo de IA Gemma, basado en tecnolog\u00edas comunes con el chatbot Gemini.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

La compa\u00f1\u00eda Google anunci\u00f3 la publicaci\u00f3n de un gran modelo de lenguaje de aprendizaje autom\u00e1tico llamado Gemma, construido utilizando tecnolog\u00edas aplicadas en el desarrollo del modelo de chatbot Gemini, que busca competir con ChatGPT. El modelo est\u00e1 disponible en cuatro variantes, abarcando 2 y 7 mil millones de par\u00e1metros, en representaciones b\u00e1sicas y optimizadas para sistemas de di\u00e1logo. Las variantes con 2 mil millones de par\u00e1metros son adecuadas para su uso en aplicaciones de consumo y su procesamiento requiere solo CPU. Las variantes con 7 mil millones de par\u00e1metros necesitan hardware m\u00e1s potente y contar con GPU o TPU. <\/p>\n

Entre las aplicaciones del modelo Gemma se incluyen la creaci\u00f3n de sistemas de di\u00e1logo y asistentes virtuales, generaci\u00f3n de texto, formaci\u00f3n de respuestas a preguntas formuladas en lenguaje natural, resumen y generalizaci\u00f3n de contenido, explicaci\u00f3n de conceptos y t\u00e9rminos, correcci\u00f3n de errores en texto, y ayuda en el aprendizaje de idiomas. Se soporta la creaci\u00f3n de diversos tipos de datos textuales, incluidos poemas, c\u00f3digo en lenguajes de programaci\u00f3n, reescritura de obras con otras palabras, y creaci\u00f3n de cartas seg\u00fan plantillas. Adem\u00e1s, el modelo tiene un tama\u00f1o relativamente peque\u00f1o que permite su uso en hardware con recursos limitados, como laptops y PCs comunes. <\/p>\n

La licencia del modelo permite su uso y distribuci\u00f3n gratuita no solo en proyectos de investigaci\u00f3n y personales, sino tambi\u00e9n en productos comerciales. Tambi\u00e9n se permite la creaci\u00f3n y publicaci\u00f3n de variantes modificadas del modelo. Sin embargo, las condiciones de uso proh\u00edben aplicar el modelo para llevar a cabo acciones maliciosas y prescriben utilizar en sus productos la versi\u00f3n m\u00e1s reciente de Gemma siempre que sea posible. <\/p>\n

El soporte para trabajar con modelos Gemma ya se ha a\u00f1adido a la caja de herramientas Transformers y al Responsible Generative AI Toolkit. Para optimizar el modelo, se puede utilizar el marco Keras y los backends para TensorFlow, JAX y PyTorch. Tambi\u00e9n se ha garantizado la posibilidad de usar Gemma con los marcos MaxText, NVIDIA NeMo y TensorRT-LLM. <\/p>\n

El tama\u00f1o del contexto considerado por el modelo Gemma es de 8 mil tokens (el n\u00famero de tokens que el modelo puede procesar y recordar al generar texto). Para comparaci\u00f3n, el tama\u00f1o del contexto de los modelos Gemini y GPT-4 es de 32 mil tokens, mientras que el modelo GPT-4 Turbo tiene 128 mil. El modelo solo admite el idioma ingl\u00e9s. En t\u00e9rminos de rendimiento, el modelo Gemma-7B es ligeramente inferior al modelo LLama 2 70B Chat y un poco superior a los modelos DeciLM-7B, PHI-2 (2.7B) y Mistral-7B-v0.1. En comparaci\u00f3n, la modelo de Google Gemma-7B supera ligeramente a LLama 2 7B\/13B y Mistral-7B.

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

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