Google DeepMind снова вступает в гонку открытого исходного кода в сфере искусственного интеллекта с запуском новой модели Gemma.

Сегодня Google DeepMind представила Gemma — новые открытые модели ИИ с параметрами 2B и 7B. Эти модели используют те же исследования и технологии, что и недавно анонсированные модели Gemini.

Gemma будет доступна в предварительно обученных и адаптированных под инструкции вариантах, с разрешительной коммерческой лицензией и инструментарием для ответственного генеративного ИИ. Кроме того, Google DeepMind предоставляет цепочки инструментов для вывода и контролируемой тонкой настройки (SFT), совместимые с основными фреймворками: JAX, PyTorch и TensorFlow через Keras 3.0. Разработчики смогут использовать готовые блокноты в Colab и Kaggle, а Gemma совместима с Hugging Face, MaxText и NVIDIA NeMo. Предварительно обученные и адаптированные модели можно запускать на ноутбуках, рабочих станциях или в Google Cloud, с возможностями развертывания на Vertex AI и Google Kubernetes Engine.

NVIDIA также сотрудничает с Google для повышения оптимизации на всех платформах NVIDIA AI, в том числе на локальных ПК RTX AI, чтобы улучшить производительность Gemma.

Жанин Бэнкс, вице-президент и генеральный менеджер Developer X в Google, отметила, что модели Gemma продолжают приверженность Google открытым технологиям для разработки ИИ, основываясь на таких инструментах, как TensorFlow и JAX, а также моделях, таких как PaLM2 и AlphaFold. Она подчеркнула, что insights, полученные во время разработки модели Gemini, показывают, что разработчики часто используют как открытые модели, так и API на разных этапах своих рабочих процессов. "Мы стремимся стать единственным провайдером как API, так и открытых моделей, предлагая самый широкий спектр возможностей для нашего сообщества," — заявила Бэнкс.

Трис Уаркенти, директор по управлению продуктами Google DeepMind, объявил, что компания выпустит комплексные бенчмарки для оценки Gemma в сравнении с другими моделями, которые будут доступны на рейтингах OpenLLM. "Мы сотрудничаем с NVIDIA и Hugging Face, чтобы гарантировать, что все публичные бенчмарки проведены с использованием этих моделей," — сказал он, выразив гордость за прозрачный, ориентированный на сообщество подход, использованный в ходе разработки.

Gemma описывается как "ответственный по дизайну". Уаркенти подчеркнул, что эти модели прошли обширные оценки для обеспечения безопасности. В блоге Google DeepMind указано, что Gemma соответствует Принципам ИИ, включая автоматизированные методы для фильтрации личной информации из тренировочных наборов данных и использование обучения с подкреплением от человеческой обратной связи (RLHF) для поощрения ответственного поведения. Проведены строгие оценки, включая ручное тестирование и автоматизированное тестирование на противодействие, для оценки рисковых профилей моделей.

Уаркенти также подчеркнул важность открытой экосистемы для формирования ответственного ИИ. "Мы считаем, что разнообразные взгляды разработчиков и исследователей по всему миру необходимы для эффективного обратного связи и улучшения систем безопасности," — отметил он. "Интеграция этой обратной связи и общения с сообществом — ключ к ценности этого проекта."