Gemma は、Gemini モデルの作成に使用されたものと同じ研究とテクノロジーに基づいて構築された、軽量で最先端のオープンモデルのファミリーです。Google DeepMind と Google の他のチームによって開発された Gemma は、ラテン語の gemma（貴石）にちなんで名付けられました。Gemma モデルの重みは、イノベーション、コラボレーション、AI の責任ある使用を促進するデベロッパー ツールでサポートされています。
Gemma は、Gemma モデルは、アプリケーション内、ハードウェア、モバイル デバイス、ホスト型サービスで実行できます。これらのモデルをチューニング手法でカスタマイズし、デベロッパーやユーザーにとって重要な特定のタスクを実行することもできます。Gemma モデルは、Gemini モデル ファミリーからインスピレーションと技術的リネージを引き出し、AI 開発コミュニティが拡張してさらに発展するように設計されています。
準備ができたら、Gemma モデルの使用を使ってみる
事前トレーニング済みモデルと指示用調整モデル
追加のトレーニングで Gemma モデルの動作を変更し、特定のタスクでモデルのパフォーマンスを向上させることができます。このプロセスはモデルのチューニングと呼ばれます。この方法では、モデルがターゲット タスクを実行する能力が向上しますが、他のタスクではモデルの性能が悪化する可能性があります。このため、Gemma モデルは、指示用調整バージョンと事前トレーニング済みバージョンの両方で使用できます。
- 指示用調整モデル（IT） - このバージョンのモデルは人間の言語によるインタラクションでトレーニングされ、chat bot と同様に会話入力に応答できます。
- 事前トレーニング済み（PT） - このバージョンのモデルは、Gemma コアデータのトレーニング セット以外の特定のタスクや手順ではトレーニングされません。チューニングを行わずに、これらのモデルをアプリケーションにデプロイしないでください。
次のステップ
Gemma スタートガイドを参照して、Gemma でアプリケーションを構築する。