Consultez le dépôt des livres de recettes Gemma pour des exemples de génération et de réglage ! En savoir plus

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Modèles ouverts Gemma

Une famille de modèles ouverts légers et de pointe conçus à partir des recherches et des technologies utilisées pour créer les modèles Gemini

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Conception responsable

En intégrant des mesures de sécurité complètes, ces modèles contribuent à garantir des solutions d'IA responsables et fiables grâce à une sélection d'ensembles de données et à des réglages rigoureux.

Performances inégalées en termes de taille

Les modèles Gemma obtiennent des résultats de benchmark exceptionnels dans leurs tailles 2 milliards, 7 milliards, 9 milliards et 27 milliards, et surpassent même certains modèles ouverts plus importants.

Cadre flexible

Avec Keras 3.0, profitez d'une compatibilité totale avec JAX, TensorFlow et PyTorch, ce qui vous permet de choisir et de changer facilement de frameworks en fonction de votre tâche.

Découvrez
Gemma 2

Repensé pour offrir des performances exceptionnelles et une efficacité inégalée, Gemma 2 est optimisé pour des inférences à une vitesse fulgurante sur divers matériels.

<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> Essayez Gemma 2 dans Google AI Studio

5 shots

MMLU

Le benchmark MMLU est un test qui mesure l'étendue des connaissances et des capacités de résolution de problèmes acquises par les grands modèles de langage lors du pré-entraînement.

25 shots

ARC-C

Le benchmark ARC-c est un sous-ensemble plus ciblé de l'ensemble de données ARC-e, qui ne contient que des questions auxquelles les algorithmes courants (base de récupération et cooccurrence de mots) répondent de manière incorrecte.

5 shots

GSM8K

Le benchmark GSM8K teste la capacité d'un modèle de langage à résoudre des problèmes mathématiques au niveau de l'école primaire, qui nécessitent souvent plusieurs étapes de raisonnement.

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AGIEval

Le benchmark AGIEval teste l'intelligence générale d'un modèle de langage à l'aide de questions issues d'examens réels conçus pour évaluer les capacités intellectuelles humaines.

3-shot, CoT

BBH

Le benchmark BBH (BIG-Bench Hard) se concentre sur des tâches considérées au-delà des capacités des modèles de langage actuels, en testant leurs limites dans différents domaines de raisonnement et de compréhension.

3-shot, F1

DROP

DROP est un benchmark de compréhension en lecture qui nécessite un raisonnement discret sur des paragraphes.

5 shots

Winogrande

Le benchmark de Winogrande teste la capacité d'un modèle de langage à résoudre des tâches de remplissage ambiguës avec des options binaires, ce qui nécessite un raisonnement de bon sens généralisé.

10 shots

HellaSwag

Le benchmark HellaSwag met en question la capacité d'un modèle de langage à comprendre et à appliquer le raisonnement de bon sens en choisissant la fin la plus logique d'une histoire.

4 prises

MATH

MATH évalue la capacité d'un modèle de langage à résoudre des problèmes écrits mathématiques complexes, nécessitant un raisonnement, une résolution de problèmes en plusieurs étapes et la compréhension de concepts mathématiques.

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ARC-e

Le benchmark ARC-e teste les compétences avancées d'un modèle de langage en matière de réponse à des questions sur des questions scientifiques à choix multiples et à un niveau d'enseignement primaire.

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PIQA

Le benchmark PIQA teste la capacité d'un modèle de langage à comprendre et à appliquer des connaissances de bon sens physiques en répondant à des questions sur les interactions physiques quotidiennes.

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SIQA

Le benchmark SIQA évalue la compréhension d'un modèle de langage des interactions sociales et du bon sens social en posant des questions sur les actions des individus et leurs implications sociales.

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Boolq

Le benchmark BoolQ teste la capacité d'un modèle de langage à répondre à des questions de type oui/non qui se posent naturellement, en testant la capacité du modèle à effectuer des tâches d'inférence en langage naturel réelles.

5 shots

TriviaQA

Le benchmark TriviaQA évalue les compétences de compréhension en lecture avec des triples des questions-réponses-preuve.

5 shots

L'analyse comparative des questions naturelles teste la capacité d'un modèle de langage à trouver et à comprendre des réponses dans des articles Wikipédia entiers, en simulant des scénarios réels de réponse à des questions.

pass@1

HumanEval

Le benchmark HumanEval teste la capacité de génération de code d'un modèle de langage en évaluant si ses solutions réussissent les tests unitaires fonctionnels pour les problèmes de programmation.

3 shots

MBPP

Le benchmark MBPP teste la capacité d'un modèle de langage à résoudre des problèmes de programmation Python de base, en se concentrant sur les concepts fondamentaux de la programmation et l'utilisation des bibliothèques standards.

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Gemma 1

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*Il s'agit des valeurs de référence des modèles pré-entraînés. Consultez le rapport technique pour en savoir plus sur les performances avec d'autres méthodologies.

<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> Lire le rapport technique

Famille de modèles Gemma

Nouveauté

Gemma 2

Gemma 2 propose trois nouveaux modèles puissants et efficaces disponibles avec 2, 9 et 27 milliards de tailles de paramètres, le tout avec des améliorations de sécurité intégrées.

Commencer

Gemma 1

Les modèles Gemma sont de grands modèles de langage légers, de texte à texte et basés uniquement sur un décodeur. Ils sont entraînés sur un vaste ensemble de données de texte, de code et de contenus mathématiques pour réaliser diverses tâches de traitement du langage naturel.

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RecurrentGemma

RecurrentGemma est un modèle techniquement distinct qui exploite les réseaux de neurones récurrents et l'attention locale pour améliorer l'efficacité de la mémoire.

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PaliGemma

PaliGemma est un modèle de langage de vision ouvert inspiré de PaLI-3, qui exploite SigLIP et Gemma, conçu comme un modèle polyvalent pour être transféré vers un large éventail de tâches de langage visuel.

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CodeGemma

En s'appuyant sur la base de nos modèles Gemma d'origine pré-entraînés, CodeGemma offre de puissantes fonctionnalités de saisie et de génération de code dans des tailles adaptées à votre ordinateur local.

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Découvrez nos outils

ShieldGemma

ShieldGemma est une suite de modèles de classificateurs de contenu liés à la sécurité, basés sur Gemma 2, pour filtrer les entrées et sorties des modèles d'IA et assurer la sécurité des utilisateurs.

Champ d'application Gemma

Gemma Scope offre aux chercheurs une transparence sans précédent sur les processus de prise de décision de nos modèles Gemma 2.

Guides de démarrage rapide pour les développeurs

Découvrez les guides de démarrage rapide sur Kaggle.

Consultez la page Modèles Kaggle pour trouver des guides de démarrage rapide, des exemples de code et des discussions pour Gemma.

Ouvrir dans Kaggle

Entraînement et déploiement sur Google Cloud

Gemma 2 fonctionne mieux sur Google Cloud, avec une optimisation TPU de bout en bout pour des performances de pointe et un coût total de possession sur Vertex.

Ouvrir dans Vertex AI

Essayez l'adaptation de faible rang avec JAX via Keras 3

Adaptez les modèles Gemma à votre domaine et à vos données uniques avec le framework de backend de votre choix via Keras 3.

Ouvrir dans Colab

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Guides de démarrage rapide pour les partenaires

Hugging Face

Utilisez Hugging Face Transformers et TRL pour affiner les tâches d'inférence avec des modèles Gemma.

NVIDIA

Ajustez des modèles Gemma avec NVIDIA NeMo Framework et exportez-les vers TensorRT-LLM pour la production.

LangChain

Ce tutoriel vous explique comment utiliser Gemma et LangChain, qui s'exécutent dans Google Cloud ou dans votre environnement Colab.

N'importe quelle échelle

Cette documentation explique comment utiliser Gemma via un point de terminaison Anyscale en tant que points de terminaison d'API entièrement gérés.

MongoDB

Cet article explique comment utiliser Gemma comme modèle de fondation dans un pipeline ou un système de génération avec augmentation de la récupération.

Pondérations et biais

Explorez en détail le registre de modèles de W&B et lancez les outils de lancement grâce à un exemple détaillé utilisant les modèles Gemma de Google.

Livre de recettes Gemma

Explorez une collection de recettes pratiques et d'exemples montrant la puissance et la polyvalence de Gemma pour des tâches telles que le sous-titrage d'images avec PaliGemma, la génération de code avec CodeGemma et la création de chatbots avec des modèles Gemma affinés.

<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> En cuisine

Accédez aux modèles Gemma dès aujourd'hui

Modèles Kaggle

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Vertex AI Model Garden

Personnalisez Gemma 2 avec vos propres données

Modèles Hugging Face

Accéder, ajuster et déployer Gemma

Développement d'IA responsable

Responsabilité dès la conception

Nous pré-entraînéons sur des données soigneusement sélectionnées et conçus pour assurer la sécurité. Développement d'IA sécurisé et responsable s'appuyant sur les modèles Gemma.

Évaluation robuste et transparente

Des évaluations complètes et des rapports transparents révèlent les limites du modèle permettant d'adopter une approche responsable pour chaque cas d'utilisation.

Favoriser un développement responsable

Le kit d'IA générative responsable aide les développeurs à concevoir et à mettre en œuvre les bonnes pratiques d'IA responsable.

<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> Découvrir le kit d'IA responsable

Optimisé pour Google Cloud

Avec les modèles Gemma sur Google Cloud, vous pouvez personnaliser en profondeur le modèle en fonction de vos besoins spécifiques grâce aux outils entièrement gérés de Vertex AI ou à l'option autogérée de GKE, et le déployer sur une infrastructure flexible et économique optimisée par l'IA.

<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> En savoir plus sur le blog Google Cloud

Accélérer la recherche universitaire avec les crédits Google Cloud

Faites avancer vos recherches avec les modèles Gemma 2 dans Google Cloud. Cette nouvelle vague de modèles ouverts étend notre soutien à la recherche de pointe. Inscrivez-vous dès maintenant pour recevoir des crédits Google Cloud afin de repousser les limites de votre recherche et de contribuer au progrès de la communauté scientifique.

Les chercheurs sélectionnés recevront des crédits Google Cloud pour accélérer leurs projets scientifiques.

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