Modelli aperti Gemma
Una famiglia di modelli aperti leggeri e all'avanguardia creati sulla base della stessa ricerca e tecnologia impiegata per creare i modelli Gemini.
Responsabile "by design"
Incorporando misure di sicurezza complete, questi modelli aiutano a garantire soluzioni di IA responsabili e affidabili attraverso set di dati selezionati e messa a punto rigorosa.
Prestazioni senza pari in termini di dimensioni
I modelli Gemma ottengono risultati di benchmark eccezionali per le dimensioni 2B e 7B, superando addirittura le prestazioni di alcuni modelli aperti più grandi.
Framework flessibile
Keras 3.0 ti offre una compatibilità perfetta con JAX, TensorFlow e PyTorch, in modo da poter scegliere e cambiare facilmente i framework in base alle tue attività.
Varianti del modello Gemma
Guide rapide per gli sviluppatori
Guide rapide per i partner
Altre guide per i partner saranno disponibili a breve
Benchmark
Gemma fissa un nuovo livello di prestazioni all'avanguardia in termini di dimensioni rispetto ai modelli popolari come Llama 2 e Mistral 7B.
5 scatti, primo 1
MMLU
Il benchmark MMLU è un test che misura l'ampiezza della conoscenza e la capacità di risoluzione dei problemi acquisita dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) durante il preaddestramento.
Tiro 0
HellaSwag
Il benchmark HellaSwag sfida la capacità di un modello linguistico di comprendere e applicare il ragionamento del buon senso selezionando il finale più logico di una storia.
Tiro 0
PIQA
Il benchmark PIQA verifica la capacità di un modello linguistico di comprendere e applicare le conoscenze del buon senso fisico rispondendo a domande sulle interazioni fisiche quotidiane.
Tiro 0
SIQA
Il benchmark SIQA valuta la comprensione delle interazioni sociali e del buon senso sociale da parte di un modello linguistico, ponendo domande sulle azioni delle persone e sulle loro implicazioni sociali.
Tiro 0
Boolq
Il benchmark BoolQ verifica la capacità di un modello linguistico di rispondere a domande sì/no che si verificano in modo naturale (generate in contesti senza prompt e senza vincoli), testando la capacità dei modelli di svolgere attività reali di inferenza del linguaggio naturale.
punteggio parziale
Winogrande
Il benchmark di Winogrande verifica la capacità di un modello linguistico di risolvere attività ambigue di riempimento vuoto con opzioni binarie, che richiedono un ragionamento di buon senso generalizzato.
Tiri a 7 tiri
CQA
Il CQA benchmark valuta le prestazioni dei modelli linguistici sulla risposta a domande a scelta multipla, richiedendo diversi tipi di conoscenza del buon senso.
OBQA
Il benchmark OBQA valuta la capacità di un modello linguistico di eseguire risposte avanzate a domande con ragionamento in più passaggi, conoscenza del buon senso e comprensione RTF, modellata sulla base di esami in libri aperti.
ARC-e
Il benchmark ARC-e verifica le capacità avanzate di risposta alle domande di un modello linguistico con domande scientifiche a scelta multipla di livello scolastico autentico.
ARC
Il benchmark ARC-c è un sottoinsieme più specifico del set di dati ARC-e, contenente solo domande con risposte errate da parte di algoritmi comuni (base di recupero e co-occorrenza delle parole).
5 scatti
TriviaQA
Il benchmark di TriviaQA verifica la capacità di comprensione della lettura con prove di domande-risposta triple.
tessera@1
HumanEval
Il benchmark HumanEval verifica le capacità di generazione del codice di un modello linguistico valutando se le sue soluzioni superano i test delle unità funzionali per problemi di programmazione.
3 scatti
MBPP
Il benchmark MBPP verifica la capacità di un modello linguistico di risolvere problemi di programmazione Python di base, concentrandosi sui concetti fondamentali della programmazione e sull'utilizzo della libreria standard.
marco@1
GSM8K
Il benchmark GSM8K verifica la capacità di un modello linguistico di risolvere problemi matematici a livello di scuola primaria che spesso richiedono più passaggi di ragionamento.
4 scatti
MATH
Il benchmark MATH valuta la capacità di un modello linguistico di risolvere complessi problemi matematici con parole, richiedendo ragionamento, capacità di risolvere problemi in più fasi e comprensione dei concetti matematici.
AGIEval
Il benchmark AGIEval verifica l'intelligenza generale di un modello linguistico utilizzando domande derivate da esami reali studiati per valutare le capacità intellettuali umane (esami di ammissione al college, esami di legge e così via).
BBH
Il benchmark BBH (BIG-Bench Hard) si concentra su attività che vanno oltre le capacità degli attuali modelli linguistici, testando i loro limiti su vari ambiti di ragionamento e comprensione.
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Gemma
7b
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Mistral
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*Consulta il report tecnico per i dettagli sulle prestazioni con altre metodologie
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I modelli Gemma sono disponibili in tutti i tuoi hub modelli preferiti.
Sviluppo dell'IA responsabile
Responsabilità per progettazione
Preaddestrati su dati accuratamente selezionati e ottimizzati per la sicurezza, contribuendo a rendere possibile uno sviluppo di IA sicuro e responsabile basato sui modelli Gemma.
Valutazione solida e trasparente
Valutazioni complete e report trasparenti rivelano i limiti del modello per adottare un approccio responsabile per ogni caso d'uso.
Favorire lo sviluppo responsabile
Il toolkit per l'IA generativa responsabile supporta gli sviluppatori nella progettazione e nell'implementazione delle best practice per l'IA responsabile.
Ottimizzato per Google Cloud
Con i modelli Gemma su Google Cloud, puoi personalizzare in modo approfondito il modello in base alle tue esigenze specifiche con gli strumenti completamente gestiti di Vertex AI o l'opzione autogestita di GKE ed eseguirne il deployment in un'infrastruttura flessibile ed economica ottimizzata per l'IA.
Accelerare la ricerca accademica con i crediti Google Cloud
Il programma di ricerca accademica ha recentemente concluso il periodo di candidatura, assegnando crediti Google Cloud per supportare i ricercatori che si spingono oltre i confini della scoperta scientifica utilizzando i modelli Gemma. Siamo entusiasti di vedere la ricerca innovativa che emerge da questa iniziativa.
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Competi per creare il miglior assistente IA per ML engineer
Kaggle sta organizzando una competizione che sfida i partecipanti a utilizzare i modelli Gemma per creare i migliori assistenti IA per attività di ingegneria ML. I vincitori verranno annunciati al Google I/O.
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