Oluşturma ve ayarlama örnekleri için Gemma Cookbook deposuna göz atın. Daha fazla bilgi

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Gemma Açık Modeller

Gemini modellerini oluşturmak için kullanılan araştırma ve teknolojiyle geliştirilmiş hafif, son teknoloji ürünü açık modeller ailesi

Başlayın

Tasarımdan sorumlu

Kapsamlı güvenlik önlemleri içeren bu modeller, seçili veri kümeleri ve titiz ayarlamalar sayesinde sorumlu ve güvenilir yapay zeka çözümleri sunmaya yardımcı olur.

Boyut açısından benzersiz performans

Gemma modelleri 2B, 7B, 9B ve 27B boyutlarında, bazı daha büyük açık modellerden daha iyi performans gösterse de olağanüstü karşılaştırma sonuçları elde ediyor.

Esnek çerçeve

Keras 3.0 ile JAX, TensorFlow ve PyTorch ile sorunsuz uyumluluğun keyfini çıkarın. Böylece, görevinize bağlı olarak çerçeveleri zahmetsizce seçebilir ve değiştirebilirsiniz.

Gemma 2 ile tanışın

Olağanüstü performans ve eşsiz verimlilik için yeniden tasarlanan Gemma 2, çeşitli donanımlarda son derece hızlı çıkarım için optimizasyon sağlar.

Google AI Studio'da Gemma 2'yi deneyin

5 atış

MMLU

MMLU karşılaştırması, ön eğitim sırasında büyük dil modellerinin edindiği bilginin kapsamını ve problem çözme becerisini ölçen bir testtir.

25 çekim

ARC-C

ARC-c karşılaştırması, ARC-e veri kümesinin daha odaklanmış bir alt kümesidir. Yalnızca yaygın (arama tabanlı ve kelime eşleşmesi) algoritmalar tarafından yanlış yanıtlanan soruları içerir.

5 atış

GSM8K

GSM8K karşılaştırması, bir dil modelinin, sıklıkla birden çok akıl yürütme adımı gerektiren ilkokul düzeyindeki matematik problemlerini çözme becerisini test eder.

3-5-shot

AGIEval

AGIEval karşılaştırması, insan entelektüel yeteneklerini değerlendirmek için tasarlanmış gerçek sınavlardan alınan soruları kullanarak bir dil modelinin genel zekasını test eder.

3 atış, CoT

BBH

BBH (BIG-Bench Hard) karşılaştırması, mevcut dil modellerinin yeteneklerinin ötesinde olduğu düşünülen görevlere odaklanır ve çeşitli akıl yürütme ve anlama alanlarında bu modellerin sınırlarını test eder.

3 atış, F1

YERE YATIN

DROP, paragraflar üzerinde ayrı ayrı akıl yürütmeler gerektiren bir okuduğunu anlama ölçütüdür.

5 atış

Winogrande

Winogrande karşılaştırması, bir dil modelinin, genelleştirilmiş sağduyulu akıl yürütme gerektiren, boşluk doldurma görevlerini ikili seçeneklerle çözme yeteneğini test eder.

10 Çekim

HellaSwag

HellaSwag karşılaştırması, bir dil modelinin bir hikayenin en mantıklı sonunu seçerek sağduyulu akıl yürütmeyi anlama ve uygulama yeteneğini test eder.

4 Çekim

Matematik

MATH, bir dil modelinin karmaşık matematiksel sözel problemleri, akıl yürütmeyi, çok adımlı problem çözmeyi ve matematiksel kavramları anlama becerisini çözme becerisini değerlendirir.

0 Çekim

ARC-e

ARC-e karşılaştırması, bir dil modelinin ileri düzey soru yanıtlama becerilerini ilkokul düzeyinde gerçek çoktan seçmeli bilim sorularıyla test eder.

0 atış

PIQA

PIQA karşılaştırması, bir dil modelinin günlük fiziksel etkileşimlerle ilgili soruları yanıtlayarak fiziksel sağduyu bilgisini anlama ve uygulama becerisini test eder.

0 atış

SIQA

SIQA karşılaştırması, insanların eylemleri ve sosyal etkileri hakkında sorular sorarak bir dil modelinin sosyal etkileşimler ve sosyal sağduyu ile ilgili anlayışını değerlendirir.

0 atış

Boolq

BoolQ karşılaştırması, bir dil modelinin doğal olarak ortaya çıkan evet/hayır sorularını yanıtlama becerisini test ederek modelin gerçek dünyadaki doğal dil çıkarımı görevlerini yapma becerisini test eder.

5 atış

TriviaQA

TriviaQA karşılaştırmalı değerlendirme, okumayı anlama becerilerini soru-cevap üçlü yöntemi ile test eder.

5 Çekim

NQ (Natural Questions) karşılaştırması, gerçek hayattaki soru-cevap senaryolarını simüle ederek bir dil modelinin Vikipedi makalelerinin tamamında yanıtları bulup anlama yeteneğini test eder.

kart@1

HumanEval

HumanEval karşılaştırması, bir dil modelinin kod oluşturma yeteneklerini test eder. Bunun için modelin çözümlerinin programlama sorunlarıyla ilgili işlevsel birim testlerini geçip geçmediğini değerlendirir.

3 çekimli

MBPP

MBPP karşılaştırması, temel programlama kavramlarına ve standart kitaplık kullanımına odaklanarak bir dil modelinin temel Python programlama sorunlarını çözme becerisini test eder.

%100

%75

%50

%25

%100

%75

%50

%25

Gemma 1

2,5 milyar

42,3

Gemma 2

2,6 milyar

51,3

Mistral

7 Mr

62,5

LLAMA 3

66,6

Gemma 1

7 Mr

64,4

Gemma 2

71,3

Gemma 2

27B

75,2

Gemma 1

2,5 Milyar

48,5

Gemma 2

2,6 Mr

55,4

Mistral

7 Mr

60.5

LLAMA 3

38D

59,2

Gemma 1

7 milyar

61,1

Gemma 2

68,4

Gemma 2

27B

71,4

Gemma 1

2,5 milyar

15.1

Gemma 2

2,6 Mr

23,9

Mistral

7 Mr

39,6

LLAMA 3

45,7

Gemma 1

7 milyar

51,8

Gemma 2

68,6

Gemma 2

27B

74,0

Gemma 1

2,5 milyar

24,2

Gemma 2

2,6 milyar

30,6

Mistral

7 Mr

44,0

LLAMA 3

38D

45,9

Gemma 1

7 Mr

44,9

Gemma 2

52,8

Gemma 2

27B

55,1

Gemma 1

2,5 milyar

35,2

Gemma 2

2,6 milyar

41,9

Mistral

7 Mr

56,0

LAMA 3

61,1

Gemma 1

7 milyar

59,0

Gemma 2

68,2

Gemma 2

27B

74,9

Gemma 1

2,5 Milyar

48,5

Gemma 2

2,6 Mr

52,0

Mistral

7 milyar

63,8

LAMA 3

58,4

Gemma 1

7 Mr

56,3

Gemma 2

69,4

Gemma 2

27B

74,2

Gemma 1

2,5 milyar

66,8

Gemma 2

2,6 Mr

70,9

Mistral

7 Mr

78,5

LAMA 3

76,1

Gemma 1

7 milyar

79,0

Gemma 2

80,6

Gemma 2

27B

83,7

Gemma 1

2,5 Milyar

71,7

Gemma 2

2,6 Mr

73,0

Mistral

7 milyar

83,0

LLAMA 3

38D

82,0

Gemma 1

7 Mr

82,3

Gemma 2

81,9

Gemma 2

27B

86,4

Gemma 1

2,5 Milyar

11,8

Gemma 2

2,6 milyar

15,0

Mistral

7 milyar

12,7

Gemma 1

7 milyar

24,3

Gemma 2

36,6

Gemma 2

27B

42,3

Gemma 1

2,5 Milyar

73,2

Gemma 2

2,6 milyar

80,1

Mistral

7 milyar

80,5

Gemma 1

7 Mr

81,5

Gemma 2

88,0

Gemma 2

27B

88,6

Gemma 1

2,5 Milyar

77,3

Gemma 2

2,6 Mr

77,8

Mistral

82,2

Gemma 1

7 Mr

81,2

Gemma 2

81,7

Gemma 2

27B

83,2

Gemma 1

2,5 milyar

49,7

Gemma 2

2,6 milyar

51,9

Mistral

7 milyar

47,0

Gemma 1

7 milyar

51,8

Gemma 2

53,4

Gemma 2

27B

53,7

Gemma 1

2,5 Milyar

69,4

Gemma 2

2,6 milyar

72,5

Mistral

7 milyar

83,2

Gemma 1

7 Mr

83,2

Gemma 2

84,2

Gemma 2

27B

84,8

Gemma 1

2,5 milyar

53,2

Gemma 2

2,6 Mr

59,4

Mistral

7 Mr

62,5

Gemma 1

7 milyar

63,4

Gemma 2

76,6

Gemma 2

27B

83,7

Gemma 1

2,5 milyar

12,5

Gemma 2

2,6 Mr

16,7

Mistral

7 milyar

23,2

Gemma 1

7 milyar

23,0

Gemma 2

29,2

Gemma 2

27B

34,5

Gemma 1

2,5 Milyar

22,0

Gemma 2

2,6 Mr

17,7

Mistral

7 milyar

26,2

Gemma 1

7 Mr

32,3

Gemma 2

40,2

Gemma 2

27B

51,8

Gemma 1

2,5 milyar

29,2

Gemma 2

2,6 Mr

29,6

Mistral

7 Mr

40,2

Gemma 1

7 Mr

44,4

Gemma 2

52,4

Gemma 2

27B

62,6

*Bunlar, önceden eğitilmiş modellere ilişkin karşılaştırmalardır. Diğer metodolojilerle ilgili performans ayrıntıları için teknik rapora göz atın.

Teknik raporu okuyun

Gemma model ailesi

Yeni sürüm

Gemma 2

Gemma 2; 2, 9 ve 27 milyar parametre boyutunda üç yeni, güçlü ve verimli model sunuyor. Bu modellerin hepsi, yerleşik güvenlik iyileştirmelerine sahip.

Hugging Face'i kullanmaya başlayın Kaggle'ı kullanmaya başlama

Yeni sürüm

DataGemma

DataGemma, LLM'leri Google'ın Data Commons'tan alınan kapsamlı gerçek dünya verilerine bağlamak için tasarlanmış ilk açık modellerdir.

Kaggle'ı kullanmaya başlama

Gemma 1

Gemma modelleri, çeşitli doğal dil işleme görevleri için metin, kod ve matematiksel içeriklerden oluşan muazzam bir veri kümesi kullanılarak eğitilmiş hafif, metinden metne ve yalnızca kod çözücü olan büyük dil modelleridir.

Kaggle'ı kullanmaya başlama

RecurrentGemma

RecurrentGemma, bellek verimliliğini artırmak için yinelemeli sinir ağlarından ve yerel dikkatten yararlanan teknik açıdan farklı bir modeldir.

Kaggle'da çalışmaya başlama

PaliGemma

PaliGemma, PaLI-3'ten esinlenerek SigLIP ve Gemma'dan yararlanan bir açık görüş-dil modelidir. SigLIP ve Gemma, çok çeşitli vizyon-dil görevlerine aktarım için çok yönlü bir model olarak tasarlanmıştır.

Kaggle'ı kullanmaya başlama

CodeGemma

Önceden eğitilmiş orijinal Gemma modellerimizin temellerinden yararlanan CodeGemma, yerel bilgisayarınıza uygun boyutlarda güçlü kod tamamlama ve oluşturma yetenekleri sağlar.

Kaggle'ı kullanmaya başlama

Araçlarımızı keşfedin

ShieldGemma

ShieldGemma, yapay zeka modellerinin giriş ve çıkışlarını filtrelemek ve kullanıcıyı güvende tutmak için Gemma 2'ye dayalı bir güvenlik içeriği sınıflandırıcı model paketidir.

Gemma Kapsamı

Gemma Scope, Gemma 2 modellerimizin karar verme süreçlerinde araştırmacılara benzersiz bir şeffaflık sunuyor.

Geliştiriciler için hızlı başlangıç kılavuzları

Kaggle'daki hızlı başlangıç kılavuzlarını keşfedin

Gemma ile ilgili hızlı başlangıç kılavuzları, kod örnekleri ve tartışmaları bulmak için Kaggle Modelleri sayfasını ziyaret edin.

Kaggle'da aç

Google Cloud'da eğitim ve dağıtım

Gemma 2, Vertex'te pazar lideri performans ve toplam sahip olma maliyeti için uçtan uca TPU optimizasyonuyla Google Cloud'da en iyi performansı gösterir.

Vertex AI'da açma

Kesas 3 üzerinden JAX ile düşük sıralı uyarlamayı deneyin

Keras 3 aracılığıyla Gemma modellerini, kendi seçtiğiniz arka uç çerçevesiyle benzersiz alanınıza ve verilerinize uyarlayın.

Colab'de aç

Belgelerimizdeki tüm hızlı başlangıç kılavuzlarını görüntüleyin Tüm hızlı başlangıç kılavuzlarını görüntüleyin

İş ortağı hızlı başlangıç kılavuzları

Kucaklayan Yüz

Gemma modelleriyle görevlerine ince ayar yapmak ve çıkarım yapmak için Hugging Face Transformers ve TRL özelliklerini kullanın.

NVIDIA

Gemma modellerini NVIDIA NeMo Framework ile hassaslaştırın ve üretim için TensorRT-LLM'ye aktarın.

LangChain

Bu eğitim, Google Cloud'da veya Colab ortamınızda çalışan Gemma ve LangChain'i kullanmaya nasıl başlayacağınızı gösterir.

Herhangi bir ölçek

Bu dokümanlarda, Gemma'nın Anyscale Uç Noktası üzerinden tümüyle yönetilen API uç noktaları olarak nasıl kullanılacağı gösterilmektedir.

MongoDB

Bu makalede, almayla geliştirilmiş bir oluşturma ardışık düzeni veya sisteminde temel model olarak Gemma'dan nasıl yararlanılacağı açıklanmaktadır.

Ağırlıklar ve Önyargılar

Google'ın Gemma modellerinin kullanıldığı, adım adım açıklamalı bir örnekle W&B'nin Model Kaydı ve Lansman araçlarını derinlemesine inceleyin.

Gemma Tarif Defteri

PaliGemma ile resim altyazı oluşturma, CodeGemma ile kod oluşturma ve hassas ayarlanmış Gemma modelleriyle chatbot oluşturma gibi görevler için Gemma'nın gücünü ve çok yönlülüğünü gösteren pratik tarifler ve örnekler koleksiyonunu keşfedin.

Yemek yapmaya başlayın

Gemma modellerine hemen erişin

Kaggle modelleri

Kaggle'da Gemma 2 modellerine erişme

Vertex AI Model Garden

Gemma 2'yi kendi verilerinizle özelleştirme

Kucak açan yüz modelleri

Gemma'ya erişme, ayarlarını yapma ve dağıtma

Sorumlu Yapay Zeka Geliştirme

Tasarımdan Sorumluluk

Dikkatlice seçilmiş verilerle önceden eğitilmiş ve güvenlik için ayarlanmış olan bu modeller, Gemma modellerine dayalı güvenli ve sorumlu yapay zeka geliştirmeyi destekler.

Sağlam ve Şeffaf Değerlendirme

Kapsamlı değerlendirmeler ve şeffaf raporlama, her kullanım alanı için sorumlu bir yaklaşım benimsemeyle ilgili model sınırlamalarını ortaya çıkarır.

Sorumlu Gelişimi Destekleme

Sorumlu Üretken Yapay Zeka Aracı Kiti, geliştiricilerin sorumlu yapay zeka en iyi uygulamalarını tasarlamasını ve uygulamasını destekler.

Sorumlu Üretken Yapay Zeka Aracı Kiti'ni keşfedin

Google Cloud için optimize edilmiş

Google Cloud'daki Gemma modelleriyle, Vertex AI'ın tamamen yönetilen araçlarını veya GKE'nin kendi kendine yönetilen seçeneğini kullanarak modeli özel ihtiyaçlarınıza göre derinlemesine özelleştirebilir ve esnek ve uygun maliyetli yapay zeka için optimize edilmiş altyapıya dağıtabilirsiniz.

Google Cloud blogundan daha fazla bilgi edinin

Google Cloud kredileriyle akademik araştırmaları hızlandırma

Akademik Araştırma Programı başvuru dönemini kısa süre önce tamamladı ve Gemma modellerini kullanarak bilimsel keşfin sınırlarını zorlayan araştırmacıları desteklemek için Google Cloud kredisi kazandı. Bu girişimle ortaya çıkan çığır açan araştırmaları görmek bizi heyecanlandırıyor.

Google Cloud ile araştırmanızı ilerletmenize yardımcı olacak gelecekteki fırsatlar için takipte kalın.

Topluluğa katılın

ML model topluluğundaki diğer kişilerle bağlantı kurun, keşfedin ve bilgilerinizi paylaşın.

Gemma Açık Modeller

Tasarımdan sorumlu

Boyut açısından benzersiz performans

Esnek çerçeve

Gemma 2 ile tanışın

Gemma model ailesi

Gemma 2

DataGemma

Gemma 1

RecurrentGemma

PaliGemma

CodeGemma

Araçlarımızı keşfedin

Geliştiriciler için hızlı başlangıç kılavuzları

Kaggle'daki hızlı başlangıç kılavuzlarını keşfedin

Google Cloud'da eğitim ve dağıtım

Kesas 3 üzerinden JAX ile düşük sıralı uyarlamayı deneyin

İş ortağı hızlı başlangıç kılavuzları

Gemma Tarif Defteri

Gemma modellerine hemen erişin

Sorumlu Yapay Zeka Geliştirme

Google Cloud için optimize edilmiş

Google Cloud kredileriyle akademik araştırmaları hızlandırma

Topluluğa katılın

Kaggle

Discord

Blog