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

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Gemma Açık Modelleri

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

Başlayın

Tasarımdan sorumludur

Kapsamlı güvenlik önlemleri içeren bu modeller, seçilmiş veri kümeleri ve titiz ayarlar aracılığıyla sorumlu ve güvenilir yapay zeka çözümleri sağlanmasına yardımcı olur.

Boyutta eşsiz performans

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

Çerçeve esnek

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 Çekim

MMLU

MMLU karşılaştırması, ön eğitim sırasında büyük dil modelleri tarafından edinilen bilgi kapsamını ve sorun çözme becerisini ölçen bir testtir.

25 çekim

ARC-C

ARC-c karşılaştırma, ARC-e veri kümesinin daha odaklanmış bir alt kümesidir ve yalnızca yaygın (alma-taban ve kelime birlikte bulunma) algoritmaları tarafından yanlış yanıtlanan soruları içerir.

5 Çekim

GSM8K

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

3-5 çekim

AGIEval

AGIEval karşılaştırma aracı, insan zihinsel yeteneklerini değerlendirmek için tasarlanmış gerçek sınavlardan türetilen soruları kullanarak bir dil modelinin genel zekasını test eder.

3 Çekim, Karyola

BBH

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

3 atış, F1

YERE YATIN

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

5 Çekim

Winogrande

Winogrande karşılaştırması, bir dil modelinin belirsiz boşlukları doldurma görevlerini ikili opsiyonlarla çözme becerisini test eder ve genelleştirilmiş sağduyulu akıl yürütmeyi gerektirir.

10 Çekim

HellaSwag

HellaSwag karşılaştırması, bir dil modelinin bir hikaye için en mantıklı sonu seçerek sağduyulu akıl yürütmeyi anlama ve uygulama becerisini zorlar.

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 karşılaştırma aracı, bir dil modelinin ileri düzey soru cevaplama becerilerini ilköğretim düzeyinde, çoktan seçmeli fen sorularıyla test eder.

0 Çekim

PIQA

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

0 Çekim

SIQA

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

0 Çekim

Boolq

BoolQ karşılaştırması, bir dil modelinin doğal olarak oluşan evet/hayır sorularını yanıtlama kabiliyetini test eder ve modellerin gerçek dünyada doğal dil çıkarım görevlerini yapma kabiliyetini test eder.

5 Çekim

TriviaQA

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

5 Çekim

NQ (Doğal Sorular) karşılaştırması, bir dil modelinin, gerçek dünyadaki soru cevaplama senaryolarını simüle ederek tüm Wikipedia makalelerinde yanıtları bulma ve anlama becerisini test eder.

kart@1

HumanEval

HumanEval karşılaştırması, çözümlerinin programlama problemleri için işlevsel birim testlerini geçip geçmediğini değerlendirerek dil modelinin kod oluşturma yeteneklerini test eder.

3 Çekim

MBPP

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

%100

%75

%50

%25

%100

%75

%50

%25

Gemma 1

2,5 Milyar

42,3

Gemma 2

2,6 Mr

51,3

Mistral

7 Mr

62,5

LAMA 3

38D

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

LAMA 3

38D

59,2

Gemma 1

7 Mr

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

LAMA 3

38D

45,7

Gemma 1

7 Mr

51,8

Gemma 2

68,6

Gemma 2

27B

74,0

Gemma 1

2,5 Milyar

24,2

Gemma 2

2,6 Mr

30,6

Mistral

7 Mr

44,0

LAMA 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 Mr

41,9

Mistral

7 Mr

56,0

LAMA 3

38D

61,1

Gemma 1

7 Mr

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 Mr

63,8

LAMA 3

38D

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

38D

76,1

Gemma 1

7 Mr

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 Mr

83,0

LAMA 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 Mr

15,0

Mistral

7 Mr

12,7

Gemma 1

7 Mr

24,3

Gemma 2

36,6

Gemma 2

27B

42,3

Gemma 1

2,5 Milyar

73,2

Gemma 2

2,6 Mr

80,1

Mistral

7 Mr

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

7 Mr

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 Mr

51,9

Mistral

7 Mr

47,0

Gemma 1

7 Mr

51,8

Gemma 2

53,4

Gemma 2

27B

53,7

Gemma 1

2,5 Milyar

69,4

Gemma 2

2,6 Mr

72,5

Mistral

7 Mr

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 Mr

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 Mr

23,2

Gemma 1

7 Mr

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 Mr

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.

Başlayın

Gemma 1

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

Başlayın

RecurrentGemma

RecurrentGemma, bellek verimliliğini artırmak için yinelenen nöral ağlardan ve yerel ilgiden yararlanan teknik olarak farklı bir modeldir.

Başlayın

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.

Başlayın

CodeGemma

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

Başlayın

Araçlarımızı keşfedin

ShieldGemma

ShieldGemma, yapay zeka modellerinin giriş ve çıkışlarını filtrelemek ve kullanıcıların güvenliğini sağlamak için Gemma 2 temel alınarak oluşturulmuş bir güvenlik içeriği sınıflandırıcı modeli 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 aç

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

Dokümanlarımızdaki 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 modellerinde NVIDIA NeMo Framework ile ince ayar yapın 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 Kitabı

PaliGemma ile resim altyazısı, CodeGemma ile kod oluşturma ve ince ayar yapılmış Gemma modelleriyle chatbot'lar 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 Bahçesi

Gemma 2'yi kendi verilerinizle özelleştirin

Kucaklayan Yüz Modelleri

Gemma'ya erişin, ince ayar yapın ve Gemma'yı dağıtın

Sorumlu Yapay Zeka Geliştirme

Tasarımdan Başlayan Sorumluluk

Özenle seçilmiş verilerle önceden eğitilen ve güvenlik odaklı hâle getirilmiştir. Bu hizmet, Gemma modelleriyle yapay zekanın güvenli ve sorumlu bir şekilde geliştirilmesini desteklemeye yardımcı olur.

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 Araç Seti, geliştiricilerin Sorumlu Yapay Zeka ile ilgili en iyi uygulamaları tasarlayıp uygulamalarını destekler.

Sorumlu Üretken Yapay Zeka Araç Seti'ni keşfedin

Google Cloud için optimize edildi

Google Cloud'daki Gemma modelleriyle, Vertex AI'ın tümüyle yönetilen araçlarıyla veya GKE'nin kendi kendini yöneten seçeneğiyle modeli ihtiyaçlarınıza göre derinlemesine özelleştirebilir, yapay zeka için optimize edilmiş esnek ve uygun maliyetli altyapıya dağıtabilirsiniz.

Google Cloud blogunda daha fazla bilgi

Google Cloud kredileriyle akademik araştırmaları hızlandırma

Akademik Araştırma Programı kısa süre önce başvuru dönemini 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 geliştirmenizi sağlayacak gelecekteki fırsatlar için takipte kalın.

Topluluğa katılın

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

Gemma Açık Modelleri

Tasarımdan sorumludur

Boyutta eşsiz performans

Çerçeve esnek

Gemma 2 ile tanışın

Gemma model ailesi

Gemma 2

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 Kitabı

Gemma modellerine hemen erişin

Sorumlu Yapay Zeka Geliştirme

Google Cloud için optimize edildi

Google Cloud kredileriyle akademik araştırmaları hızlandırma

Topluluğa katılın

Kaggle

Discord

Blog