Gemma 3
Gemini 2.0 모델을 지원하는 것과 동일한 연구 및 기술을 기반으로 빌드된 최첨단 경량 개방형 모델 모음
복잡한 작업 처리
Gemma 3의 128K 토큰 컨텍스트 윈도우를 사용하면 애플리케이션이 방대한 양의 정보를 처리하고 이해하여 더 정교한 AI 기능을 사용할 수 있습니다.
즉시 글로벌 시장 진출
Gemma 3의 탁월한 다국어 기능으로 여러 언어를 원활하게 소통하세요. 140개가 넘는 언어를 지원하여 전 세계 사용자에게 도달하는 애플리케이션을 개발하세요.
단어 및 이미지 이해
이미지, 텍스트, 동영상을 분석하는 애플리케이션을 쉽게 빌드하여 대화형 및 지능형 애플리케이션에 대한 새로운 가능성을 열어보세요.
세계 최고의 단일 가속기 모델로 빌드
Gemma로 연구 발전
고급 연구를 위한 전문 Gemma 모델 컬렉션을 살펴보세요.
ShieldGemma 2 신규
PaliGemma 2 신규
DataGemma
Gemma 범위
Gemma 3 벤치마크 시각화
차트와 상호작용하여 다양한 LLM 벤치마크에서 Gemma 3의 결과를 확인합니다.
MMLU-Pro
MMLU 벤치마크는 사전 학습 중에 대규모 언어 모델이 습득한 지식의 폭과 문제 해결 능력을 측정하는 테스트입니다.
LiveCodeBench
LeetCode 및 Codeforces와 같은 플랫폼의 실제 코딩 문제에서 코드 생성 기능을 평가합니다.
dev
Bird-SQL
다양한 도메인에서 자연어 질문을 복잡한 SQL 쿼리로 변환하는 모델의 기능을 테스트합니다.
GPQA 다이아몬드
생물학, 물리학, 화학 박사들이 작성한 어려운 질문으로 모델을 테스트합니다.
SimpleQA
간단한 사실적 질문에 짧은 문구로 답하는 모델의 능력을 평가합니다.
FACTS 그라운딩
주어진 입력 문서를 기반으로 LLM 응답이 사실에 기반하고 있고 충분히 상세한지 평가합니다.
MATH
MATH는 추론, 여러 단계의 문제 해결, 수학 개념 이해가 필요한 복잡한 수학 단어 문제를 해결하는 언어 모델의 능력을 평가합니다.
HiddenMath
내부 홀드아웃 경쟁 수학 문제 세트입니다.
값
MMMU
대학 수준의 지식이 필요한 다양한 학문 분야에서 멀티모달 이해 및 추론을 평가합니다.
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*다른 방법론의 성능에 관한 자세한 내용은 기술 보고서를 참고하세요. 기술 보고서 읽기
Gemmaverse 살펴보기
커뮤니티에서 만든 Gemma 모델과 도구로 구성된 광범위한 생태계로, 혁신을 지원하고 아이디어를 얻을 수 있습니다.
배포 타겟 선택
모바일
Google AI Edge로 기기 내 배포
지연 시간이 짧은 오프라인 기능을 위해 기기에 직접 배포합니다. 모바일 앱, IoT 기기, 삽입 시스템과 같이 실시간 응답성과 개인 정보 보호가 필요한 애플리케이션에 적합합니다.
Google Cloud 크레딧으로 학술 연구 가속화
Google Cloud의 Gemma 3 모델로 연구를 한 단계 업그레이드하세요. 지금 신청하여 Google Cloud 크레딧을 받고 연구의 한계를 뛰어넘고 과학 커뮤니티 발전에 기여하세요.
