Gemma Açık Modeller
Gemini modellerini oluşturmak için kullanılan aynı araştırma ve teknolojiden oluşturulan hafif, son teknoloji açık modeller ailesi
Tasarımdan sorumludur
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 olağanüstü karşılaştırma sonuçları elde eder ve hatta bazı daha büyük açık modellerden daha iyi performans gösterir.
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.
5 atış
MMLU
MMLU karşılaştırması, ön eğitim sırasında büyük dil modelleri tarafından edinilen bilgi kapsamını ve sorun çözme becerisini ölçen bir testtir.
25 çekimli
ARC-C
ARC-c karşılaştırması, ARC-e veri kümesinin daha odaklanmış bir alt kümesidir. Yalnızca yaygın (arama tabanlı ve kelimenin eşleşimde bulunma sıklığı) algoritmalar tarafından yanlış yanıtlanan soruları içerir.
5 atış
GSM8K
GSM8K karşılaştırması, bir dil modelinin genellikle birden fazla mantık adımı gerektiren ilkokul düzeyindeki matematik problemlerini çözme yeteneğini 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 Çekim, Karyola
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 çekimli, F1
YERE YATIN
DROP, paragraflar üzerinde ayrı ayrı akıl yürütme gerektiren bir okuma anlama karşılaştırmasıdır.
5 atış
Winogrande
Winogrande karşılaştırması, bir dil modelinin belirsiz boşlukları doldurma görevlerini ikili opsiyonlarla çözme becerisini test eder ve genelleştirilmiş sağduyulu akıl yürütmeyi gerektirir.
10 atış
HellaSwag
HellaSwag karşılaştırması, bir dil modelinin bir hikaye için en mantıklı sonu seçerek sağduyulu akıl yürütmeyi anlama ve uygulama becerisini zorlar.
4 çekimli
MATH
MATH, bir dil modelinin karmaşık matematiksel sözel problemleri, akıl yürütmeyi, çok adımlı problem çözmeyi ve matematiksel kavramları anlama becerisini çözme becerisini değerlendirir.
0 atış
ARC-e
ARC-e karşılaştırması, bir dil modelinin ileri düzey soru cevaplama becerilerini ilkokul düzeyine kadar gerçek, çoktan seçmeli fen sorularıyla test eder.
0 atış
PIQA
PIQA karşılaştırması, günlük fiziksel etkileşimlerle ilgili soruları yanıtlayarak bir dil modelinin fiziksel sağduyu bilgisini anlama ve uygulama becerisini test eder.
0 atış
SIQA
SIQA karşılaştırması, insanların eylemleri ve bu eylemlerin sosyal etkileri hakkında sorular sorarak bir dil modelinin sosyal etkileşimler ve sosyal sağduyu hakkındaki bilgisini 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
NQ (Natural Questions) karşılaştırması, gerçek dünyadaki soru-cevap senaryolarını simüle ederek bir dil modelinin Vikipedi makalelerinin tamamında yanıtları bulup anlama yeteneğini 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 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
%0
%100
%75
%50
%25
%0
Gemma 1
2,5 milyar
Gemma 2
2,6 milyar
Mistral
7 milyar
LLAMA 3
38D
Gemma 1
7 milyar
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 Milyar
Gemma 2
2,6 Mr
Mistral
7 milyar
LAMA 3
8B
Gemma 1
7 milyar
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 Milyar
Gemma 2
2,6 milyar
Mistral
7 milyar
LLAMA 3
38D
Gemma 1
7 milyar
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 Milyar
Gemma 2
2,6 milyar
Mistral
7 milyar
LAMA 3
8B
Gemma 1
7 Mr
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 milyar
Gemma 2
2,6 milyar
Mistral
7 Mr
KAMERA 3
8B
Gemma 1
7 milyar
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 Milyar
Gemma 2
2,6 milyar
Mistral
7 Mr
LLAMA 3
8B
Gemma 1
7 milyar
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 milyar
Gemma 2
2,6 milyar
Mistral
7 milyar
LLAMA 3
8B
Gemma 1
7 milyar
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 milyar
Gemma 2
2,6 milyar
Mistral
7 milyar
LAMA 3
38D
Gemma 1
7 milyar
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 milyar
Gemma 2
2,6 milyar
Mistral
7 milyar
Gemma 1
7 milyar
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 Milyar
Gemma 2
2,6 milyar
Mistral
7 milyar
Gemma 1
7B
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 milyar
Gemma 2
2,6 milyar
Mistral
7 Mr
Gemma 1
7 milyar
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 milyar
Gemma 2
2,6 Mr
Mistral
7B
Gemma 1
7 milyar
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 milyar
Gemma 2
2,6 milyar
Mistral
7 milyar
Gemma 1
7 milyar
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 milyar
Gemma 2
2,6 milyar
Mistral
7 milyar
Gemma 1
7 Mr
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 Milyar
Gemma 2
2,6 milyar
Mistral
7 milyar
Gemma 1
7 milyar
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 milyar
Gemma 2
2,6 Mr
Mistral
7 milyar
Gemma 1
7 milyar
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
Gemma 1
2,5 milyar
Gemma 2
2,6 milyar
Mistral
7 milyar
Gemma 1
7 milyar
Gemma 2
9B
Gemma 2
27B
*Bunlar, önceden eğitilmiş modellere ilişkin karşılaştırmalardır. Diğer metodolojilerle ilgili performans ayrıntıları için teknik rapora göz atın.
Gemma model ailesi
Araçlarımızı keşfedin
Geliştiriciler için hızlı başlangıç kılavuzları
İş ortağı hızlı başlangıç kılavuzları
Gemma Tarif Defteri
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.
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 benimsemek amacıyla model sınırlamalarını ortaya çıkarır.
Sorumlu Geliştirme
Sorumlu Üretken Yapay Zeka Aracı Kiti, geliştiricilerin sorumlu yapay zeka en iyi uygulamalarını tasarlamasını ve uygulamasını destekler.
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 kredileriyle akademik araştırmaları hızlandırma
Akademik Araştırma Programı'nın başvuru dönemi kısa süre önce sona erdi. Program kapsamında, Gemma modellerini kullanarak bilimsel keşfin sınırlarını zorlayan araştırmacıları desteklemek için Google Cloud kredileri verildi. Bu girişimden çıkacak çığır açan araştırmaları görmeyi sabırsızlıkla bekliyoruz.
Google Cloud ile araştırmanızı geliştirmenizi sağlayacak gelecekteki fırsatlar için takipte kalın.
Topluluğa katılın
ML modeli topluluğundaki diğer kullanıcılarla bağlantı kurun, keşif yapın ve bilgilerinizi paylaşın.