Was ist Gemma?

Gemma ist eine Familie von leichten, hochmodernen Open-Modellen, die aus denselben Forschungs- und Technologiemethoden erstellt wurden, die zur Erstellung der Gemini-Modelle verwendet wurden.

Wie kann ich Gemma verwenden?

Sie können Gemma für eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung verwenden. Gemma-Modelle erzielen außergewöhnliche Benchmark-Ergebnisse in den Größen 2B und 7B, übertreffen sogar einige größere Open-Modelle. Mit Keras 3.0 können Sie eine nahtlose Kompatibilität mit JAX, TensorFlow und PyTorch genießen, was es Ihnen ermöglicht, je nach Aufgabe mühelos Frameworks auszuwählen und zu wechseln.

Merkmale von Gemma

Von Design verantwortungsbewusst

Gemma-Modelle integrieren umfassende Sicherheitsmaßnahmen, die durch kuratierte Datensätze und rigoroses Feintuning verantwortungsbewusste und vertrauenswürdige KI-Lösungen gewährleisten.

Unübertroffene Leistung in der Größe

Gemma-Modelle erzielen außergewöhnliche Benchmark-Ergebnisse in den Größen 2B und 7B, übertreffen sogar einige größere Open-Modelle.

Framework-flexibel

Mit Keras 3.0 können Sie eine nahtlose Kompatibilität mit JAX, TensorFlow und PyTorch genießen, was es Ihnen ermöglicht, je nach Aufgabe mühelos Frameworks auszuwählen und zu wechseln.

Varianten von Gemma

Gemma

Gemma-Modelle sind leichte, textbasierte, dekoderbasierte große Sprachmodelle, die auf einem umfangreichen Datensatz von Text, Code und mathematischen Inhalten für eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung trainiert wurden.

CodeGemma

CodeGemma bietet leistungsstarke Code-Vervollständigungs- und Generierungsfunktionen in Größen, die für Ihren lokalen Computer geeignet sind.

PaliGemma

PaliGemma ist ein offenes Vision-Sprachmodell, das für eine führende Feinabstimmungsleistung bei einer Vielzahl von Vision-Sprach-Aufgaben konzipiert ist.

RecurrentGemma

RecurrentGemma ist ein technisch unterschiedliches Modell, das auf wiederkehrende neuronale Netze und lokale Aufmerksamkeit setzt, um die Speichereffizienz zu verbessern.

Schnellstartanleitungen für Entwickler

Sie finden Schnellstartanleitungen auf Kaggle, Google Cloud und Colab.