¿Qué es Gemma?
Gemma es una familia de modelos abiertos ligeros y de última generación construidos a partir de la misma investigación y tecnología utilizada para crear los modelos Gemini.
¿Cómo puedo usar Gemma?
Puedes utilizar Gemma para una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural. Los modelos Gemma logran resultados excepcionales en pruebas de referencia en sus tamaños de 2B y 7B, incluso superando a algunos modelos abiertos más grandes. Con Keras 3.0, puedes disfrutar de una compatibilidad perfecta con JAX, TensorFlow y PyTorch, lo que te permite elegir y cambiar de frameworks fácilmente según tu tarea.
Características de Gemma
Responsable por diseño
Los modelos Gemma incorporan medidas de seguridad integrales, garantizando soluciones de IA responsables y confiables a través de conjuntos de datos curados y ajustes rigurosos.
Rendimiento inigualable en tamaño
Los modelos Gemma logran resultados excepcionales en pruebas de referencia en sus tamaños de 2B y 7B, incluso superando a algunos modelos abiertos más grandes.
Flexible en el framework
Con Keras 3.0, puedes disfrutar de una compatibilidad perfecta con JAX, TensorFlow y PyTorch, lo que te permite elegir y cambiar de frameworks fácilmente según tu tarea.
Variantes de Gemma
Gemma
Los modelos Gemma son modelos de lenguaje grandes, ligeros, de texto a texto y solo decodificadores, entrenados en un conjunto de datos masivo de texto, código y contenido matemático para una variedad de tareas de procesamiento de lenguaje natural.
CodeGemma
CodeGemma ofrece potentes capacidades de autocompletado y generación de código en tamaños adecuados para tu ordenador local.
PaliGemma
PaliGemma es un modelo de visión-lenguaje abierto diseñado para un rendimiento de ajuste fino de clase líder en una amplia gama de tareas de visión-lenguaje.
RecurrentGemma
RecurrentGemma es un modelo técnicamente distinto que aprovecha las redes neuronales recurrentes y la atención local para mejorar la eficiencia de la memoria.
Guías de inicio rápido para desarrolladores
Puedes encontrar guías de inicio rápido en Kaggle, Google Cloud y Colab.
