O que é Gemma?

Gemma é uma família de modelos abertos, leves e de última geração construídos a partir da mesma pesquisa e tecnologia utilizadas para criar os modelos Gemini.

Como posso usar Gemma?

Você pode usar Gemma para uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural. Os modelos Gemma alcançam resultados excepcionais nos benchmarks em seus tamanhos de 2B e 7B, superando até mesmo alguns modelos abertos maiores. Com o Keras 3.0, você pode desfrutar de compatibilidade perfeita com JAX, TensorFlow e PyTorch, capacitando você a escolher e alternar facilmente entre frameworks, dependendo da sua tarefa.

Recursos do Gemma

Responsável por design

Os modelos Gemma incorporam medidas abrangentes de segurança, garantindo soluções de IA responsáveis e confiáveis por meio de conjuntos de dados curados e ajustes rigorosos.

Desempenho incomparável em tamanho

Os modelos Gemma alcançam resultados excepcionais nos benchmarks em seus tamanhos de 2B e 7B, superando até mesmo alguns modelos abertos maiores.

Flexível em frameworks

Com o Keras 3.0, você pode desfrutar de compatibilidade perfeita com JAX, TensorFlow e PyTorch, capacitando você a escolher e alternar facilmente entre frameworks, dependendo da sua tarefa.

Variantes do Gemma

Gemma

Os modelos Gemma são modelos de linguagem grandes, leves, de texto para texto, somente decodificadores, treinados em um enorme conjunto de dados de texto, código e conteúdo matemático para uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural.

CodeGemma

CodeGemma traz capacidades poderosas de conclusão e geração de código em tamanhos adequados para o seu computador local.

PaliGemma

PaliGemma é um modelo aberto de linguagem de visão projetado para um desempenho de ajuste fino líder de classe em uma ampla gama de tarefas de linguagem de visão.

RecurrentGemma

RecurrentGemma é um modelo tecnicamente distinto que alavanca redes neurais recorrentes e atenção local para melhorar a eficiência da memória.

Guias de início rápido para desenvolvedores

Você pode encontrar guias de início rápido no Kaggle, Google Cloud e Colab.