Google、Gemini ベースのオープンソース AI、Gemma の最初の 2 つの亜種を発表

2月にGoogleは、 Geminiをベースにしたオープンソースの人工知能であるGemmaの発表で驚かせた。研究者と開発者を対象としたこのバージョンには、過去数時間で 2 つの新しい亜種がリリースされました。

一方では、 CodeGemmaがあります。これは、その名前が示すように、プログラミング タスクを指向しています。一方では、研究実験用に効率が最適化されたアーキテクチャを誇るRecurrentGemma が登場します。

Google は、これらの新しい亜種は Gemma の利点を最大限に活用していると説明しています。これにより、効率的、高速かつ軽量になり、さまざまなソフトウェアやハードウェアに適応するのに十分な柔軟性が得られます。つまり、CodeGemma と RecurrentGemma は、PyTorch や JAX などのフレームワークに実装でき、Google Cloud TPU、NVIDIA グラフィックスを備えたシステム、またはコンピュータやラップトップなどのより小規模なセットアップ上で実行できます。

CodeGemma と RecurrentGemma、Google Gemma の最初の亜種

オリジナルの Gemma モデルと同様に、Google は開発者や研究者による採用を考慮して、これらの最初の亜種を発売しました。 CodeGemmaの場合、AI を使用してコード行や関数を完成させたり、コードのブロック全体を記述したりできます。 JavaScript、Java、C++、Rust、Python などの言語と互換性があり、さまざまなタスクに最適化された3 つのバージョンで提供されます。

• コードを完成または生成するために事前トレーニングされた 70 億のパラメータを持つバリアント。
• 70 億のパラメーターを備えたもう 1 つのオプションは、指示に従うように最適化されており、コード チャットとして機能します。
• 20 億のパラメーターを備えた小規模な代替手段は、コードを迅速に完成させるために PC 上でローカルに実行するように設計されています。

したがって、Google がプログラマーの作業を容易にすることを目的とした Gemma の亜種として CodeGemma を作成したことは明らかです。このようにして、タスクを合理化し、人工知能をワークフローに統合する機会が得られます。

一方、 RecurrentGemma は、 AI 分野の研究者にとって理想的な選択肢として自社を位置づけたいと考えています。 Googleは、この亜種は2月に発表したオープンソースモデルの1つであるGemma 2Bと同様のパフォーマンスを提供すると説明している。ただし、独自のアーキテクチャを使用しているため、メモリの使用効率が大幅に向上します。

これは、利用可能な小さなハードウェアを最大限に活用できるため、あまり強力な機器を持っていない人にとっては非常に役立ちます。さらに、より高いバッチで推論を行うことができるため、1 秒あたりにより多くのトークンを生成できます。

すぐに使用できます

Google Gemma の最初の 2 つの亜種である CodeGemma と RecurrentGemma の実験を始めたい人には、自由に使える豊富なリソースがあります。 Mountain View では、AI とその亜種についての詳細を提供するだけでなく、クイック スタート手順、構成、微調整についても提供するガイドをいくつか公開しています。そして何よりも、この資料の多くはスペイン語で入手できるため、分析と使用が大幅に簡素化されます。

このようにして、Google は人工知能に関連した戦略を拡大します。昨日、カリフォルニア州民が、データセンターで AI を推進するために使用される初の ARM ベースの CPU であるAxion を発表したことを思い出してください。さらに、 Google マップやWorkspaceなどのサービスへのテクノロジーの統合も続けています。