“`html
Google представляет модели серии Gemma 2: усовершенствованные LLM-модели размером 9B и 27B, обученные на 13T токенах
Google представил две новые модели в своей серии Gemma 2: 27B и 9B. Эти модели демонстрируют значительные достижения в обработке языка с применением искусственного интеллекта, обеспечивая высокую производительность при легкой структуре.
Gemma 2 27B
Модель Gemma 2 27B является более крупной из двух, с 27 миллиардами параметров. Она предназначена для выполнения более сложных задач, обеспечивая большую точность и глубину понимания и генерации языка. Больший размер позволяет захватывать больше нюансов в языке, что делает ее идеальной для приложений, требующих глубокого понимания контекста и тонкостей.
Gemma 2 9B
С другой стороны, модель Gemma 2 9B с 9 миллиардами параметров предлагает более легкий вариант, который все равно обеспечивает высокую производительность. Эта модель особенно подходит для приложений, где вычислительная эффективность и скорость критичны. Несмотря на меньший размер, модель 9B сохраняет высокий уровень точности и способна эффективно выполнять широкий спектр задач.
Вот несколько ключевых моментов и обновлений о этих моделях:
Производительность и эффективность
Превосходит конкурентов: Gemma 2 превосходит Llama3 70B, Qwen 72B и Command R+ в арене чата LYMSYS. Модель 9B в настоящее время является лучшей моделью среди тех, у которых менее 15 миллиардов параметров.
Меньший и эффективный: Модели Gemma 2 примерно в 2,5 раза меньше, чем Llama 3, и были обучены только на две трети количества токенов.
Обучающие данные: Модель 27B была обучена на 13 триллионах токенов, в то время как модель 9B была обучена на 8 триллионах токенов.
Длина контекста и RoPE: Обе модели имеют длину контекста 8192 и используют вращающиеся вложения позиций (RoPE) для лучшей обработки длинных последовательностей.
Основные обновления Gemma
Дистилляция знаний: Эта техника была использована для обучения более маленьких моделей 9B и 2B с помощью более крупной учительской модели, улучшая их эффективность и производительность.
Перемежающие слои внимания: Модели включают комбинацию локальных и глобальных слоев внимания, улучшая стабильность вывода для длинных контекстов и снижая использование памяти.
Мягкая капсулированная внимательность: Этот метод помогает поддерживать стабильное обучение и точную настройку, предотвращая взрывы градиентов.
Слияние модели WARP: Техники, такие как экспоненциальное скользящее среднее (EMA), сферическая линейная интерполяция (SLERP) и линейная интерполяция с усеченным выводом (LITI), используются на различных этапах обучения для улучшения производительности.
Групповое внимание к запросу: Реализовано с двумя группами для облегчения более быстрого вывода, эта функция улучшает скорость обработки моделей.
Приложения и сферы применения
Модели Gemma 2 универсальны и подходят для различных приложений, таких как:
- Автоматизация обслуживания клиентов: Высокая точность и эффективность делают эти модели подходящими для автоматизации взаимодействия с клиентами, обеспечивая быстрые и точные ответы.
- Создание контента: Эти модели помогают генерировать высококачественный письменный контент, включая блоги и статьи.
- Перевод языка: Продвинутые возможности понимания языка делают эти модели идеальными для создания точных и контекстно соответствующих переводов.
- Образовательные инструменты: Интеграция этих моделей в образовательные приложения может предложить персонализированные учебные опыты и помочь в изучении языка.
Будущие перспективы
Представление серии Gemma 2 от Google является значительным прорывом в технологии искусственного интеллекта, подчеркивая преданность Google в разработке мощных, но эффективных инструментов ИИ. По мере того, как эти модели становятся более широко принятыми, ожидается, что они будут стимулировать инновации в различных отраслях, улучшая способы взаимодействия с технологиями.
В заключение, модели Gemma 2 27B и 9B от Google привносят революционные улучшения в обработку языка с применением искусственного интеллекта, сбалансировав производительность и эффективность. Эти модели готовы трансформировать множество приложений, демонстрируя огромный потенциал ИИ в нашей повседневной жизни.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Google Releases Gemma 2 Series Models: Advanced LLM Models in 9B and 27B Sizes Trained on 13T Tokens.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
