Google Launches Gemma, a Family of Open-Source Lightweight AI Models for Developers
गूगल ने बुधवार, 21 फरवरी को जेम्मा नामक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल का एक नया हल्का ओपन-सोर्स परिवार जारी किया। जेम्मा के दो वेरिएंट, जेम्मा 2B और जेम्मा 7B, डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए उपलब्ध कराए गए हैं। टेक दिग्गज ने कहा कि उसने जेम्मा के लिए उसी तकनीक और शोध का इस्तेमाल किया जिसका इस्तेमाल उसने जेमिनी AI मॉडल बनाने के लिए किया था। दिलचस्प बात यह है कि जेमिनी 1.5 मॉडल का पिछले सप्ताह अनावरण किया गया था। इन छोटे भाषा मॉडल का उपयोग कार्य-विशिष्ट AI उपकरण बनाने के लिए किया जा सकता है, और कंपनी जिम्मेदार वाणिज्यिक उपयोग और वितरण की अनुमति देती है।
यह घोषणा गूगल के सीईओ सुंदर पिचाई ने एक प्रेस कॉन्फ्रेंस में की। डाक X (जिसे पहले ट्विटर के नाम से जाना जाता था) पर। उन्होंने कहा, “भाषा समझ और तर्क के लिए बेंचमार्क में मजबूत प्रदर्शन का प्रदर्शन करते हुए, जेम्मा आज से दुनिया भर में दो आकारों (2B और 7B) में उपलब्ध है, कई तरह के उपकरणों और प्रणालियों का समर्थन करता है, और डेवलपर लैपटॉप, वर्कस्टेशन या @GoogleCloud पर चलता है।” कंपनी ने AI मॉडल के लिए एक डेवलपर-केंद्रित लैंडिंग पेज भी बनाया है, जहाँ लोग इसके कागल मॉडल पेज पर क्विकस्टार्ट लिंक और कोड उदाहरण पा सकते हैं, वर्टेक्स AI (डेवलपर्स के लिए AI/ML टूल बनाने के लिए Google का प्लेटफ़ॉर्म) के माध्यम से AI टूल को जल्दी से तैनात कर सकते हैं, या मॉडल के साथ खेल सकते हैं और इसे Collab का उपयोग करके एक अलग डोमेन से जोड़ सकते हैं (इसके लिए Keras 3.0 की आवश्यकता होगी)।
जेम्मा एआई मॉडल की कुछ विशेषताओं पर प्रकाश डालते हुए, Google ने कहा कि दोनों वेरिएंट पहले से प्रशिक्षित और निर्देश-ट्यून्ड हैं। इसे हगिंग फेस, मैक्सटेक्स्ट, NVIDIA NeMo और TensorRT-LLM जैसे लोकप्रिय डेटा रिपॉजिटरी के साथ एकीकृत किया गया है। भाषा मॉडल लैपटॉप, वर्कस्टेशन या Google क्लाउड पर Vertex AI और Google Kubernetes Engine (GKE) के माध्यम से चल सकते हैं। तकनीकी दिग्गज ने डेवलपर्स को सुरक्षित और जिम्मेदार AI टूल बनाने में मदद करने के लिए एक नया जिम्मेदार जेनरेटिव AI टूलकिट भी जारी किया है।
Google द्वारा साझा की गई रिपोर्ट के अनुसार, गेम्मा ने कई प्रमुख बेंचमार्क जैसे मैसिव मल्टीटास्क लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग (MMLU), ह्यूमनइवल, हेलास्वैग और बिग-बेंच हार्ड (BBH) में मेटा के लामा-2 भाषा मॉडल को पीछे छोड़ दिया है। विशेष रूप से, विभिन्न रिपोर्टों के अनुसार, मेटा ने पहले ही लामा-3 पर काम करना शुरू कर दिया है।
डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए ओपन-सोर्स छोटे भाषा मॉडल जारी करना कुछ ऐसा है जो AI स्पेस में एक ट्रेंड बन गया है। स्टेबिलिटी, मेटा, मोजैकएमएल और यहां तक कि Google अपने फ़्लान-T5 मॉडल के साथ पहले से ही ओपन-सोर्स में मौजूद है। एक तरफ, यह एक पारिस्थितिकी तंत्र बनाने में मदद करता है क्योंकि सभी डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिक जो AI फ़र्म के साथ काम नहीं कर रहे हैं, वे तकनीक पर अपना हाथ आजमा सकते हैं और अद्वितीय उपकरण बना सकते हैं। दूसरी ओर, यह कंपनी को भी लाभ पहुंचाता है क्योंकि अक्सर फ़र्म खुद ही तैनाती प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करती हैं जो सदस्यता शुल्क के साथ आते हैं। इसके अलावा, डेवलपर्स द्वारा अपनाने से अक्सर प्रशिक्षण डेटा या एल्गोरिदम में खामियां उजागर होती हैं जो रिलीज़ से पहले पता लगाने से बच सकती हैं, जिससे उद्यमों को अपने मॉडल में सुधार करने की अनुमति मिलती है।
