Google adiciona dois novos modelos de IA ao Gemma

O Google revelou o Gemma – sua família de Modelos de Linguagem Grande (LLMs) leves para desenvolvedores de código aberto – em fevereiro. Pesquisadores do Google DeepMind o desenvolveram com o intuito de auxiliar desenvolvedores e pesquisadores na construção responsável de inteligência artificial (IA).

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Agora, anunciaram duas novas adições ao Gemma – CodeGemma e RecurrentGemma. Com essa iniciativa, o Google DeepMind pretende manter o ritmo na corrida pela IA, enfrentando a concorrência de gigantes como OpenAI e Microsoft.

Embora a empresa tenha se encontrado em águas turbulentas devido a algumas capacidades de IA de seu modelo de IA mais popular, Gemini, parece que a controvérsia não desacelerou os pesquisadores. Esses novos modelos de IA prometem possibilidades de inovação para desenvolvedores de Aprendizado de Máquina (ML).

Gemma: Uma pedra preciosa para o futuro da IA?

O Google lançou o Gemma, um par de modelos de IA de código aberto que permitem aos desenvolvedores usar a pesquisa aplicada em seu carro-chefe Gemini com mais liberdade. Ao contrário do Gemini, que é um modelo fechado de IA, o Gemma é leve e adequado para tarefas menores, como chatbots ou resumos.

Saiba mais sobre os dois novos modelos de IA da Gemma – CodeGemma e Recurrent Gemma

Google CodeGemma

O primeiro dos dois novos modelos de IA é o CodeGemma, um modelo leve com capacidades de codificação e seguimento de instruções. Está disponível em três variantes:

1. Variante pré-treinada de 7B para tarefas de conclusão e geração de código.

2. Variante ajustada para instruções de 7B para seguimento de instruções e bate-papo de código.

3. Variante pré-treinada de 2B para conclusão rápida de código em PCs locais.

O Google afirma que o CodeGemma não apenas pode gerar linhas e funções, mas também criar blocos de código, independentemente de estar sendo usado localmente em PCs ou via recursos na nuvem. Ele possui proficiência em vários idiomas, o que significa que você pode usá-lo como assistente ao codificar em linguagens como Python, JavaScript e Java. O código gerado pelo CodeGemma não só é anunciado como sendo sintaticamente preciso, mas também semanticamente correto. Isso promete reduzir erros e tempo de depuração.

Este novo modelo de IA é treinado em 500 bilhões de tokens de dados, principalmente em inglês, incluindo código de repositórios publicamente disponíveis, matemática e documentos na web.

Google Recurrent Gemma

O outro modelo de IA, chamado RecurrentGemma, tem como objetivo melhorar a eficiência de memória aproveitando redes neurais recorrentes e atenção local. Assim, destina-se à experimentação de pesquisa. Embora entregue desempenho de benchmark similar ao modelo de IA Gemma 2B do DeepMind, o RecurrentGemma tem uma arquitetura única que permite fornecer em três frentes – uso reduzido de memória, maior throughput e inovação em pesquisa.

Segundo o Google, o RecurrentGemma pode gerar amostras mais longas mesmo em dispositivos com memória limitada devido aos requisitos de memória mais baixos. Isso também permite que o modelo de IA execute inferência em lotes grandes, aumentando os tokens por segundo. O Google também afirma que modelos baseados em Transformadores, como Gemma, podem diminuir à medida que as sequências ficam mais longas. Por outro lado, o RecurrentGemma mantém sua velocidade de amostragem independentemente do comprimento da sequência.

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