Googleは最近、オープンソースのLightweight Language Model Gemma2の最新バージョンをリリースしました。これは、90億（9b）と270億（27b）の2つのパラメータースケールを提供します。前世代のGEMMAモデルと比較して、GEMMA2はパフォーマンスと推論速度を大幅に改善し、研究者と開発者により効率的な言語処理ツールを提供します。
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Gemma2はGoogleのGeminiモデル開発に基づいており、言語処理の分野に焦点を当てており、研究者と開発者により便利なアクセスを提供することを目指しています。 Gemma2は、Geminiモデルのマルチモーダルおよび多言語特性とは異なり、言語処理の速度と効率の向上に焦点を当てており、単一のタスクでパフォーマンスを向上させます。
Gemma2は、パフォーマンスで前世代のGemma1を上回るだけでなく、大規模なモデルとも競合しています。このモデルは設計が柔軟であり、ラップトップ、デスクトップ、IoTデバイス、モバイルプラットフォームなど、さまざまなハードウェア環境で効率的に実行できます。特に単一のGPUとTPUの最適化により、Gemma2はリソース制約のデバイスでうまく機能します。たとえば、27Bモデルは、単一のNVIDIA H100テンソルコアGPUまたはTPUホストで推論を効率的に実行でき、開発者に高性能で手頃な価格のオプションを提供します。
さらに、GEMMA2は開発者に豊富なチューニング機能を提供し、さまざまなプラットフォームやツールをサポートします。クラウドベースのGoogleクラウドであろうと人気のあるAxolotlプラットフォームであろうと、Gemma2は幅広い微調整オプションを提供しています。 Face、Nvidia Tensort-LLM、GoogleのJaxとKerasなどのプラットフォームとの統合を通じて、研究者と開発者はさまざまなハードウェア構成で最適なパフォーマンスを達成し、モデルを効率的に展開することができます。
LLAMA3 70Bモデルと比較して、Gemma2はうまく機能しました。パラメーターのサイズが小さいにもかかわらず、Gemma2 27BのパフォーマンスはLlama3 70bのパフォーマンスに匹敵します。さらに、Gemma2 9Bは、言語の理解、コーディング、数学的問題解決などのベンチマークで常にLlama3 8Bを上回り、さまざまなタスクでその強力な機能を実証します。
Gemma2には、インドの言語に対処する上で大きな利点があります。その単語セグメントターはインド語用に設計されており、言語のニュアンスを捉えることができる256kのトークンが含まれています。対照的に、LLAMA3は多言語のサポートでうまく機能しますが、語彙とトレーニングデータの制限により、ヒンディー語のスクリプトのトークン化が困難です。これにより、Gemma2はインド語のタスクを扱うときにより有利になり、関連分野の開発者や研究者にとって最良の選択肢になります。
Gemma2には、多言語アシスタント、教育ツール、コーディング支援、RAGシステムなど、幅広い実用的なアプリケーションシナリオがあります。 Gemma2は多くの面で大きな進歩を遂げていますが、データの品質、多言語の能力と精度をトレーニングする際に依然として課題に直面しており、さらなる最適化と改善が必要です。
キーポイント：
Gemma2はGoogleの最新のオープンソース言語モデルであり、より速く、より効率的な言語処理ツールを提供します。
このモデルは、デコーダーコンバーターアーキテクチャに基づいており、知識蒸留法を使用して事前に訓練され、命令調整によりさらに微調整されています。
Gemma2は、インドの言語の処理において利点があり、多言語アシスタント、教育ツール、コーディング支援、RAGシステムなどの実用的なアプリケーションシナリオに適しています。