Google은 최근 오픈 소스 가벼운 언어 모델 Gemma2의 최신 버전을 출시했으며,이 두 가지 매개 변수 척도 인 90 억 (9b)과 270 억 (27b)을 제공합니다. 이전 세대 Gemma 모델과 비교하여 Gemma2는 성능과 추론 속도를 크게 향상시켜 연구자와 개발자에게보다 효율적인 언어 처리 도구를 제공했습니다.
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Gemma2는 Google의 Gemini 모델 개발을 기반으로하며 언어 처리 분야에 중점을 두어 연구원과 개발자에게보다 편리한 액세스를 제공하는 것을 목표로합니다. Gemma2는 Gemini 모델의 멀티 모드 및 다국어 특성과 달리 언어 처리의 속도와 효율성을 향상시키는 데 중점을 두어 단일 작업에서 더 나은 성능을 제공합니다.
Gemma2는 성능에서 이전 세대 Gemma1을 능가 할뿐만 아니라 대규모 모델과 경쟁합니다. 이 모델은 디자인이 유연하며 랩톱, 데스크톱, IoT 장치 및 모바일 플랫폼을 포함한 다양한 하드웨어 환경에서 효율적으로 실행할 수 있습니다. 단일 GPU 및 TPU에 대한 최적화로 인해 자원 제한 장치에서 Gemma2가 잘 수행됩니다. 예를 들어, 27B 모델은 단일 NVIDIA H100 텐서 코어 GPU 또는 TPU 호스트에서 효율적으로 추론을 실행하여 개발자에게 고성능 및 저렴한 옵션을 제공합니다.
또한 Gemma2는 개발자에게 다양한 플랫폼과 도구를 지원하는 풍부한 튜닝 기능을 제공합니다. 클라우드 기반 Google Cloud 또는 인기있는 Axolotl 플랫폼이든 Gemma2는 광범위한 미세 조정 옵션을 제공합니다. Hugging Face, Nvidia Tensorrt-LLM 및 Google의 JAX 및 Keras와 같은 플랫폼과의 통합을 통해 연구원과 개발자는 다양한 하드웨어 구성에서 최적의 성능을 달성하고 모델을 효율적으로 배포 할 수 있습니다.
LLAMA3 70B 모델과 비교하여 Gemma2는 잘 수행되었습니다. 매개 변수의 작은 크기에도 불구하고, Gemma2 27b의 성능은 LLAMA3 70B의 성능과 비슷합니다. 또한 Gemma2 9B는 항상 언어 이해, 코딩 및 수학적 문제 해결과 같은 벤치 마크에서 LLAMA3 8B를 능가하여 다양한 작업에서 강력한 기능을 보여줍니다.
Gemma2는 인도 언어를 다루는 데 상당한 이점이 있습니다. 이 단어 세그먼터는 인도 언어를 위해 설계되었으며 언어의 뉘앙스를 포착 할 수있는 256k 토큰이 포함되어 있습니다. 대조적으로, LLAMA3은 다국어 지원에서 잘 수행되지만 어휘 및 훈련 데이터의 한계로 인해 힌디어 스크립트를 토큰 화하는 데 어려움이 있습니다. 이로 인해 인도 언어 작업을 다룰 때 Gemma2를 더욱 유리하게 만들고 관련 분야의 개발자 및 연구원에게 최선의 선택이됩니다.
GEMMA2에는 다국어 보조, 교육 도구, 코딩 지원 및 RAG 시스템을 포함한 광범위한 실제 응용 시나리오가 있습니다. Gemma2는 여러 측면에서 상당한 진전을 이루었지만 여전히 교육 데이터 품질, 다국어 능력 및 정확성에 어려움을 겪고 있으며 추가 최적화 및 개선이 필요합니다.
핵심 사항 :
Gemma2는 Google의 최신 오픈 소스 언어 모델로 더 빠르고 효율적인 언어 처리 도구를 제공합니다.
이 모델은 디코더 컨버터 아키텍처를 기반으로하고 지식 증류 방법을 사용하여 미리 훈련하고 명령 튜닝을 통해 추가 미세 조정을 기반으로합니다.
GEMMA2는 인도 언어를 처리하는 데있어 장점을 가지고 있으며 다국어 보조, 교육 도구, 코딩 지원 및 RAG 시스템과 같은 실제 애플리케이션 시나리오에 적합합니다.