జెమ్మా: ఓపెన్ సోర్స్ ద్వారా గూగుల్ అధునాతన AI సామర్థ్యాలను తీసుకువస్తోంది

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) రంగం ఇటీవలి సంవత్సరాలలో అపారమైన పురోగతిని సాధించింది, ఇది చాలా వరకు పురోగతి ద్వారా నడపబడుతుంది లోతైన అభ్యాసం మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP). ఈ పురోగతిలో ముందంజలో ఉన్నాయి పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) - AI సిస్టమ్‌లు భారీ మొత్తంలో టెక్స్ట్ డేటాపై శిక్షణ పొందాయి, ఇవి మానవ-వంటి టెక్స్ట్‌ను రూపొందించగలవు మరియు సంభాషణ పనులలో నిమగ్నమవుతాయి.

Google యొక్క PalM, Anthropic's Claude మరియు DeepMind's Gopher వంటి LLMలు కోడింగ్ నుండి ఇంగితజ్ఞానం తార్కికం వరకు విశేషమైన సామర్థ్యాలను ప్రదర్శించాయి. అయినప్పటికీ, ఈ మోడళ్లలో చాలా వరకు బహిరంగంగా విడుదల చేయబడలేదు, పరిశోధన, అభివృద్ధి మరియు ప్రయోజనకరమైన అనువర్తనాల కోసం వాటి ప్రాప్యతను పరిమితం చేసింది.

గెమ్మ యొక్క ఇటీవలి ఓపెన్ సోర్సింగ్‌తో ఇది మారిపోయింది - వారి శక్తివంతమైన యాజమాన్య జెమిని మోడల్‌ల ఆధారంగా Google యొక్క DeepMind నుండి LLMల కుటుంబం. ఈ బ్లాగ్ పోస్ట్‌లో, మేము గెమ్మా నిర్మాణం, శిక్షణ ప్రక్రియ, పనితీరు మరియు బాధ్యతాయుతమైన విడుదలను విశ్లేషిస్తూ దానిలోకి ప్రవేశిస్తాము.

గెమ్మ యొక్క అవలోకనం

ఫిబ్రవరి 2023లో, డీప్‌మైండ్ ఓపెన్ సోర్స్ రెండు పరిమాణాల Gemma మోడల్‌లు - పరికరంలో విస్తరణ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన 2 బిలియన్ పారామీటర్ వెర్షన్ మరియు GPU/TPU వినియోగం కోసం రూపొందించబడిన పెద్ద 7 బిలియన్ పారామీటర్ వెర్షన్.

Gemma DeepMind యొక్క ప్రముఖ జెమిని మోడల్‌లకు సమానమైన ట్రాన్స్‌ఫార్మర్-ఆధారిత నిర్మాణం మరియు శిక్షణా పద్దతిని ప్రభావితం చేస్తుంది. ఇది వెబ్ పత్రాలు, గణితం మరియు కోడ్ నుండి 6 ట్రిలియన్ టోకెన్‌ల వరకు టెక్స్ట్‌పై శిక్షణ పొందింది.

DeepMind Gemma యొక్క రా ప్రీట్రైన్డ్ చెక్‌పాయింట్‌లు, అలాగే డైలాగ్, ఇన్‌స్ట్రక్షన్ ఫాలోయింగ్ మరియు కోడింగ్ వంటి మెరుగైన సామర్థ్యాల కోసం పర్యవేక్షించబడే అభ్యాసం మరియు మానవ అభిప్రాయాలతో చక్కగా ట్యూన్ చేయబడిన వెర్షన్‌లను విడుదల చేసింది.

గెమ్మతో ప్రారంభించడం

Gemma యొక్క ఓపెన్ రిలీజ్ డెవలపర్‌లు, పరిశోధకులు మరియు ఔత్సాహికులకు దాని అధునాతన AI సామర్థ్యాలను అందుబాటులోకి తెచ్చింది. ప్రారంభించడానికి ఇక్కడ శీఘ్ర గైడ్ ఉంది:

ప్లాట్‌ఫారమ్ అజ్ఞేయ విస్తరణ

Gemma యొక్క ముఖ్య బలం దాని వశ్యత - మీరు దీన్ని CPUలు, GPUలు లేదా TPUలలో అమలు చేయవచ్చు. CPU కోసం, TensorFlow Lite లేదా HuggingFace ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లను ప్రభావితం చేయండి. GPU/TPUలో వేగవంతమైన పనితీరు కోసం, TensorFlowని ఉపయోగించండి. Google Cloud యొక్క Vertex AI వంటి క్లౌడ్ సేవలు కూడా అతుకులు లేని స్కేలింగ్‌ను అందిస్తాయి.

ముందుగా శిక్షణ పొందిన మోడల్‌లను యాక్సెస్ చేయండి

Gemma మీ అవసరాలను బట్టి వివిధ ప్రీ-ట్రైన్డ్ వేరియంట్‌లలో వస్తుంది. 2B మరియు 7B మోడల్‌లు బాక్స్ వెలుపల బలమైన ఉత్పాదక సామర్థ్యాలను అందిస్తాయి. అనుకూల ఫైన్-ట్యూనింగ్ కోసం, 2B-FT మరియు 7B-FT మోడల్‌లు ఆదర్శవంతమైన ప్రారంభ పాయింట్లు.

ఉత్తేజకరమైన అప్లికేషన్‌లను రూపొందించండి

మీరు Gemmaతో కథల ఉత్పత్తి, భాషా అనువాదం, ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడం మరియు సృజనాత్మక కంటెంట్ ఉత్పత్తి వంటి విభిన్న శ్రేణి అప్లికేషన్‌లను రూపొందించవచ్చు. మీ స్వంత డేటాసెట్‌లలో ఫైన్-ట్యూనింగ్ చేయడం ద్వారా గెమ్మా యొక్క బలాన్ని పెంచుకోవడం కీలకం.

ఆర్కిటెక్చర్

బహుళ-ప్రశ్న అటెన్షన్ మరియు రోటరీ పొజిషనల్ ఎంబెడ్డింగ్‌ల వంటి అడ్వాన్స్‌ల ఆధారంగా గెమ్మ డీకోడర్-మాత్రమే ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను ఉపయోగిస్తుంది:

• ట్రాన్స్ఫార్మర్స్: 2017లో ప్రవేశపెట్టబడిన, కేవలం అటెన్షన్ మెకానిజమ్స్‌పై ఆధారపడిన ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్ NLPలో సర్వవ్యాప్తి చెందింది. టెక్స్ట్‌లో దీర్ఘ-శ్రేణి డిపెండెన్సీలను మోడల్ చేసే ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ సామర్థ్యాన్ని గెమ్మ వారసత్వంగా పొందుతుంది.
• డీకోడర్-మాత్రమే: BART లేదా T5 వంటి ఎన్‌కోడర్-డీకోడర్ మోడల్‌ల వలె కాకుండా Gemma ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ డీకోడర్ స్టాక్‌ను మాత్రమే ఉపయోగిస్తుంది. ఇది టెక్స్ట్ జనరేషన్ వంటి పనుల కోసం బలమైన ఉత్పాదక సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది.
• బహుళ-ప్రశ్న శ్రద్ధ: గెమ్మా దాని పెద్ద మోడల్‌లో బహుళ-ప్రశ్న దృష్టిని ఉపయోగిస్తుంది, వేగవంతమైన అనుమితి కోసం ప్రతి అటెన్షన్ హెడ్ సమాంతరంగా బహుళ ప్రశ్నలను ప్రాసెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
• రోటరీ పొజిషనల్ ఎంబెడ్డింగ్‌లు: జెమ్మా సంపూర్ణ స్థానం ఎన్‌కోడింగ్‌లకు బదులుగా రోటరీ ఎంబెడ్డింగ్‌లను ఉపయోగించి స్థాన సమాచారాన్ని సూచిస్తుంది. స్థానం సమాచారాన్ని నిలుపుకుంటూ ఈ సాంకేతికత మోడల్ పరిమాణాన్ని తగ్గిస్తుంది.

మల్టీ-క్వరీ అటెన్షన్ మరియు రోటరీ పొజిషనల్ ఎంబెడ్డింగ్‌ల వంటి టెక్నిక్‌ల ఉపయోగం జెమ్మా మోడల్‌లు పనితీరు, అనుమితి వేగం మరియు మోడల్ సైజు మధ్య సరైన ట్రేడ్‌ఆఫ్‌ను చేరుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

డేటా మరియు శిక్షణ ప్రక్రియ

Gemma 6 ట్రిలియన్ టోకెన్ల వరకు టెక్స్ట్ డేటాపై శిక్షణ పొందింది, ప్రధానంగా ఆంగ్లంలో. ఇందులో వెబ్ పత్రాలు, గణిత వచనం మరియు సోర్స్ కోడ్ ఉన్నాయి. డీప్‌మైండ్ డేటా ఫిల్టరింగ్, క్లాసిఫైయర్‌లు మరియు హ్యూరిస్టిక్‌లను ఉపయోగించి విషపూరితమైన లేదా హానికరమైన కంటెంట్‌ను తొలగించడంలో గణనీయమైన ప్రయత్నాలను పెట్టుబడి పెట్టింది.

Google యొక్క TPUv5 ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ని ఉపయోగించి శిక్షణ అందించబడింది, Gemma-4096Bకి శిక్షణ ఇవ్వడానికి గరిష్టంగా 7 TPUలు ఉపయోగించబడ్డాయి. సమర్థవంతమైన మోడల్ మరియు డేటా పారలలిజం టెక్నిక్‌లు కమోడిటీ హార్డ్‌వేర్‌తో భారీ మోడల్‌లకు శిక్షణనిచ్చాయి.

దశలవారీ శిక్షణ ఉపయోగించబడింది, అధిక-నాణ్యత, సంబంధిత టెక్స్ట్‌పై దృష్టి పెట్టడానికి డేటా పంపిణీని నిరంతరం సర్దుబాటు చేస్తుంది. చివరి ఫైన్-ట్యూనింగ్ దశలు సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడానికి మానవ-ఉత్పత్తి మరియు సింథటిక్ సూచనల మిశ్రమాన్ని ఉపయోగించాయి.

మోడల్ పనితీరు

DeepMind Gemma మోడల్‌లను 25 కంటే ఎక్కువ బెంచ్‌మార్క్‌ల విస్తృత సెట్‌లో ప్రశ్న సమాధానాలు, తార్కికం, గణితం, కోడింగ్, ఇంగితజ్ఞానం మరియు సంభాషణ సామర్థ్యాలను తీవ్రంగా అంచనా వేసింది.

మెజారిటీ బెంచ్‌మార్క్‌లలో ఒకే పరిమాణంలో ఉన్న ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్‌లతో పోల్చితే గెమ్మ అత్యాధునిక ఫలితాలను సాధిస్తుంది. కొన్ని ముఖ్యాంశాలు:

• గణితం: Gemma GSM8K మరియు MATH వంటి గణిత శాస్త్ర రీజనింగ్ పరీక్షలలో 10 పాయింట్లకు పైగా కోడెక్స్ మరియు ఆంత్రోపిక్స్ క్లాడ్ వంటి మోడల్‌లను అధిగమించింది.
• కోడింగ్: కోడ్‌పై ప్రత్యేకంగా శిక్షణ పొందనప్పటికీ, MBPP వంటి ప్రోగ్రామింగ్ బెంచ్‌మార్క్‌లపై జెమ్మా కోడెక్స్ పనితీరును సరిపోల్చింది లేదా మించిపోయింది.
• సంభాషణ: జెమ్మా మానవ ప్రాధాన్యత పరీక్షలలో ఆంత్రోపిక్స్ మిస్ట్రల్-51.7Bపై 7% గెలుపు రేటుతో బలమైన సంభాషణ సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది.
• రీజనింగ్: ARC మరియు Winogrande వంటి అనుమితి అవసరమయ్యే పనులపై, Gemma ఇతర 7B మోడల్‌లను 5-10 పాయింట్లతో అధిగమిస్తుంది.

విభాగాల్లో గెమ్మ యొక్క బహుముఖ ప్రజ్ఞ దాని బలమైన సాధారణ మేధస్సు సామర్థ్యాలను ప్రదర్శిస్తుంది. మానవ-స్థాయి పనితీరుకు అంతరాలు మిగిలి ఉండగా, ఓపెన్ సోర్స్ NLPలో గెమ్మ లీప్ ఫార్వర్డ్‌ను సూచిస్తుంది.

భద్రత మరియు బాధ్యత

పెద్ద మోడల్స్ యొక్క ఓపెన్ సోర్స్ బరువులను విడుదల చేయడం ఉద్దేశపూర్వక దుర్వినియోగం మరియు స్వాభావిక మోడల్ పక్షపాతాల చుట్టూ సవాళ్లను పరిచయం చేస్తుంది. డీప్‌మైండ్ ప్రమాదాలను తగ్గించడానికి చర్యలు తీసుకుంది:

• డేటా ఫిల్టరింగ్: క్లాసిఫైయర్‌లు మరియు హ్యూరిస్టిక్‌లను ఉపయోగించి శిక్షణ డేటా నుండి విషపూరితమైన, చట్టవిరుద్ధమైన లేదా పక్షపాతంతో కూడిన వచనం తీసివేయబడింది.
• రేటింగ్స్: భద్రత, సరసత మరియు పటిష్టతను అంచనా వేయడానికి క్యూరేట్ చేయబడిన 30+ బెంచ్‌మార్క్‌లపై Gemma పరీక్షించబడింది. ఇది ఇతర మోడల్‌లతో సరిపోలింది లేదా మించిపోయింది.
• ఫైన్-ట్యూనింగ్: మోడల్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ సమాచారం ఫిల్టరింగ్ మరియు తగిన హెడ్జింగ్/తిరస్కరణ ప్రవర్తనల వంటి భద్రతా సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడంపై దృష్టి సారించింది.
• వాడుక నియమాలు: వినియోగ నిబంధనలు Gemma మోడల్‌ల అభ్యంతరకర, చట్టవిరుద్ధమైన లేదా అనైతిక అనువర్తనాలను నిషేధిస్తాయి. అయినప్పటికీ, అమలు సవాలుగా ఉంది.
• మోడల్ కార్డులు: పారదర్శకతను ప్రోత్సహించడానికి మోడల్ సామర్థ్యాలు, పరిమితులు మరియు పక్షపాతాలను వివరించే కార్డ్‌లు విడుదల చేయబడ్డాయి.

ఓపెన్ సోర్సింగ్ నుండి నష్టాలు ఉన్నప్పటికీ, DeepMind Gemma యొక్క విడుదల దాని భద్రతా ప్రొఫైల్ మరియు పరిశోధన యొక్క ఎనేబుల్మెంట్ ఆధారంగా నికర సామాజిక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది. అయినప్పటికీ, సంభావ్య హానిని అప్రమత్తంగా పర్యవేక్షించడం చాలా క్లిష్టమైనది.

AI ఇన్నోవేషన్ యొక్క తదుపరి తరంగాన్ని ప్రారంభిస్తోంది

గెమ్మాను ఓపెన్ సోర్స్ మోడల్ ఫ్యామిలీగా విడుదల చేయడం AI కమ్యూనిటీ అంతటా పురోగతిని అన్‌లాక్ చేస్తుంది:

• సౌలభ్యాన్ని: గతంలో తమ స్వంత LLMల శిక్షణ కోసం అధిక కంప్యూట్/డేటా ఖర్చులను ఎదుర్కొన్న అత్యాధునిక NLPతో నిర్మించడానికి సంస్థలకు Gemma అడ్డంకులను తగ్గిస్తుంది.
• క్రొత్త అనువర్తనాలు: ఓపెన్ సోర్సింగ్ ప్రీట్రైన్డ్ మరియు ట్యూన్డ్ చెక్‌పాయింట్‌ల ద్వారా, విద్య, సైన్స్ మరియు యాక్సెసిబిలిటీ వంటి రంగాలలో లాభదాయకమైన యాప్‌లను సులభంగా అభివృద్ధి చేయడానికి DeepMind అనుమతిస్తుంది.
• అనుకూలీకరణ: డెవలపర్‌లు యాజమాన్య డేటాపై నిరంతర శిక్షణ ద్వారా పరిశ్రమ లేదా డొమైన్-నిర్దిష్ట అనువర్తనాల కోసం Gemmaని మరింత అనుకూలీకరించవచ్చు.
• పరిశోధన: Gemma వంటి ఓపెన్ మోడల్‌లు ప్రస్తుత NLP సిస్టమ్‌ల మరింత పారదర్శకత మరియు ఆడిటింగ్‌ను ప్రోత్సహిస్తాయి, భవిష్యత్తు పరిశోధన దిశలను ప్రకాశవంతం చేస్తాయి.
• ఇన్నోవేషన్: Gemma వంటి బలమైన బేస్‌లైన్ మోడల్‌ల లభ్యత పక్షపాతం తగ్గించడం, వాస్తవికత మరియు AI భద్రత వంటి రంగాల్లో పురోగతిని వేగవంతం చేస్తుంది.

ఓపెన్ సోర్సింగ్ ద్వారా Gemma యొక్క సామర్థ్యాలను అందరికీ అందించడం ద్వారా, DeepMind సామాజిక ప్రయోజనాల కోసం AI యొక్క బాధ్యతాయుతమైన అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించాలని భావిస్తోంది.

ముందుకు రోడ్

AIలో ప్రతి లీపుతో, అన్ని డొమైన్‌లలో మానవ మేధస్సుకు ప్రత్యర్థిగా లేదా మించిన మోడల్‌ల వైపు మేము మరింత దగ్గరగా ఉంటాము. స్వీయ-పర్యవేక్షించబడే మోడల్స్‌లో ఎంత వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతోందో, అభివృద్ధి చెందుతున్న అభిజ్ఞా సామర్థ్యాలను ఎలా అన్‌లాక్ చేస్తున్నాయో గెమ్మ వంటి సిస్టమ్‌లు నొక్కి చెబుతున్నాయి.

అయినప్పటికీ, AI యొక్క విశ్వసనీయత, వివరణ మరియు నియంత్రణను మెరుగుపరచడానికి పని మిగిలి ఉంది - మానవ మేధస్సు ఇప్పటికీ అత్యున్నతంగా ఉన్న ప్రాంతాలు. గణితం వంటి డొమైన్‌లు ఈ నిరంతర అంతరాలను హైలైట్ చేస్తాయి, అంచనా వేసిన 64% మానవ పనితీరుతో పోల్చితే MMLUలో Gemma 89% స్కోర్ చేసింది.

ఈ అంతరాలను మూసివేయడం ద్వారా మరింత ఎక్కువ సామర్థ్యం ఉన్న AI సిస్టమ్‌ల భద్రత మరియు నైతికతను నిర్ధారించడం రాబోయే సంవత్సరాల్లో ప్రధాన సవాళ్లు అవుతుంది. నిష్కాపట్యత మరియు జాగ్రత్తల మధ్య సరైన సమతుల్యతను సాధించడం చాలా కీలకం, ఎందుకంటే అభివృద్ధి చెందుతున్న నష్టాలను నిర్వహించేటప్పుడు AI యొక్క ప్రయోజనాలకు ప్రాప్యతను ప్రజాస్వామ్యీకరించడం DeepMind లక్ష్యం.

డారియో అమోడీ యొక్క ANC, డీప్‌మైండ్స్ ఎథిక్స్ & సొసైటీ టీమ్ మరియు ఆంత్రోపిక్స్ కాన్స్టిట్యూషనల్ AI వంటి AI భద్రతను ప్రోత్సహించే కార్యక్రమాలు - ఈ సూక్ష్మభేదం కోసం పెరుగుతున్న గుర్తింపును సూచిస్తాయి. అర్థవంతమైన పురోగతికి పరిశోధకులు, డెవలపర్‌లు, విధాన రూపకర్తలు మరియు ప్రజల మధ్య బహిరంగ, సాక్ష్యం-ఆధారిత సంభాషణ అవసరం.

బాధ్యతాయుతంగా నావిగేట్ చేసినట్లయితే, Gemma AI యొక్క శిఖరాన్ని కాదు, కానీ డీప్‌మైండ్ అడుగుజాడల్లో సరసమైన, ప్రయోజనకరమైన కృత్రిమ సాధారణ మేధస్సును అనుసరించే తదుపరి తరం AI పరిశోధకుల కోసం ఒక బేస్‌క్యాంప్‌ను సూచిస్తుంది.

ముగింపు

DeepMind యొక్క Gemma మోడల్స్ విడుదల ఓపెన్ సోర్స్ AI కోసం ఒక కొత్త శకాన్ని సూచిస్తుంది - ఇది ఇరుకైన బెంచ్‌మార్క్‌లను సాధారణీకరించిన మేధస్సు సామర్థ్యాలలోకి మించిపోయింది. భద్రత కోసం విస్తృతంగా పరీక్షించబడింది మరియు విస్తృతంగా అందుబాటులో ఉంది, Gemma AIలో బాధ్యతాయుతమైన ఓపెన్ సోర్సింగ్ కోసం కొత్త ప్రమాణాన్ని సెట్ చేస్తుంది.

సహకార విలువలతో కూడిన పోటీతత్వ స్ఫూర్తితో, గెమ్మా వంటి పురోగతులను పంచుకోవడం AI పర్యావరణ వ్యవస్థలోని అన్ని పడవలను పెంచుతుంది. మొత్తం కమ్యూనిటీ ఇప్పుడు వారి కార్యక్రమాలను నడపడానికి లేదా మద్దతు ఇవ్వడానికి బహుముఖ LLM కుటుంబానికి ప్రాప్యతను కలిగి ఉంది.

నష్టాలు మిగిలి ఉన్నప్పటికీ, DeepMind యొక్క సాంకేతిక మరియు నైతిక శ్రద్ధ Gemma యొక్క ప్రయోజనాలు దాని సంభావ్య హాని కంటే ఎక్కువగా ఉంటాయని విశ్వాసాన్ని అందిస్తుంది. AI సామర్థ్యాలు మరింత అభివృద్ధి చెందుతున్నందున, బహిరంగత మరియు జాగ్రత్తల మధ్య ఈ స్వల్పభేదాన్ని నిర్వహించడం చాలా కీలకం.

జెమ్మా మానవాళి అందరికీ ప్రయోజనం చేకూర్చే AIకి ఒక అడుగు దగ్గరగా తీసుకువెళుతుంది. అయితే దయగల కృత్రిమ సాధారణ మేధస్సు మార్గంలో ఇంకా అనేక గొప్ప సవాళ్లు ఎదురుచూస్తూనే ఉన్నాయి. AI పరిశోధకులు, డెవలపర్‌లు మరియు సమాజం పెద్దగా సహకార పురోగతిని కొనసాగించగలిగితే, గెమ్మా ఒక రోజు చివరి శిఖరాగ్ర సమావేశం కాకుండా చారిత్రాత్మక బేస్‌క్యాంప్‌గా చూడవచ్చు.