昨年、Google は AI 部門を Google DeepMind に統合し、製品開発を加速する計画を発表しました。 Microsoft や OpenAI などに追いつく。ここ数週間の一連のリリースは、その約束に従っています。
2 週間前、Google は次のことを発表しました。 これまでで最も強力な AI をリリース、Gemini Ultra と統合し、Bard チャットボットを含む AI 製品を Gemini ブランドの下に再編成しました。一週間後、 彼らは Gemini Pro 1.5 を導入しましたは、Gemini Ultra のパフォーマンスとほぼ一致する更新された Pro モデルで、テキスト、画像、オーディオ用の巨大なコンテキスト ウィンドウ (プロンプトできるデータ量) も含まれています。
本日、同社は2つの新モデルを発表した。 Gemma という名前で呼ばれるこれらのモデルは、Gemini Ultra よりもはるかに小さく、それぞれ 7 億と XNUMX 億のパラメーターがあります。 Googleによると、モデルは次のとおりです 厳密にテキストベース—テキスト、画像、音声などのさまざまなデータでトレーニングされるマルチモーダル モデルとは対照的に—同様のサイズのモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮、ラップトップ、デスクトップ、またはクラウドで実行できます。 Google はトレーニング前に、個人情報などの機密データのデータセットを削除しました。また、望ましくない動作を最小限に抑えるために、リリース前にトレーニング済みモデルを微調整し、ストレス テストを実施しました。
Googleによれば、これらのモデルはGeminiで使用されているのと同じテクノロジーで構築およびトレーニングされているが、対照的に、オープンライセンスの下でリリースされているという。
それは、それらがオープンソースであるという意味ではありません。むしろ、同社は開発者がモデルの重みをカスタマイズして微調整できるように、モデルの重みを利用できるようにしています。また、アプリケーションを安全に保ち、主要な AI フレームワークやプラットフォームと互換性を持たせるための開発者ツールもリリースしています。 Google によれば、これらのモデルは、利用規約で定義されているように、あらゆる規模の組織に対して責任ある商業利用と配布を行うために採用できるという。
Gemini が OpenAI と Microsoft をターゲットにしている場合、Gemma はメタを念頭に置いている可能性があります。 Meta は、AI リリースのよりオープンなモデル、特に Llama 2 の大規模言語モデルを擁護しています。オープンソース モデルと混同されることもありますが、Meta は Llama 2 のトレーニングに使用されるデータセットやコードを公開していません。Allen Institute for AI (AI2) など、他のよりオープンなモデルもあります。 最近のOLMoモデル、トレーニング データとコードは含まれません。 Google の Gemma リリースは、OLMo よりも Llama 2 に似ています。
「(オープンモデルは)今や業界にかなり浸透してきています」とGoogleのジャニーン・バンクス氏は言う。 記者会見で述べた。 「そして、それは多くの場合、開発者や研究者がモデルをカスタマイズして微調整するための広範なアクセスができるオープンウェイトモデルを指しますが、同時に、再配布や、それらのバリアントの所有権などの使用条件が適用されます。開発されています。モデル固有の使用条件によって異なります。そのため、私たちが従来オープンソースと呼んでいたものとの間にはいくつかの違いがあり、Gemma モデルをオープン モデルと呼ぶことが最も合理的であると判断しました。」
それでも、Llama 2 は開発者コミュニティに影響力を持っており、フランスのスタートアップ企業である Mistral などのオープン モデルは、OpenAI の GPT-4 などの最先端のクローズド モデルに向けてパフォーマンスを向上させています。オープンモデルでは、 企業のコンテキストでより意味のあるものになる、開発者がより適切にカスタマイズできるようになります。また、予算に余裕を持って取り組んでいる AI 研究者にとっても非常に貴重です。 Google は、Google Cloud クレジットでそのような研究を支援したいと考えています。研究者は、より大規模なプロジェクトに対して最大 500,000 ドルのクレジットを申請できます。
AI がどの程度オープンであるべきかについては、依然として業界で議論の余地があります。
よりオープンなエコシステムの支持者は、メリットがリスクを上回ると信じています。彼らによれば、オープンなコミュニティは大規模なイノベーションを実現できるだけでなく、問題が発生したときにそれをよりよく理解し、明らかにし、解決することができます。 OpenAIなどは、モデルが強力であればあるほど、実際に公開される危険性が高まる可能性があると主張し、より閉鎖的なアプローチを主張している。中道であればオープンな AI エコシステムが可能になるかもしれないが、 もっと厳しく規制しろよ.
明らかなことは、クローズド AI とオープン AI の両方が速いペースで動いているということです。年が進むにつれて、大企業やオープンコミュニティによるさらなるイノベーションが期待されます。
画像のクレジット: でログイン
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://singularityhub.com/2024/02/21/googles-latest-ai-models-are-open-to-anyone-and-can-run-on-a-laptop/
- :持っている
- :は
- :not
- :どこ
- $UP
- 000
- 1
- 7
- a
- アクセス
- 前
- AI
- AIモデル
- 目的としました
- 同族の
- アレン
- 許す
- また
- 量
- an
- および
- 発表の
- どれか
- 申し込む
- アプローチ
- です
- 主張した
- AS
- At
- オーディオ
- 利用できます
- Axios
- 銀行
- ベース
- BE
- になる
- き
- 行動
- さ
- 信じる
- 利点
- より良いです
- の間に
- ビッグ
- 10億
- 両言語で
- ブランド
- 予算
- 内蔵
- 焙煎が極度に未発達や過発達のコーヒーにて、クロロゲン酸の味わいへの影響は強くなり、金属を思わせる味わいと乾いたマウスフィールを感じさせます。
- by
- 缶
- チャンピオン
- チャットボット
- クリア
- 閉まっている
- クラウド
- コード
- コマーシャル
- コミュニティ
- コミュニティ
- 企業
- 会社
- 互換性のあります
- 混乱
- コンテキスト
- コントラスト
- 可能性
- クレジット
- Applied Deposits
- カスタマイズ
- 危険な
- データ
- データセット
- 議論
- 決定しました
- ディープマインド
- 定義済みの
- デスクトップ
- Developer
- 開発者
- 開発
- 違い
- do
- そうではありません
- エコシステム
- 努力
- 出てくる
- 採用
- 巨大な
- Enterprise
- 期待する
- 少数の
- 次
- フレームワーク
- フランス語
- から
- 双子座
- 行く
- でログイン
- Googleクラウド
- Googleの
- 持ってる
- 助けます
- 認定条件
- HTTPS
- IEEE
- 画像
- in
- include
- 含ま
- 含めて
- 産業を変えます
- 影響力のある
- 情報
- 革新します
- 革新的手法
- 機関
- 導入
- 貴重な
- IT
- ITS
- ただ
- キープ
- 言語
- ノートパソコン
- ノートパソコン
- 大
- 主として
- より大きい
- 姓
- 後で
- ライセンス
- ような
- 可能性が高い
- 好き
- ラマ
- 製
- 主要な
- make
- 作成
- マッチ
- 問題
- 五月..
- 意味する
- Meta
- Microsoft
- 真ん中
- かもしれない
- マインド
- 最小限に抑えます
- モデル
- 他には?
- 最も
- 移動する
- ずっと
- 名
- 新作
- 特に
- 今
- of
- オファリング
- 頻繁に
- on
- の
- 開いた
- オープンソース
- OpenAI
- 反対した
- or
- 組織
- その他
- その他
- 私たちの
- でる
- 自分の
- 所有権
- 平和
- パラメータ
- パフォーマンス
- 個人的な
- 計画されました
- プラットフォーム
- プラトン
- プラトンデータインテリジェンス
- プラトデータ
- 強力な
- かなり
- Pro
- 問題
- プロダクト
- 製品開発
- プロジェクト(実績作品)
- 約束
- 押す
- クイック
- むしろ
- 参照する
- 指し
- 規制する
- リリース
- リリース
- リリース
- 解放
- 研究
- 研究者
- それぞれ
- 責任
- 明らかにする
- リスク
- ロード
- ラン
- 安全な
- 前記
- 同じ
- 言う
- 言う
- 規模
- センス
- 敏感な
- すべき
- 同様に
- サイズ
- 大きさの
- より小さい
- So
- 解決する
- 一部
- 時々
- ソース
- 特定の
- スピード
- スタートアップ
- 最先端の
- まだ
- 流れ
- そのような
- サポート
- テクノロジー
- 条件
- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
- より
- それ
- それら
- そこ。
- 彼ら
- それらの
- しかし?
- 介して
- しっかり
- 時間
- 〜へ
- 豊富なツール群
- に向かって
- 伝統的に
- トレーニング
- 訓練された
- トレーニング
- 2
- 超
- 下
- わかる
- ユナイテッド
- ユニット
- 不要な
- 更新しました
- 使用法
- つかいます
- 中古
- 多様
- 望んでいる
- we
- 週間
- ウィークス
- 計量の
- WELL
- した
- この試験は
- ワイド
- ワイルド
- ワーキング
- でしょう
- 年
- You
- ゼファーネット