Google vừa phát hành hai mô hình AI mở có thể chạy trên máy tính xách tay

Google vừa phát hành hai mô hình AI mở có thể chạy trên máy tính xách tay

Dấu thời gian: 21 tháng 2024 năm 6 25:XNUMX CH
Google vừa phát hành hai mô hình AI mở có thể chạy trên máy tính xách tay PlatoBlockchain Data Intelligence. Tìm kiếm dọc. Ái.

Năm ngoái, Google đã hợp nhất các đơn vị AI của mình trong Google DeepMind và cho biết họ có kế hoạch tăng tốc độ phát triển sản phẩm nhằm nỗ lực bắt kịp những thứ như Microsoft và OpenAI. Dòng phát hành trong vài tuần qua tuân theo lời hứa đó.

Hai tuần trước, Google đã công bố phát hành AI mạnh nhất cho đến nay, Gemini Ultra và tổ chức lại các dịch vụ AI của mình, bao gồm cả chatbot Bard, dưới thương hiệu Gemini. Một tuần sau, họ đã giới thiệu Gemini Pro 1.5, mẫu Pro được cập nhật phần lớn phù hợp với hiệu suất của Gemini Ultra và cũng bao gồm một cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ—lượng dữ liệu bạn có thể nhắc nó—cho văn bản, hình ảnh và âm thanh.

Hôm nay, công ty đã công bố hai mẫu mới. Với cái tên Gemma, các mẫu này nhỏ hơn nhiều so với Gemini Ultra, có trọng lượng lần lượt là 2 và 7 tỷ thông số. Google cho biết các mô hình này là hoàn toàn dựa trên văn bản—trái ngược với các mô hình đa phương thức được huấn luyện trên nhiều loại dữ liệu, bao gồm văn bản, hình ảnh và âm thanh—vượt trội hơn các mô hình có kích thước tương tựvà có thể chạy trên máy tính xách tay, máy tính để bàn hoặc trên đám mây. Trước khi đào tạo, Google đã loại bỏ các tập dữ liệu nhạy cảm như thông tin cá nhân. Họ cũng tinh chỉnh và kiểm tra căng thẳng các mô hình đã được đào tạo trước khi phát hành để giảm thiểu hành vi không mong muốn.

Google cho biết các mô hình này được xây dựng và đào tạo bằng cùng công nghệ được sử dụng ở Gemini, nhưng ngược lại, chúng được phát hành theo giấy phép mở.

Điều đó không có nghĩa là chúng là nguồn mở. Thay vào đó, công ty đang cung cấp các trọng lượng mô hình để các nhà phát triển có thể tùy chỉnh và tinh chỉnh chúng. Họ cũng đang phát hành các công cụ dành cho nhà phát triển để giúp giữ an toàn cho các ứng dụng và làm cho chúng tương thích với các nền tảng và khung AI chính. Google cho biết các mô hình này có thể được sử dụng để phân phối và sử dụng thương mại có trách nhiệm—như được xác định trong điều khoản sử dụng—cho các tổ chức thuộc mọi quy mô.

Nếu Gemini nhắm đến OpenAI và Microsoft, thì Gemma có thể đã nghĩ đến Meta. Meta đang ủng hộ một mô hình mở hơn cho các bản phát hành AI, đáng chú ý nhất là mô hình ngôn ngữ lớn Llama 2. Mặc dù đôi khi bị nhầm lẫn với một mô hình nguồn mở, Meta vẫn chưa phát hành tập dữ liệu hoặc mã được sử dụng để đào tạo Llama 2. Các mô hình mở khác, như Viện AI của Allen (AI2) các mẫu OLMo gần đây, bao gồm dữ liệu huấn luyện và mã. Bản phát hành Gemma của Google giống với Llama 2 hơn là OLMo.

“[Các mô hình mở] hiện đã trở nên khá phổ biến trong ngành,” Jeanine Banks của Google cho biết trong một cuộc họp báo. “Và nó thường đề cập đến các mô hình trọng lượng mở, nơi có quyền truy cập rộng rãi cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu để tùy chỉnh và tinh chỉnh các mô hình, nhưng đồng thời, các điều khoản sử dụng — những thứ như phân phối lại, cũng như quyền sở hữu các biến thể đó được phát triển—khác nhau dựa trên điều khoản sử dụng cụ thể của mô hình. Và vì vậy, chúng tôi thấy một số khác biệt giữa những gì chúng tôi thường gọi là nguồn mở theo truyền thống và chúng tôi đã quyết định rằng việc coi các mô hình Gemma của chúng tôi là các mô hình mở là hợp lý nhất.”

Tuy nhiên, Llama 2 vẫn có ảnh hưởng trong cộng đồng nhà phát triển và các mô hình mở từ công ty khởi nghiệp Pháp, Mistral và các công ty khác đang đẩy hiệu suất sang các mô hình đóng hiện đại, như GPT-4 của OpenAI. Các mô hình mở có thể có ý nghĩa hơn trong bối cảnh doanh nghiệp, nơi các nhà phát triển có thể tùy chỉnh chúng tốt hơn. Chúng cũng vô giá đối với các nhà nghiên cứu AI làm việc với ngân sách eo hẹp. Google muốn hỗ trợ nghiên cứu như vậy bằng tín dụng Google Cloud. Các nhà nghiên cứu có thể đăng ký khoản tín dụng lên tới 500,000 USD cho các dự án lớn hơn.

AI nên mở như thế nào vẫn là vấn đề tranh luận trong ngành.

Những người ủng hộ một hệ sinh thái cởi mở hơn tin rằng lợi ích lớn hơn rủi ro. Họ nói, một cộng đồng mở không chỉ có thể đổi mới trên quy mô lớn mà còn hiểu rõ hơn, bộc lộ và giải quyết các vấn đề khi chúng xuất hiện. OpenAI và những người khác đã lập luận về một cách tiếp cận khép kín hơn, cho rằng mô hình càng mạnh thì nó càng nguy hiểm khi xuất hiện ngoài tự nhiên. Con đường ở giữa có thể cho phép một hệ sinh thái AI mở nhưng quản lý nó chặt chẽ hơn.

Điều rõ ràng là cả AI đóng và mở đều đang phát triển với tốc độ nhanh chóng. Chúng ta có thể mong đợi nhiều sự đổi mới hơn từ các công ty lớn và cộng đồng mở khi năm trôi qua.

Ảnh: Google

Dấu thời gian:

Thêm từ Trung tâm cá biệt