Google、Gemma 2モデルでAIの地平を拡大:90億と270億パラメータオプションで開発者に新たな可能性を提供

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Last Updated on 2024-06-28 07:36 by admin

Googleは、Gemma 2モデルを9B(90億)パラメータと27B(270億)パラメータのオプションで発表しました。

このモデルは、研究者や開発者が来月からVertex AIを通じて利用できるようになります。Gemma 2は、以前の2B(20億)パラメータと7B(70億)パラメータモデルの後継として、5月にGoogle I/Oで紹介されました。

次世代のGemmaモデルは、Nvidiaの最新GPUまたはVertex AIの単一TPUホストで動作するよう設計されており、開発者がアプリやスマートフォン、IoTデバイス、パーソナルコンピュータなどのエッジデバイスにAIを組み込むことを目指しています。

9Bと27Bパラメータオプションを提供することで、Googleは開発者に対し、これらのモデルをデバイス上またはクラウドを通じて使用する選択肢を与えています。オープンソースであるため、Googleが通常予見しないさまざまなプロジェクトに簡単にカスタマイズして統合することが可能です。

既存のGemmaバリアントであるCodeGemma、RecurrentGemma、PaliGemmaが、これら2つのGemma 2モデルから恩恵を受けるかどうかが注目されます。

【編集者追記】用語解説

  • パラメータ
    AIモデルの「脳」を構成する数値のことです。パラメータ数が多いほど、モデルの能力が高くなる傾向がありますが、同時に必要な計算リソースも増加します。
  • Vertex AI
    Googleが提供する機械学習プラットフォームです。開発者がAIモデルを簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようサポートします。
  • エッジデバイス
    スマートフォンやIoTデバイスなど、ネットワークの「端」で動作する機器のことです。これらのデバイスで直接AIを実行することで、クラウドに頼らずリアルタイムの処理が可能になります。
  • ファインチューニング
    既存のAIモデルを特定のタスクや領域に適応させるために追加学習させることです。これにより、モデルの性能を特定の用途に最適化できます。
  • TPU (Tensor Processing Unit)
    Googleが開発した、機械学習タスクに特化したカスタムチップです。通常のCPUやGPUよりも効率的にAI処理を行えます。

【参考リンク】

Vertex AI(外部)

Gemma models: Unveiling the latest advancements

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【ニュース解説】

Googleは、Gemma 2モデルを9B(90億)パラメータと27B(270億)パラメータのオプションで発表しました。このモデルは、研究者や開発者が来月からVertex AIを通じて利用できるようになります。Gemma 2は、以前の2B(20億)パラメータと7B(70億)パラメータモデルの後継として、5月にGoogle I/Oで紹介されました。次世代のGemmaモデルは、Nvidiaの最新GPUまたはVertex AIの単一TPUホストで動作するよう設計されており、開発者がアプリやスマートフォン、IoTデバイス、パーソナルコンピュータなどのエッジデバイスにAIを組み込むことを目指しています。9Bと27Bパラメータオプションを提供することで、Googleは開発者に対し、これらのモデルをデバイス上またはクラウドを通じて使用する選択肢を与えています。オープンソースであるため、Googleが通常予見しないさまざまなプロジェクトに簡単にカスタマイズして統合することが可能です。既存のGemmaバリアントであるCodeGemma、RecurrentGemma、PaliGemmaが、これら2つのGemma 2モデルから恩恵を受けるかどうかが注目されます。

GoogleのGemma 2モデルの発表は、AI技術の進化と普及における重要な一歩を示しています。90億および270億パラメータを持つこれらのモデルは、以前のモデルよりもはるかに大きな計算能力と複雑さを持っており、より高度なAI機能の実現を可能にします。特に、エッジデバイスへのAIの組み込みは、スマートフォンやIoTデバイスなどの日常的な製品において、よりパーソナライズされたユーザー体験や新たな機能の提供を可能にします。

オープンソースとして提供されることで、開発者はこれらのモデルを自由にカスタマイズし、さまざまなアプリケーションやプロジェクトに適用することができます。これは、AI技術のイノベーションを加速させるだけでなく、教育や医療、環境保護など、社会的に重要な分野での応用も促進する可能性があります。

しかし、これらの高度なAIモデルの普及には、データのプライバシー保護やセキュリティ、倫理的な問題など、様々な課題も伴います。特に、パーソナライズされたサービスの提供には、ユーザーのデータを大量に処理する必要があり、これらのデータの取り扱いには細心の注意が必要です。また、AIの決定に対する透明性や説明責任の確保も、社会的な受容を得るためには重要な要素となります。

長期的には、Gemma 2モデルのような高度なAI技術の発展は、人間の仕事や生活に大きな変化をもたらす可能性があります。これらの技術がもたらすポジティブな影響を最大限に活用しつつ、潜在的なリスクを管理し、適切な規制を整備することが、今後の課題となるでしょう。

from Google’s Gemma 2 series launches with not one, but two lightweight model options—a 9B and 27B.

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TaTsu
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