Quest’anno Google non vuole rimanere indietro in termini di IA, e ne è prova il costante annuncio di modelli come Gemini o l’intelligenza artificiale che utilizza internamente per rendere più produttivi i suoi dipendenti. L’azienda, ora, ha presentato Gemmauna “famiglia” di modelli di IA aperti per sviluppatori e ricercatori.
Gemma è un’IA simile a Gemini. Come sostiene Google, il nuovo modello è costruito con la stessa tecnologia utilizzata per creare le sue IA commerciali.ed è stato sviluppato da Google DeepMind, il dipartimento di intelligenza artificiale di Google. La differenza è che Gemma è un po’ più leggero di Gemini, in quanto destinato a compiti più elementari.
È anche un modello open source, che consente a chiunque di accedere al codice per rivederlo e utilizzarlo come strumento per lo sviluppo di nuove applicazioni. implementarlo su una qualsiasi delle sue piattaforme. Gemma, lo ribadiamo, è destinato agli sviluppatori e agli esperti che vogliono potenziare i loro servizi con l’intelligenza artificiale. Infatti, i termini di Google per questo modello consentono “l’uso commerciale responsabile e la distribuzione a tutte le organizzazioni, indipendentemente dalle dimensioni”.
Gemma è pensato per la comunità aperta di sviluppatori e ricercatori che guidano l’innovazione dell’IA.
Gemma è più potente di Llama-2
Google ha lanciato due versioni del suo nuovo modello: Gemma 2B e Gemma 7B, che differiscono per dimensioni e sono state messe a punto e addestrate per diversi tipi di compiti. Google sostiene che Gemma è un modello più potente di Llama-2L’IA open source di Meta, praticamente in ogni aspetto, comprese le operazioni matematiche e la generazione di codice tramite Python.
Gemma può essere utilizzato su computer portatilistazioni di lavoro o su Google Cloud. Anche Google ha stretto una partnership con Nvidiache sta lavorando per ottimizzare tutte le sue piattaforme AI per Gemma. “Gli sviluppatori possono eseguire Gemma anche su GPU NVIDIA nel cloud, comprese le istanze di Google Cloud A3 basate sulla GPU Tensor Core H100 e, prossimamente, sulle GPU Tensor Core H200 di NVIDIA, con 141 GB di memoria HBM3e a 4,8 terabyte al secondo, che Google distribuirà nel corso dell’anno”, ha dichiarato la società.
Google, d’altra parte, ha creato una serie di strumenti in modo che gli sviluppatori possano implementare responsabilmente questi modelli nei loro prodotti.