top of page

Gemma'nın Yapay Zeka Dünyasındaki Devrimi: Google'ın Açık Kaynak Mirası

Yapay zeka (YZ), derin öğrenme ve doğal dil işleme (NLP) alanlarındaki ilerlemelerle son yıllarda büyük bir gelişme kaydetmiştir. Bu ilerlemelerin öncüsü, büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilen ve insan benzeri metin üretebilen, konuşma görevlerinde bulunabilen büyük dil modelleridir (LLMs).


Google'ın PaLM, Anthropic'in Claude ve DeepMind'ın Gopher gibi LLM'leri, kodlamadan sağduyuya kadar olağanüstü yetenekler sergilemiştir. Ancak, bu modellerin çoğu açık kaynak olarak yayınlanmamıştır, araştırma, geliştirme ve yararlı uygulamalar için erişimlerini sınırlamıştır.Bu durum, Google'ın DeepMind tarafından geliştirilen güçlü Gemini modellerine dayanan Gemma adlı LLM ailesinin yakın zamanda açık kaynak olarak yayınlanmasıyla değişti. basit.ai olarak bu haber yazısında, Gemma'nın mimarisini, eğitim sürecini, performansını ve sorumlu yayınını inceleyeceğiz.


İçindekiler


Gemma'ya Genel Bakış


2024 Şubat'ında, DeepMind Gemma modellerinin iki boyutunu açık kaynak olarak yayınladı – cihaz üzerinde dağıtım için optimize edilmiş 2 milyar parametreli bir versiyon ve GPU/TPU kullanımı için tasarlanmış daha büyük 7 milyar parametreli bir versiyon.

Gemma, DeepMind'ın öncü Gemini modellerine benzer bir dönüştürücü tabanlı mimari ve eğitim metodolojisini kullanır. Web dokümanları, matematik ve kod dahil olmak üzere 6 trilyon tokena kadar metin üzerinde eğitildi.


DeepMind, Gemma'nın hem ham önceden eğitilmiş kontrol noktalarını hem de diyalog, talimat takibi ve kodlama gibi alanlarda gelişmiş yetenekler için gözetimli öğrenme ve insan geri bildirimi ile ince ayar yapılmış sürümlerini yayınladı.


Gemma'ya Başlarken

Gemma'nın açık yayınlanması, geliştiricilere, araştırmacılara ve meraklılara ileri düzey yapay zeka yeteneklerini sunar. Başlamak için hızlı bir rehber:


Platform Bağımsız Dağıtım

Gemma'nın güçlü yanlarından biri esnekliğidir – CPU'larda, GPU'larda veya TPU'larda çalıştırılabilir. CPU için TensorFlow Lite veya HuggingFace Transformers'ı, GPU/TPU'da hızlandırılmış performans için TensorFlow'u kullanabilirsiniz. Google Cloud'un Vertex AI gibi bulut hizmetleri sorunsuz ölçeklendirme sunar.


Önceden Eğitilmiş Modellere Erişim

Gemma, ihtiyaçlarınıza bağlı olarak farklı önceden eğitilmiş varyantlarla gelir. 2B ve 7B modelleri kutudan çıkar çıkmaz güçlü üretken yetenekler sunar. Özel ince ayar için, 2B-FT ve 7B-FT modelleri ideal başlangıç noktalarıdır.


Heyecan Verici Uygulamalar Oluşturmak

Gemma ile hikaye oluşturma, dil çevirisi, soru cevaplama ve yaratıcı içerik üretimi gibi çeşitli uygulamalar oluşturabilirsiniz. Anahtar, kendi veri setleriniz üzerinde ince ayar yaparak Gemma'nın güçlü yanlarını kullanmaktır.


Mimari

Gemma, yalnızca dönüştürücü bir dekoder yığını kullanan, dönüştürücü tabanlı bir dekoder yalnızca mimarisini kullanır:


  • Dönüştürücüler: 2017'de tanıtılan dönüştürücü mimarisi, yalnızca dikkat mekanizmalarına dayalı olarak NLP'de yaygın hale gelmiştir. Gemma, metinde uzun mesafeli bağımlılıkları modelleme yeteneğini dönüştürücüden miras alır.

  • Dekoder-yalnızca: Gemma, BART veya T5 gibi kodlayıcı-dekoder modellerinin aksine, yalnızca bir dönüştürücü dekoder yığını kullanır. Bu, metin üretimi gibi görevler için güçlü üretken yetenekler sağlar.

  • Çok sorgulu dikkat: Gemma, daha büyük modelinde çok sorgulu dikkat kullanır, her bir dikkat başlığının birden fazla sorguyu paralel olarak işlemesine olanak tanır.

  • Döner konumsal yerleştirmeler: Gemma, mutlak konum kodlamaları yerine döner yerleştirmeler kullanarak konumsal bilgiyi temsil eder. Bu teknik, model boyutunu azaltırken konum bilgisini korur.


Veri ve Eğitim Süreci

Gemma, ağırlıklı olarak İngilizce olan 6 trilyon tokena kadar metin verisi üzerinde eğitildi. Bu, web dokümanları, matematiksel metin ve kaynak kodu içeriyordu. DeepMind, sınıflandırıcılar ve sezgisel kurallar kullanarak toksik veya zararlı içeriği veri setinden çıkarmak için önemli çabalar harcadı.


Eğitim, Google'ın TPUv5 altyapısı kullanılarak gerçekleştirildi ve Gemma-7B'yi eğitmek için 4096'ya kadar TPU kullanıldı. Verimli model ve veri paralelliği teknikleri, devasa modellerin ticari donanımla eğitilmesini sağladı.


Model Performansı

DeepMind, Gemma modellerini soru cevaplama, akıl yürütme, matematik, kodlama, sağduyu ve diyalog yeteneklerini kapsayan 25'ten fazla kriterde titizlikle değerlendirdi.


Güvenlik ve Sorumluluk

Büyük modellerin açık kaynak ağırlıklarını yayınlamak, kasıtlı kötüye kullanım ve yerleşik model önyargıları etrafında zorluklar getirir. DeepMind, riskleri hafifletmek için adımlar attı:


Yapay Zeka İnovasyonunun Önünü Açmak


Gemma'nın açık kaynak model ailesi olarak yayınlanması, yapay zeka topluluğu boyunca ilerlemeyi kilitleme potansiyeline sahiptir:


Her yapay zeka sıçramasıyla, modellerin tüm alanlarda insan zekasına eşit veya onu aşan yeteneklere daha da yaklaştığını görüyoruz. Gemma gibi sistemler, kendiliğinden denetlenen modellerdeki hızlı ilerlemelerin giderek daha gelişmiş bilişsel yeteneklerin kilidini açtığını vurguluyor.


Sonuç

DeepMind'ın Gemma modellerinin yayınlanması, dar kriterleri aşan genelleştirilmiş zeka yeteneklerine yeni bir dönem için açık kaynak yapay zekanın simgesi haline geldi. Güvenlik açısından kapsamlı bir şekilde test edilen ve geniş kapsamlı erişime sahip olan Gemma, yapay zekadan sorumlu açık kaynak yayıncılığı için yeni bir standart belirliyor.


basit.ai, günlük hayatta kullanabileceğiniz kolay ipuçlarıyla yapay zekayı anlaşılır kılar. E-mail bültenine abone olarak modern dünyadan daha rahat faydalanın.



Yapay zekayla ilgili daha fazla şey öğrenmek için diğer yazılara göz atabilirsiniz. 


süper yapay zeka

11 görüntüleme0 yorum

Son Yazılar

Hepsini Gör

Comments


bottom of page