[인공지능] 개발자가 구글 젬마 모델 활용하는 방법! (ft.오픈소스 AI)

구글은 Gemini LLM(대형 언어 모델)과 동일한 기술 및 연구를 통해 설계된 오픈 소스 모델 제품군인 젬마(Gemma) 를 출시하여 인공 지능(AI) 세계에 파장을 일으키고 있습니다 . 이러한 개방형 모델을 통해 모든 수준의 개발자는 큰 예산이나 슈퍼컴퓨터 없이도 최첨단 AI 기능을 활용할 수 있습니다. 창의적인 텍스트 형식 생성 및 지능형 챗봇 구축과 같은 잠재적인 응용 프로그램을 통해 젬마(Gemma)는 다양한 분야에 혁명을 일으키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 젬마(Gemma)가 AI 개발에 어떻게 기여하고 흥미롭고 새로운 가능성을 열어주는지 자세히 살펴보겠습니다.

구글 오픈 소스 AI 젬마 모델의 주요 기능 

젬마(Gemma)는 AI 개발 커뮤니티의 판도를 바꿀 수 있는 기능을 제공합니다. 주요 기능을 요약하면 다음과 같습니다.

※ 다운로드 : Gemma Kaggle Models

• 접근성: Gemma 모델은 다양한 장치에서 효율적으로 실행되도록 설계되었습니다. 더 넓은 범위의 컴퓨팅 리소스와 기능을 제공하기 위해 2B 및 7B 매개변수의 두 가지 크기로 제공됩니다. Gemma 2B는 노트북과 모바일 기기용이고, 7B 모델은 데스크톱 PC와 소형 서버용이다. 
• 여러 버전: 두 가지 Gemma 크기에는 각각 배포 전에 조정이 필요한 유연한 사전 학습된 변형이 함께 제공됩니다. 사전 훈련된 모델은 특정 AI 작업의 출발점이므로 개발자는 보다 전문적인 애플리케이션에 맞게 모델을 미세 조정할 수 있습니다. Gemma 모델에는 대화형 텍스트 기반 지침이나 상호 작용에 응답하도록 훈련된 지침 조정 버전도 있습니다. 
• 경쟁력 있는 성능: 작은 크기에도 불구하고 Gemma 모델은 다른 개방형 모델과 마찬가지로 성능을 발휘하며 일부 벤치마크에서는 훨씬 더 큰 비공개 소스 사촌 제품을 능가합니다.  
• 사용 용이성: Gemma AI 모델은 TensorFlow, PyTorch 및 JAX와 같은 널리 사용되는 도구 및 프레임워크와 통합되어 수많은 개발자가 액세스할 수 있습니다. 
• Responsible AI Focus: Google은 Gemma 모델과 함께 Responsible Generative AI Toolkit을 제공하여 개발자가 안전하고 윤리적인 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 리소스에는 Google이 LLM 개발을 통해 수집한 모범 사례와 권장 사항은 물론 안전 분류를 위한 디버깅 도구 및 방법론이 포함되어 있습니다.

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Gemma가 개발자에게 귀중한 도구인 이유 

Gemma의 최첨단 기능과 오픈 소스 특성은 개발자에게 수많은 이점을 제공합니다. Gemma는 비용 장벽을 제거함으로써 소규모 스타트업이나 예산이 제한된 개발자를 포함하여 더 광범위한 개발자가 AI를 실험하고 프로젝트에 통합할 수 있도록 합니다. 이는 고성능 컴퓨팅 환경 외부의 혁신을 촉진합니다.

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모델의 크기가 작으면 계산 요구 사항이 낮아져 개발자가 모델을 보다 효율적으로 교육하고 반복할 수 있습니다. 이를 통해 특히 리소스 집약적인 비공개 소스 모델을 사용할 때와 비교할 때 개발 주기가 더 빨라집니다. 요약이나 챗봇과 같은 작업을 위한 지침 조정 버전의 Gemma 모델은 개발자에게 런치패드를 제공하여 처음부터 모델을 구축하는 데 드는 시간을 절약해 줍니다. Gemma와 널리 사용되는 딥 러닝 프레임워크의 통합을 통해 개발자는 기존 기술과 도구를 활용하여 학습 곡선을 줄이고 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

 

Gemma 2B 버전은 태블릿, 노트북과 같은 휴대용 장치에서 실행되도록 설계되었지만 AI 프로젝트를 효율적으로 처리할 수 있는 AI PC를 갖추는 데 도움이 됩니다. AI PC는 AI 앱과 워크로드를 실행하는 동시에 속도, 파워, 성능을 제공하도록 최적화되었습니다.