Google Yeni Yapay Zeka Uygulaması Gemma'yı Kullanıma Açtı

Google, son Gemini modellerinin piyasaya sürülmesinin ardından bir hafta içinde, hafif ve açık ağırlıklı yeni bir model ailesi olan Gemma'nın duyurusunu yaptı. Bu yeni modeller, Gemma 2B ve Gemma 7B ile başlayarak, ticari ve araştırma amaçları için kullanılabilir hale getirildi ve Gemini'den ilham alındı.

Şirket, Gemma modellerinin Meta ve Mistral gibi benzer modellerle performans karşılaştırmalarını detaylı bir şekilde sunmadı, ancak bunların "son teknoloji" olduğunu belirtti. Gemma modellerinin yoğun bir mimari kullandığını ve bu modellerin bugün Hugging Face'in lider tablosunda görüleceğini belirtti.

Google Gemma'ya başlamak isteyen geliştiriciler, hazır Colab ve Kaggle defterlerine, Hugging Face, MaxText ve Nvidia'nın NeMo entegrasyonlarına erişebilirler. Ön eğitimli ve ayarlandıktan sonra, bu modellerin herhangi bir yerde kullanılabileceği vurgulandı.

Google, bu modellerin açık modeller olduğunu belirtirken, açık kaynak olmadığını vurgulamak önemlidir. Şirket, Gemma modellerinin açık modeller olarak adlandırılmasının nedenine ilişkin kasıtlı bir yaklaşım benimsediğini belirtti.

Geliştiricilerin bu modelleri çıkarım yapmak ve istedikleri gibi ayarlamak için kullanabileceği vurgulandı ve bu modellerin birçok kullanım senaryosuna uygun olduğu belirtildi.

İlginizi çekebilir: Google Haritalar, Elektrikli Araç Kullanıcılarına Özel Yenilikler Getiriyor

Google Gemma Modellerinin Performansı ve Açık Kaynak Olmama Durumu Hakkında Endişeler

Google DeepMind ürün yönetimi direktörü Tris Warkentin, "Son bir yılda üretim kalitesi önemli ölçüde arttı," dedi ve "Bu, AI uygulamaları geliştirmenin tamamen yeni yollarını açıyor ve bu konuda oldukça heyecanlıyız," şeklinde devam etti.

Gemma modellerinin gerçek dünya senaryolarında performansının nasıl olduğunu görmek önemlidir, çünkü bu alandaki Google şirketimim rakiplerinin açık modelleriyle benzer özelliklere sahiptirler.

Yeni modellerin yanı sıra, Google, "Gemma ile daha güvenli AI uygulamaları oluşturmak için rehberlik ve temel araçlar" sağlamak üzere yeni bir sorumlu üretken AI araç seti ve bir hata ayıklama aracı da piyasaya sürüyor.

Gemma modellerinin piyasaya sürülmesi, Google markasının yapay zeka alanındaki liderliğini pekiştirmeye yönelik önemli bir adımdır. Bu yeni modeller, hafif ve açık ağırlıklı yapısıyla dikkat çekiyor ve ticari ve araştırma alanlarında kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Ancak, Google'ın bu modellerin performansı hakkında detaylı bilgi vermemesi, bazı endişelere neden olabilir.

Özellikle, Gemma modellerinin Meta ve Mistral gibi rakip modellerle nasıl karşılaştırıldığına dair eksiklik, kullanıcıların bu yeni teknolojiye olan güvenini etkileyebilir. Performans karşılaştırmalarının ve benchmark testlerinin eksikliği, geliştiricilerin bu modelleri nasıl değerlendireceklerini belirlemelerini zorlaştırabilir ve potansiyel kullanım senaryolarını sınırlayabilir.G

Gemma Modellerinin Entegrasyon ve Kullanım Kolaylığı: Geliştiriciler İçin Avantajlar

Bununla birlikte, Google'ın Gemma modellerine erişimi kolaylaştırmak için hazır Colab ve Kaggle defterleri sunması, geliştiricilerin bu teknolojiyi daha geniş bir kitleye ulaştırmalarına yardımcı olabilir. Ayrıca, Hugging Face, MaxText ve Nvidia'nın NeMo entegrasyonlarıyla birlikte, Gemma modellerinin farklı platformlarda ve uygulamalarda kullanılmasını sağlamak için yapılan entegrasyonlar da önemlidir.

Google şirketinin açık modeller olarak tanımladığı Gemma modelleri, geliştiricilere çıkarım yapma ve ayarlama konusunda geniş bir esneklik sunmaktadır. Ancak, açık kaynak olmamaları, bazı kullanıcıların bu modellere olan güvenini etkileyebilir ve özelleştirme ve geliştirme süreçlerini sınırlayabilir.

Sonuç olarak, Google şirketinin Gemma modelleri, yapay zeka alanında önemli bir ilerleme sağlayabilir ve birçok kullanım durumu için uygun bir seçenek olabilir. Ancak, performanslarının açıkça belirtilmemesi ve açık kaynak olmamaları, bu yeni teknolojinin benimsenmesini etkileyebilir ve endüstri standartlarına uygunluğunu sorgulatabilir. Bu nedenle, Gemma modellerinin gerçek dünya kullanım senaryolarında nasıl performans gösterdiklerini görmek önemlidir.