O Google lançou a Gemma 3, a mais recente iteração em sua série de modelos de IA de código aberto, projetado para operar com eficiência em uma ampla gama de dispositivos, de smartphones a estações de trabalho de alto desempenho. Esta versão mostra o compromisso do Google em aprimorar a acessibilidade e o desempenho da IA ​​em várias plataformas, além de seus modelos do Google Gemini. permitindo que os desenvolvedores implementem funcionalidades avançadas de IA em uma gama mais ampla de dispositivos.

Recursos multimodais aprimorados e suporte à linguagem

Com base nas versões anteriores, o Gemma 3 apresenta funcionalidades multimodais, permitindo que ele processe texto, imagens e vídeos curtos. Esse avanço amplia o escopo de possíveis aplicações, da criação de conteúdo à análise complexa de dados.

Além disso, o Gemma 3 suporta mais de 140 idiomas, com 35 idiomas pré-treinados, facilitando o desenvolvimento de aplicativos globais. Sua janela de contexto expandida de 128.000 tokens permite o processamento de extensos conjuntos de dados e tarefas complexas, aprimorando sua utilidade em vários cenários. href=”https://huggingface.co/collections/google/gemma-3-release-67c6c6f89c4f766621268bb6d”> vem em uma gama de tamanhos (1b, 4b, 12b e 27b) , permitir que você escolha o melhor modelo (4b, 12b e 27b) . Versões, reduzindo o tamanho do modelo e os requisitos computacionais, mantendo alta precisão.”

Desempenho otimizado e integração do desenvolvedor

gemma 3 é otimizado para o desempenho de um único acelerador, capaz de executar em GPUs individuais ou TPUs, que simplifica os custos operacionais individuais. 

Os desenvolvedores podem acessar o Gemma 3 através de plataformas como o Google AI Studio, o Vertex AI, o Kaggle e o abraço, facilitando a integração perfeita em vários projetos. Além disso, as versões quantizadas do Gemma 3 estão disponíveis, oferecendo desempenho mais rápido e requisitos computacionais reduzidos sem comprometer a precisão.

GEMMA 3, particularmente sua variante de TI 27b, demonstrou desempenho notável em avaliações recentes. Muitos outros modelos abertos não pensam, apesar de operar com entradas somente de texto. Para o entendimento geral da linguagem, alcançou uma pontuação de 67,5 no teste MMLU-Pro. Em benchmarks relacionados à codificação, ele obteve 29,7 no LivecodeBench e 54.4 no Bird-SQL, demonstrando habilidades sólidas de solução de problemas e consultas de banco de dados. Suas habilidades de raciocínio foram refletidas em uma pontuação de 42,4 no diamante GPQA e se destacou em tarefas matemáticas com um 89,0 na referência matemática.

Google O desempenho da GEMMA 3 de referência em comparação com outros modelos líderes (Fonte: Google)

Precisão e compreensão factuais do conhecimento do mundo real foram avaliados usando os fatos de aterramento e avaliações da MMMU, onde Gemma 3 marcou 74.9 e 64.9, respectivamente. Esses resultados confirmam seus recursos para lidar com dados multimodais e garantir a precisão em respostas factuais. No entanto, o desempenho na recuperação factual básica, representada pelo SimpleQA, permaneceu modesta às 10h0. Enquanto os modelos Gemini 2 ainda lideram em certas tarefas especializadas, o equilíbrio de desempenho e acessibilidade de Gemma 3 destaca seu valor para os desenvolvedores que buscam uma solução de IA de alta qualidade e código aberto. Material explícito, prejudicial ou enganoso. href=”https://developers.googleblog.com/en/safer-and-multimodal-sesponsible-ai-ai-with-gemma/”> diz que eles “compararam as políticas de segurança aos seguintes referências e estarão divulgando um relatório técnico que também incorpora os bancos de terceiros.

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