Googleは、スマートフォンから高性能ワークステーションまで、幅広いデバイスで効率的に動作するように設計された一連のオープンソースAIモデルの最新のイテレーションであるGemma 3を発表しました。このリリースは、Google Geminiモデル以外のさまざまなプラットフォームでAIのアクセシビリティとパフォーマンスを向上させるというGoogleのコミットメントを示しています。
Googleは、Gemma 3が単一のアクセラレータで動作できる最も高度なAIモデルであり、1つのGPUまたはTPUで効率的に機能することができると主張しています。 AIモデルは、開発者がより広範なデバイスにわたって高度なAI機能を実装できるようにします。 src=”data:image/svg+xml; nitro-empty-id=mtcxmtoxmtm1-1; base64、phn2zyb2awv3qm94psiwidagmtaynca4md uiihdpzhropsixmdi0iibozwlnahq9ijgwnsigeg1sbnm9imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”>
強化されたマルチモーダル機能と言語サポート
以前のバージョンに構築されたGemma 3は、マルチモーダル機能を紹介し、テキスト、画像、短いビデオを処理できるようにします。この進歩は、コンテンツの作成から複雑なデータ分析まで、潜在的なアプリケーションの範囲を広げます。
さらに、Gemma 3は140を超える言語をサポートし、35の言語が事前に訓練され、グローバルなアプリケーション開発を促進します。 128,000トークンの拡張コンテキストウィンドウを使用すると、広範なデータセットと複雑なタスクの処理を可能にし、さまざまなシナリオでのユーティリティを強化します。 href=”https://huggingface.co/collections/google/gemma-3-release-67c6c6f89c4f76621268bb6d”>展示されています（1b、4b、12b、27b、27b、27b）、パフォーマンスを紹介するための最良のモデルを選択できるようにするために、紹介するために、具体的なモデルを紹介します。量子化されたバージョン、高精度を維持しながらモデルサイズと計算要件の削減。”
最適化されたパフォーマンスと開発者統合
gemma 3は、個々のGPUまたはTPUでのランニングを行うことができます。
開発者は、Google AI Studio、Vertex AI、Kaggle、Hugging FaceなどのプラットフォームからGemma 3にアクセスでき、さまざまなプロジェクトへのシームレスな統合を促進できます。さらに、Gemma 3の量子化されたバージョンが利用可能で、精度を損なうことなく、より速いパフォーマンスと計算要件を削減します。
Googleの開発者のブログノートは、「Gemma 3は公式の量子サイズと計算要件を削減し、高精度を維持しながら」
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Gemma 3、特に27B ITバリアントは、最近の評価で顕著なパフォーマンスを示しています。また、テキストのみの入力で動作しているにもかかわらず、他の多くの非考えのオープンモデルに先立ち、人間の好みの比較の結果であり、モデルのインタラクティブな機能の包括的な指標を提供します。一般的な言語理解のために、MMLU-Proテストで67.5のスコアを達成しました。コーディング関連のベンチマークでは、LiveCodebenchで29.7、Bird-SQLで54.4を獲得し、堅固な問題解決とデータベースのクエリ能力を示しました。その推論スキルは、GPQAダイヤモンドの42.4スコアに反映され、数学ベンチマークで89.0で数学的なタスクに優れていました。 src=”data:image/svg+xml; nitro-empty-id=mtcymjoxmdg5-1; base64、phn2zyb2awv3qm94psiwidagmtaynca0mzeii hdpzhropsixmdi0iibozwlnahq9ijqzmsigeg1sbnm9imh0dha6ly93d3cudzmub3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”> google Gemma 3ベンチマークパフォーマンス他の主要なモデル（出典:Google）
実際の知識の事実上の正確性と理解は、それぞれGemma 3が74.9と64.9を獲得した事実とMMMU評価を使用して評価されました。これらの結果は、マルチモーダルデータを処理し、実際に応答する精度を確保する能力を確認します。ただし、SimpleQAに代表される基本的な事実検索のパフォーマンスは10.0で控えめなままでした。
Googleの以前のGemini 1.5モデルと比較した場合、Gemma 3はいくつかのベンチマークでパフォーマンスレベルと一貫して一致またはそれを超えています。 Gemini 2モデルは依然として特定の専門的なタスクでリードしていますが、Gemma 3のパフォーマンスとアクセシビリティのバランスは、オープンソースの高品質のAIソリューションを求める開発者にとってその価値を強調しています。
この安全フレームワークは、Gemma 2で導入された元のShieldgemmaに基づいて構築され、責任あるAI開発に対するGoogleのコミットメントを強化するように設計されています。操作。
google は、「安全ポリシーを次のベンチマークと比較し、第三者のベンチマークを取り込んだ技術報告書をリリースする」と述べています。