Google ka zbuluar GEMMA 3, përsëritjen e fundit në serinë e tij të modeleve AI me burim të hapur, të dizajnuar për të operuar në mënyrë efikase në një gamë të gjerë pajisjesh, nga telefonat inteligjentë deri tek stacionet e punës me performancë të lartë. Kjo lëshim tregon angazhimin e Google për të përmirësuar aksesueshmërinë dhe performancën e AI në platforma të ndryshme përveç modeleve të tij Google Gemini. Modelet e arritshme të AI, duke u mundësuar zhvilluesve të zbatojnë funksionalitete të përparuara të AI në një gamë më të gjerë të pajisjeve.
Aftësitë e zgjeruara multimodale dhe mbështetjen e gjuhës
Ndërtimi i versioneve të mëparshme, Gemma 3 prezanton funksionalitete multimodale, duke e mundësuar atë të përpunojë tekstin, imazhet dhe videot e shkurtra. Kjo përparim zgjeron fushën e aplikacioneve të mundshme, nga krijimi i përmbajtjes deri në analizën komplekse të të dhënave. Dritarja e saj e zgjeruar e kontekstit të 128,000 shenjave lejon përpunimin e të dhënave të gjera dhe detyrave të ndërlikuara, duke përmirësuar dobinë e tij në skenarë të ndryshëm. href=”https://huggingface.co/collections/google/gemma-3-release-67c6c6f89c4f76621268bb6d> vjen në një gamë të madhësive (1b, 4b, 12b, dhe 27b) , duke ju lejuar të zgjidhni modelin më të mirë për pajisjet tuaja specifike dhe performancën tuaj”dhe se”GEMA 3-të prezantuar”dhe se”GEMASE 3B, dhe 27B, dhe 27B) versionet, zvogëlimi i madhësisë së modelit dhe kërkesave llogaritëse duke ruajtur saktësi të lartë.”
Performanca e optimizuar dhe integrimi i zhvilluesit
GEMMA 3 është optimizuar për performancën me një akelerator, të aftë për të ekzekutuar GPU-të individuale ose TPU, gjë që thjeshton vendosjen dhe zvogëlon kostot operacionale.
Zhvilluesit mund të hyjnë në Gemma 3 përmes platformave të tilla si Google AI Studio, Vertex AI, Kaggle dhe Hugging Face, duke lehtësuar integrimin pa probleme në projekte të ndryshme. Për më tepër, versionet e kuantizuara të GEMMA 3 janë të disponueshme, duke ofruar performancë më të shpejtë dhe zvogëluar kërkesat e llogaritjes pa saktësi kompromentimi. 3
Gemma 3, veçanërisht varianti i saj 27B, ka demonstruar performancë të dukshme në vlerësimet e fundit. Krahas modeleve si O1-Preview dhe përpara shumë modeleve të tjera të hapura jo të mendimit, pavarësisht se funksionojnë me inputet vetëm me tekst. Për kuptimin e gjuhës së përgjithshme, ajo arriti një rezultat prej 67.5 në testin MMLU-Pro. Në standardet e lidhura me kodimin, ajo shënoi 29.7 në livecodeBench dhe 54.4 në Bird-SQL, duke demonstruar aftësi të ngurta për zgjidhjen e problemeve dhe aftësitë e të dhënave. Shkathtësitë e tij të arsyetimit u reflektuan në një rezultat 42.4 në GPQA Diamond, dhe ajo shkëlqeu në detyrat matematikore me një 89.0 në standardin e matematikës. src=”të dhëna: imazh/svg+xml; nitro-empty-id=mtCymjoxmdg5-1; base64, phn2zyb2awv3qm94psiwidagmtaynca0mzeii Hdpzhropsixmdi0iiBozwlnAHq9iJqzmsigEG1Sbnm9imH0Dha6ly93d3cudzmUB3jnlziwmdavc3znij48l3n2zz4=”> Google Performanca e standardeve të GEMMA 3 në krahasim me modelet e tjera kryesore (burimi: Google)
saktësia faktike dhe kuptimi i njohurive të botës reale u vlerësuan duke përdorur vlerësimet e fakteve dhe MMMU, ku Gemma 3 shënoi përkatësisht 74.9 dhe 64.9. Këto rezultate konfirmojnë aftësitë e saj në trajtimin e të dhënave multimodale dhe sigurimin e saktësisë në përgjigjet faktike. Sidoqoftë, performanca në marrjen themelore faktike, e përfaqësuar nga SimpleQA, mbeti modeste në 10.0. Ndërsa modelet e Gemini 2 ende çojnë në detyra të caktuara të specializuara, bilanci i performancës dhe aksesit të Gemma 3 nxjerr në pah vlerën e tij për zhvilluesit që kërkojnë një zgjidhje me burim të hapur, me cilësi të lartë AI.
