Google ha recentemente svelato Gemma, una famiglia di modelli linguistici di apprendimento automatico leggeri e aperti, segnando un ulteriore passo avanti nel campo dell’intelligenza artificiale. Con il lancio dei modelli Gemma 2B e Gemma 7B, l’azienda apre nuove strade per l’utilizzo commerciale e la ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale generativa.
Cosa è Google Gemma e cosa può fare nel campo dell’AI
Il rilascio dei modelli Gemma, segue a stretto giro di posta il lancio dei modelli Gemini. Questi nuovi modelli, definiti dalla loro leggerezza, sono stati progettati per essere direttamente ispirati ai predecessori Gemini, mantenendo al contempo una forte indipendenza in termini di applicabilità e funzionalità. La disponibilità iniziale di Gemma 2B e Gemma 7B segna l’apice di questa nuova direzione, con Google che punta a democratizzare l’accesso alle risorse di intelligenza artificiale.
Google non ha fornito dettagli approfonditi sul confronto delle prestazioni di Gemma con modelli simili offerti da altre aziende come Meta e Mistral. Tuttavia, ha sottolineato che questi modelli rappresentano il “non plus ultra” in termini di tecnologia, adottando una struttura simile a quella utilizzata per i modelli Gemini 1.5 e PaLM. Si prevede che i benchmark dettagliati verranno pubblicati in seguito, offrendo alla comunità una visione più chiara delle capacità di Gemma.
Per facilitare l’adozione e l’esplorazione di Gemma, Google mette a disposizione degli sviluppatori notebook Colab e Kaggle pronti all’uso, oltre a integrazioni con piattaforme ben note come Hugging Face. Questa accessibilità consente agli sviluppatori di iniziare rapidamente a lavorare con i modelli Gemma, sfruttandone le potenzialità per addestramento e tuning su misura.
Nonostante l’enfasi sull’apertura, è importante notare che i modelli Gemma non sono open source nel senso tradizionale. Durante un briefing stampa, Janine Banks di Google ha chiarito l’impegno dell’azienda verso l’open source, sottolineando però una distinzione nel modo in cui Gemma viene presentato al pubblico. L’accesso aperto ai modelli permette agli sviluppatori di utilizzarli per inferenza e personalizzazione, ma le condizioni specifiche d’uso, incluse la redistribuzione e la proprietà delle varianti sviluppate, variano a seconda dei termini di utilizzo del modello.
La qualità generativa dei modelli Google Gemma è stata significativamente migliorata, secondo quanto riportato da Tris Warkentin di Google DeepMind. Questo progresso apre a nuove possibilità nel campo dello sviluppo di applicazioni AI, consentendo operazioni non solo su piattaforme cloud ma anche direttamente sui dispositivi degli sviluppatori.
