기타 더 작고, 더 안전하고, 더 투명하게: Gemma와 함께 책임 있는 AI를 발전시키다
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더 작고, 더 안전하고, 더 투명하게: Gemma와 함께 책임 있는 AI를 발전시키다
6월에 우리는 270억(27B) 및 90억(9B) 매개변수 크기의 새로운 최고 수준의 개방형 모델인 Gemma 2를 출시했습니다 . 27B 모델은 출시 이후 LMSYS Chatbot Arena 리더보드 에서 가장 높은 순위를 차지한 개방형 모델 중 하나가 되었으며 , 실제 대화에서 두 배 이상 큰 인기 모델을 능가하기도 했습니다.
하지만 Gemma는 성능 그 이상을 의미합니다. 책임 있는 AI를 기반으로 구축되었으며, 안전성과 접근성을 우선시합니다. 이러한 공약을 지원하기 위해 Gemma 2 제품군에 새로운 제품 3가지를 추가하게 되어 기쁩니다.
- Gemma 2 2B – 인기 있는 20억(2B) 매개변수 모델의 완전히 새로운 버전으로, 내장된 안전 향상 기능과 성능과 효율성의 강력한 균형을 특징으로 합니다.
2. ShieldGemma – Gemma 2를 기반으로 구축된 안전 콘텐츠 분류기 모델 모음으로, AI 모델의 입력 및 출력을 필터링하고 사용자를 안전하게 보호합니다.
3. Gemma Scope – 모델의 내부 작동에 대한 탁월한 통찰력을 제공하는 새로운 모델 해석 도구입니다.
이러한 추가 기능을 통해 연구자와 개발자는 이제 더 안전한 고객 경험을 만들고, 모델에 대한 전례 없는 통찰력을 얻고, 강력한 AI를 책임감 있게 장치에 바로 배포하여 혁신을 위한 새로운 가능성을 열 수 있습니다.
Gemma 2 2B: 차세대 성능을 지금 기기에서 경험하세요
Gemma 2 제품군에 추가된 매우 기대되는 모델인 Gemma 2 2B 모델을 소개하게 되어 기쁩니다 . 이 가벼운 모델은 증류를 통해 더 큰 모델에서 학습하여 엄청난 결과를 생성합니다. 사실, Gemma 2 2B는 Chatbot Arena에서 모든 GPT-3.5 모델을 능가하여 뛰어난 대화형 AI 능력을 보여줍니다.
Gemma 2 2B는 다음을 제공합니다.
- 뛰어난 성능: 크기에 비해 동급 최고의 성능을 제공하며, 동일 카테고리의 다른 개방형 모델보다 우수한 성능을 발휘합니다.
- 유연하고 비용 효율적인 배포: 에지 디바이스와 노트북부터 Vertex AI와 Google Kubernetes Engine(GKE)을 통한 강력한 클라우드 배포에 이르기까지 광범위한 하드웨어에서 Gemma 2 2B를 효율적으로 실행하세요. 속도를 더욱 높이기 위해 NVIDIA TensorRT-LLM 라이브러리로 최적화되었으며 NVIDIA NIM 으로 제공됩니다 . 이 최적화는 NVIDIA RTX , NVIDIA GeForce RTX GPU 또는 에지 AI용 NVIDIA Jetson 모듈을 사용하여 데이터 센터, 클라우드, 로컬 워크스테이션, PC 및 에지 디바이스를 포함한 다양한 배포를 대상으로 합니다 . 또한 Gemma 2 2B는 Keras, JAX, Hugging Face, NVIDIA NeMo, Ollama, Gemma.cpp 및 곧 MediaPipe와 원활하게 통합되어 간소화된 개발을 제공합니다.
- 개방적이고 접근 가능: 연구 및 상업적 응용 프로그램을 위한 상업적으로 친화적인 Gemma 약관 에 따라 제공됩니다. Google Colab의 무료 계층 T4 GPU에서 실행할 수 있을 만큼 작아서 그 어느 때보다 실험과 개발이 쉬워졌습니다.
오늘부터 Kaggle , Hugging Face , Vertex AI Model Garden 에서 Gemma 2의 모델 가중치를 다운로드할 수 있습니다. Google AI Studio 에서도 기능을 시도할 수 있습니다 .
ShieldGemma: 최첨단 안전 분류기로 사용자 보호
참여적이고 안전하며 포괄적인 AI 출력을 보장하기 위해 책임감 있게 개방형 모델을 배포하려면 개발자와 연구자의 상당한 노력이 필요합니다. 이 과정에서 개발자를 돕기 위해, AI 모델 입력 및 출력에서 유해한 콘텐츠를 탐지하고 완화하도록 설계된 최첨단 안전 분류기 시리즈인 ShieldGemma를 소개합니다. ShieldGemma는 특히 4가지 주요 해악 영역을 타깃으로 합니다.
- 연설을 증오
- 괴롭힘
- 성적으로 노골적인 콘텐츠
- 위험한 콘텐츠
이러한 개방형 분류기는 제한된 수의 데이터 포인트를 사용하여 특정 정책에 맞는 분류기를 구축하는 방법론이 포함된 Responsible AI Toolkit 의 기존 안전 분류기 제품군 과 API를 통해 제공되는 기존 Google Cloud 기성형 분류기를 보완합니다.
ShieldGemma가 더 안전하고 더 나은 AI 애플리케이션을 만드는 데 어떻게 도움을 줄 수 있는지 알아보세요.
- SOTA 성능 : Gemma 2를 기반으로 구축된 ShieldGemma는 업계를 선도하는 안전 분류기입니다.
- 유연한 크기 : ShieldGemma는 다양한 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 모델 크기를 제공합니다. 2B 모델은 온라인 분류 작업에 이상적이며, 9B 및 27B 버전은 지연 시간이 덜 중요한 오프라인 애플리케이션에 더 높은 성능을 제공합니다. 모든 크기는 하드웨어 전반에 걸쳐 효율적인 성능을 위해 NVIDIA 속도 최적화를 활용합니다.
- 개방적이고 협력적 : ShieldGemma의 개방적인 특성은 AI 커뮤니티 내에서 투명성과 협력을 장려하여 ML 산업 안전 표준의 미래에 기여합니다.
"AI가 계속 성숙해짐에 따라, 전체 산업은 고성능 안전 평가자 개발에 투자해야 할 것입니다. Google이 이러한 투자를 하는 것을 보고 기쁘고, AI Safety Working Group에 계속 참여하기를 기대합니다." ~ Rebecca Weiss, ML Commons의 전무 이사
ShieldGemma 에 대해 자세히 알아보고 , 기술 보고서 에서 전체 결과를 확인하고 , 포괄적인 Responsible Generative AI Toolkit 으로 보다 안전한 AI 애플리케이션을 구축해보세요 .
Gemma Scope: 오픈 스파스 오토인코더로 AI 의사결정을 조명하다
Gemma Scope는 연구자와 개발자에게 Gemma 2 모델의 의사 결정 프로세스에 대한 전례 없는 투명성을 제공합니다. 강력한 현미경처럼 작동하는 Gemma Scope는 희소 자동 인코더 (SAE)를 사용하여 모델 내의 특정 지점을 확대하고 내부 작동을 더 해석하기 쉽게 만듭니다.
이러한 SAE는 Gemma 2에서 처리되는 복잡하고 밀도 있는 정보를 풀어내고 분석하고 이해하기 쉬운 형태로 확장하는 데 도움이 되는 특수 신경망입니다. 이러한 확장된 뷰를 연구함으로써 연구자는 Gemma 2가 패턴을 식별하고 정보를 처리하고 궁극적으로 예측을 내리는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. Gemma Scope를 통해 AI 연구 커뮤니티가 더 이해하기 쉽고 책임감 있고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 방법을 발견하도록 돕는 것을 목표로 합니다.
Gemma Scope가 획기적일 수 있는 이유는 다음과 같습니다.
- 공개 SAE: Gemma 2 2B 및 9B의 모든 계층을 포괄하는 400개 이상의 무료로 이용 가능한 SAE입니다 .
- 대화형 데모: Neuronpedia 에서 코드를 작성하지 않고도 SAE 기능을 살펴보고 모델 동작을 분석해 보세요 .
- 사용하기 쉬운 저장소: SAE 및 Gemma 2와의 인터페이싱을 위한 코드와 예제 .
Google DeepMind 블로그 , 기술 보고서 및 개발자 문서 에서 Gemma Scope에 대해 자세히 알아보세요 .
책임 있는 AI를 기반으로 구축된 미래
이러한 릴리스는 AI 커뮤니티에 AI가 모든 사람에게 이로운 미래를 구축하는 데 필요한 도구와 리소스를 제공하려는 우리의 지속적인 노력을 나타냅니다. 우리는 개방형 액세스, 투명성 및 협업이 안전하고 유익한 AI를 개발하는 데 필수적이라고 믿습니다.
오늘 시작하세요:
- Gemma 2 2B 의 강력함과 효율성을 직접 경험해 보려면 다운로드하거나 NVIDIA NIM 또는 Google AI Studio 로 사용해 보세요 .
- ShieldGemma를 탐색하여 더욱 안전한 AI 애플리케이션을 구축해 보세요.
- Neuronpedia 에서 Gemma Scope를 사용해보고 Gemma 2의 내부 작동 방식을 알아보세요.
더욱 책임감 있고 유익한 AI 미래를 향한 흥미진진한 여정에 동참하세요!
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