Se trata de dos avances apoyados en la misma tecnología utilizada en su IA multimodal Gemini.
La empresa compartió su intención de hacer que la IA "sea útil para todos", en concreto, facilitando nuevos modelos de IA de código abierto.
ACCESO PARA CUALQUIER DESARROLLADOR
Esto garantiza que cualquier desarrollador pueda acceder a esta tecnología y experimentar con ella.
En este sentido, Google presentó su nueva familia de modelos de IA de código abierto Gemma, compuesta por dos modelos de distintos tamaños, Gemma 2B y Gemma 7B.
Están diseñados para ayudar a los desarrolladores a generar IA de forma responsable.
TAMAÑOS CON VARIANTES
Cada tamaño se presenta con variantes entrenadas previamente y permiten tanto la investigación como el desarrollo.
Así lo dijo la empresa en un comunicado, donde indicó que están desarrollados por Google DeepMind y otros equipos de la tecnológica, inspirados en su modelo de IA multimodal de mayor tamaño Gemini.
Puntualmente, son modelos construidos a partir de la misma investigación y tecnología, además de que comparten componentes técnicos y de infraestructura.
EL MEJOR RENDIMIENTO DE SU CLASE
Así, según explicó, los modelos Gemma 2B y 7B son capaces de lograr "el mejor rendimiento de su clase" para sus tamaños, en comparación con otros modelos abiertos del sector.
Concretamente, la compañía ha asegurado que su nueva familia de modelos "supera significativamente" a otros modelos más grandes "en puntos de referencia clave".
COMPATIBILIDAD DE USO
Siguiendo esta línea, los modelos Gemma pueden utilizarse a través de las herramientas para desarrolladores Kaggle y Hugging Face.
También están optimizados para Google Cloud, con la plataforma de aprendizaje automático de la compañía, Vertex AI, que ofrece un amplio conjunto de herramientas MLOps.
Estos aportes brindados por Vertex AI permiten varias opciones de ajuste e implementación "con un solo clic", mediante optimizaciones de inferencia integradas.
Incluso, Google se asoció con Nvidia para que Gemma sea compatible para las GPU de la compañía.
CAPACIDADES DE IA AMPLIAMENTE ACCESIBLES
Además, Google señaló que son dos modelos capaces de ejecutarse directamente en un ordenador portátil o de escritorio, y también en dispositivos móviles y la nube.
En esto se fundamenta la compañía cuando manifiesta querer hacer sus capacidades de IA "ampliamente accesibles".
DESARROLLO DE IA RESPONSABLE
Asimismo, la compañía resaltó que consta de una familia de modelos diseñada para crear IA de forma responsable.
En este marco, ha asegurado que cumple con los estándares de Google para ofrecer resultados "seguros y responsables".
Para garantizar seguridad, Google aseguró usar técnicas automatizadas en modelos antes entrenados de Gemma para filtrar datos personales y confidenciales de los conjuntos de entrenamiento.
UNA EVALUACIÓN HECHA POR EQUIPOS ROJOS MANUALES
En el entrenamiento de los modelos también usaron aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) para que estén alineados con los alineamientos empresariales.
Tras su entrenamiento, Gemma fue evaluada por equipos rojos manuales (personal especializado) que realizó pruebas adversas automatizadas y evaluado sus capacidades para actividades peligrosas.
Por otra parte, los desarrolladores podrán acceder a un kit de herramientas de inteligencia artificial responsable.
LIMITAR EL USO DE CIERTAS PALABRAS
Este kit dispone de funciones que permiten a los desarrolladores configurar barreras como, por ejemplo, limitar el uso de ciertas palabras por parte de la IA.
También incluyen otras herramientas que facilitan a los desarrolladores analizar los comportamientos de los modelos para identificar problemas y corregirlos posteriormente.
Google ha detallado que Gemma ya está disponible para todos los desarrolladores a nivel global.
COLABORAR CON DESARROLLADORES EN OTROS IDIOMAS
Asimismo, los términos de uso de estos modelos permiten su uso comercial y la distribución responsable "para todas las organizaciones", sin importar su tamaño.
Igual, según la directora de Gestión de Producto de Google DeepMind, Tris Warkentin, a The Verge, actualmente los modelos funcionan de forma más adecuada para tareas en inglés.
Sin embargo, remarcó, esperan "colaborar con la comunidad" para abordar las necesidades de los desarrolladores en otros idiomas.
Fuente: EP.