GoogleのGemmaとは？使い方、メリット、無料で使える大規模言語モデル (LLM)

はじめに

GoogleのGemmaとは？使い方、メリット、無料で使える大規模言語モデル (LLM)についてまとめました。Gemmaとは、Googleが開発したオープンな新世代の大規模言語モデル (LLM)です。2024年2月21日に発表されました。Gemmaは、Google Colab、Jupyter Notebook、または独自のコードを使用して使用できます。Gemmaは現在ベータ版であり、今後さらに開発が進められます。

目次

Gemmaとは

Gemmaとは、Googleが開発したオープンな新世代の大規模言語モデル (LLM)です。2024年2月21日に発表されました。

特徴

• 軽量でオープンなAIモデル
• Geminiと同じ研究や技術に基づいて構築
• ノートPCやワークステーション、Google Cloud上などで実行可能
• 安全で責任あるアウトプットのための基準を遵守
• 主要なベンチマークで、より大型のモデルを上回るパフォーマンス
• 多くの指標において、MetaのLlama-2 7B、Llama-2 13Bを上回る

モデルウェイト

• Gemma 2B: 20億パラメータ
• Gemma 7B: 70億パラメータ

事前学習済みとインストラクション・チューニング済みのモデル

• 事前学習済みモデル: テキスト生成、翻訳、質問応答など、さまざまなタスクに使用可能
• インストラクション・チューニング済みモデル: 特定のタスクに特化して性能向上

開発

• Google DeepMindとGoogleのチームによって開発

利用可能

• 2024年2月21日より利用可能

Gemmaのメリット

• 軽量でオープンなため、幅広いユーザーが利用可能
• パフォーマンスが優れているため、さまざまなタスクに活用可能
• 安全で責任あるアウトプットを生成するため、安心して利用可能

Gemmaの用途

• テキスト生成
• 翻訳
• 質問応答
• 要約
• コード生成
• 音楽生成
• 画像生成
• その他、さまざまなタスク

今後の展望

Gemmaは、今後さらに開発が進められ、より多くの機能が追加される予定です。

Gemmaの使い方

Gemmaは、Google Colab、Jupyter Notebook、または独自のコードを使用して使用できます。

Google Colab

1. Google Colab:https://colab.research.google.com/ にアクセスします。
2. 新しいノートブックを作成します。
3. 以下のコードをノートブックに貼り付けます。

!pip install gemma

import gemma

model = gemma.Gemma()

# テキスト生成
text = model.generate_text("これはテストです。")

# 翻訳
translated_text = model.translate_text("これはテストです。", "英語")

# 質問応答
answer = model.answer_question("日本の首都は？")

# その他のタスク
# ...

コードを実行します。

Jupyter Notebook

1. Jupyter Notebookを開きます。
2. 新しいセルを作成します。
3. 以下のコードをセルに貼り付けます。

import gemma

model = gemma.Gemma()

# テキスト生成
text = model.generate_text("これはテストです。")

# 翻訳
translated_text = model.translate_text("これはテストです。", "英語")

# 質問応答
answer = model.answer_question("日本の首都は？")

# その他のタスク
# ...

コードを実行します。

独自のコード

1. 以下のコマンドを使用して、Gemmaをインストールします。

pip install gemma

2. Pythonコードで、Gemmaをインポートします。

import gemma

3. Gemmaのインスタンスを作成します。

model = gemma.Gemma()

4. テキスト生成、翻訳、質問応答などのタスクを実行します。

# テキスト生成
text = model.generate_text("これはテストです。")

# 翻訳
translated_text = model.translate_text("これはテストです。", "英語")

# 質問応答
answer = model.answer_question("日本の首都は？")

# その他のタスク
# ...

その他

• Gemmaは現在ベータ版であり、今後さらに開発が進められます。
• Gemmaは無料で利用できます。
• Gemmaは、個人利用、教育利用、研究利用にのみ使用できます。商用利用にはライセンスが必要です。

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