Gemma: โมเดล Opensource ตัวล่าสุดจาก Google

Gemma หรือ เจมม่า ถูกสร้างขึ้นเพื่อการพัฒนา AI ซึ่งอยู่บนความรับผิดชอบเดียวกันจากงานวิจัย และเทคโนโลยีที่ใช้ในโมเดล Gemini ได้ถูกประกาศเปิดตัวอย่างเป็นทางการวันนี้เลยครับ

นักพัฒนาจาก Google กล่าวว่า ที่ Google มีความเชื่อมันในการผลักดันและทำให้ AI มีประโยชน์สำหรับทุกคน โดย Google มีส่วนเกี่ยวข้องกับการสนับสนุนนวัตกรรมต่างๆ ยาวนานจนเป็นประวัติศาสตร์และแพร่หลายในคอมมูนิตี้ต่างๆเช่น Transformers, TensorFlow, BERT, T5, JAX, AlphaFold และ AlphaCode ซึ่งวันนี้ทาง Google ก็รู้สึกตื่นเต้นที่จะได้แนะนำให้ทุกคนได้พบกับโมเดลแบบเปิดรุ่นใหม ที่จะช่วยนักพัฒนาและนักวิจัย ในความรับผิดชอบด้านการสร้าง AI ขึ้นมา

ใครที่อยากเลือกอ่านตามหัวข้อ กดจากตรงนี้ได้เลยครับ

Gemma แปลว่าอะไร?

คำนี้ได้รับแรงบันดาลใจจาก Gemini นั่นแหละครับ และชื่อนี้มาจากภาษาละติน ซึ่งหมายถึง อัญมณีอันล้ำค่า ก็อาจจะเป็นการสื่อกลายๆว่า นี่จะเป็นสิ่งที่ล้ำค่าในแวดวง AI อีกสิ่งนึงก็ได้นะครับ

Gemma เป็นโมเดลแบบไหน?

Gemma เป็นหนึ่งในโมเดลแบบเปิด ที่เป็นโมเดล lightweight หรือโมเดลเบา (ถ้าใครยังไม่ค่อยเข้าใจว่าคืออะไร ลองอ่าน คำอธิบายเกี่ยวกับ Lightweight Deep learning ก่อนได้ครับ

ซึ่งโมเดลนี้ก็ได้ใช้วิธีการวิจัย และเทคโนโลยีในการพัฒนาเดียวกันกับที่ใช้ใน Gemini นำโดย Google DeepMind และทีมอื่นๆ ใน Google ครับ

Gemma ไม่ได้มาเดี่ยว แต่พาพวกมาช่วยอีกเพียบ!

ในการประกาศครั้งนี้ยังบอกอีกนะครับว่า นอกจากตัวโมเดล Gemma แล้ว เค้ายังเปิดตัวเครื่องมือที่จะช่วยสนับสนุนนวัตกรรมต่างๆ ของนักพัฒนา ส่งเสริมการทำงานร่วมกัน และยังแนะนำถึงขอบเขตความรับผิดชอบของการใช้งานโมเดล Gemma อีกครับ เรียกได้ว่ามาครบ พร้อมใช้กันเลยทีเดียว

Gemma พร้อมให้ใช้ทั่วโลก เริ่มตั้งแต่วันนี้ (21 กุมภาพันธ์ 2567) ซึ่งมีประเด็นสำคัญที่ควรรู้ตามนี้ครับ

• ทาง Google กำลังปล่อยโมเดล 2 ตัว สองขนาด (Model Weight) ได้แก่ Gemma 2B และ Gemma 7B แต่ละขนาดนั้นถูกปล่อยออกมาพร้อมกับตัวแปรที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้า (pre-trained) และปรับแต่งคำสั่งมาแล้ว (Instruction-tuned)
• Responsible Generative AI Toolkit คู่มือและเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นด้วย Gemma
• ทาง Google กำลังจัดหาเครื่องมือที่จะเป็นห่วงโซ่สำหรับการอนุมานและการปรับแต่งภายใต้การดูแล (SFT) ในทุกเฟรมเวิร์กหลัก อย่าง JAX, PyTorch และ TensorFlow ผ่าน nativeKeras 3.0
• โน้ตบุ๊ก Colab และ Kaggle มีให้พร้อมใช้งาน ควบคู่ไปกับการผสานกับเครื่องมือยอดนิยมอย่าง Hugging Face, MaxText, NVIDIA NeMo และ TensorRT-LLM ทำให้ง่ายต่อการเริ่มต้นใช้งาน Gemma
• โมเดล Gemma ที่ผ่านการฝึกฝนล่วงหน่าและปรับแต่งคำสั่งแล้วสามารถทำงานบนแล็ปท็อป, เวิร์กสเตชั่น หรือ Google Cloud ได้ด้วยการปรับใช้ที่ง่ายดายบน Vertex AI และ Google Kubernetes Engines (GKE)
• การเพิ่มประสิทธิภาพในแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ AI ที่หลากหลาย ช่วยให้มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพชั้นนำของอุตสาหกรรม รวมถึง NVIDIA GPU และ Google Cloud TPU
• เงื่อนไขการใช้งานนั้น อนุญาตให้ใช้ในเชิงพาณิชย์ภายใต้ข้อกำหนดในความรับผิดชอบ และการจัดจำหน่ายสำหรับทุกองค์กร ไม่ว่าจะเป็นขนาดใด

ประสิทธิภาพล้ำสมัยในขนาดที่เหมาะสม

โมเดล Gemma ใช้ส่วนประกอบทางเทคนิคและโครงสร้างพื้นฐานเดียวกันกับ Gemini โมเดล AI ขนาดใหญ่ที่สุดและทรงประสิทธิภาพที่สุด ที่มีให้บริการอย่างกว้างขวางในปัจจุบัน สิ่งนี้ช่วยให้ Gemma 2B และ 7B บรรลุประสิทธิภาพที่ดีที่สุดสำหรับขนาดของพวกโมเดล เมื่อเทียบกับโมเดลโอเพ่นซอร์ซอื่นๆ และที่สำคัญ โมเดล Gemma ยังสามารถทำงานได้โดยตรงบนแล็ปท็อปหรือคอมพิวเตอร์เดสก์ท็อปของนักพัฒนา Gemma เหนือกว่าโมเดลที่ใหญ่กว่าอย่างมากในการวัดประสิทธิภาพที่สำคัญ ในขณะเดียวกันก็ยึดมั่นในมาตรฐานที่เข้มงวดตามแบบฉบับของ Google ในด้านความปลอดภัยและผลลัพธ์ที่มีความรับผิดชอบ

ข้างล่างคือผลการทดสอบ ที่ทาง Google หยิบมาขิงชนกับโมเดล Llama-2 ครับ

ออกแบบด้วยความรับผิดชอบอย่างสูงสุด

Gemma คือผลผลิตจากการออกแบบที่ยึดมั่นอย่างแน่วแน่ใน หลักการ AI เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลพรีเทรนของ Gemma จะคงไว้ซึ่งความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ จึงได้ใช้เทคนิคแบบอัตโนมัติเพื่อคัดกรองข้อมูลส่วนบุคคล หรือข้อมูลที่มีความอ่อนไหวออกจากชุดข้อมูลที่นำมาฝึก นอกจากนี้ ยังใช้วิธีการปรับแต่งอย่างละเอียดและการเรียนรู้แบบเสริมแรงจากการตอบสนองของมนุษย์ (RLHF) เพื่อให้โมเดลที่ผ่านการฝึกตามคำสั่งของเรานั้นสอดคล้องกับพฤติกรรมที่มีความรับผิดชอบ Gemma ได้ถูกประเมินอย่างเข้มงวด ทั้งการจำลองสถานการณ์โดยทีมผู้เชี่ยวชาญ การทดสอบเชิงรุกโดยใช้ระบบอัตโนมัติ ไปจนถึงการประเมินความสามารถของโมเดลในการใช้งานที่อาจก่อให้เกิดอันตราย ทั้งหมดนี้มีรายละเอียดในเอกสารข้อมูลจำเพาะของโมเดล

เพื่อควบคู่ไปกับการเผยแพร่ Gemma จึงมี Responsible Generative AI Toolkit เพื่อช่วยให้นักพัฒนาและนักวิจัยสามารถจัดลำดับความสำคัญในการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ปลอดภัยบนพื้นฐานของความรับผิดชอบ ชุดเครื่องมือเหล่านี้ประกอบด้วย:

• การจำแนกความปลอดภัย: สำหรับสร้างตัวจำแนกความปลอดภัยสูงที่ใช้ตัวอย่างเพียงเล็กน้อย
• การแก้ไขข้อบกพร่อง: เครื่องมือแก้ไขข้อบกพร่องของโมเดล จะช่วยคุณวิเคราะห์การทำงานของ Gemma และจัดการกับปัญหาที่อาจเกิดขึ้น
• แนวทางปฏิบัติ: หลักปฏิบัติที่ดีที่สุดจากประสบการณ์ของ Google ในการพัฒนาและใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่

Optimized อย่างครอบคลุมทั้ง frameworks, tools และ hardware

คุณสามารถ fine-tune โมเดล Gemma ด้วยข้อมูลเฉพาะของคุณ เพื่อปรับใช้กับความต้องการของแอปพลิเคชันต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นการทำ summarization หรือ retrieval-augmented generation (RAG) โดย Gemma รองรับ tools และระบบที่หลากหลาย:

• Multi-framework tools: ใช้งานได้กับ framework ที่คุณโปรดปราน ด้วยตัวอย่างการใช้งานสำหรับ inference และ fine-tuning บน Keras 3.0, native PyTorch, JAX และ Hugging Face Transformers
• Cross-device compatibility: โมเดล Gemma ทำงานได้บนอุปกรณ์ยอดนิยมหลายประเภท รวมถึงแล็ปท็อป เดสก์ท็อป IoT มือถือ และระบบคลาวด์ ทำให้ความสามารถด้าน AI นั้นเข้าถึงได้อย่างกว้างขวาง
• Cutting-edge hardware platforms: ด้วยความร่วมมือกับ NVIDIA เพื่อ optimize Gemma สำหรับ NVIDIA GPUs ตั้งแต่ดาต้าเซ็นเตอร์ไปจนถึงระบบคลาวด์ ไปจนถึง RTX AI PC ทำให้มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพชั้นนำของอุตสาหกรรมและการผสานรวมกับเทคโนโลยีล่าสุด
• Optimized for Google Cloud: Vertex AI มี toolset ด้าน MLOps ที่หลากหลาย พร้อมตัวเลือกการปรับค่า และสามารถใช้งานได้ด้วยคลิกเดียวผ่าน inference optimizations แบบ built-in พร้อมด้วยตัวเลือกการปรับแต่งระดับสูงผ่าน Vertex AI tools แบบ fully-managed หรือด้วย GKE แบบ self-managed รวมถึงการใช้งานบนโครงสร้างพื้นฐานที่คุ้มค่าทั้งในส่วนของ GPU, TPU และ CPU ได้จากทั้งสองแพลตฟอร์ม

เครดิตฟรีสำหรับการวิจัยและพัฒนา

Gemma ถูกสร้างขึ้นเพื่อชุมชนนักพัฒนาและนักวิจัยผู้ขับเคลื่อนโลกแห่งนวัตกรรม AI คุณสามารถเริ่มต้นทำงานกับ Gemma ได้ทันทีผ่านการเข้าถึงแบบฟรีบน Kaggle, ฟรีเทียร์ของ Colab notebooks รวมถึงเครดิตมูลค่า $300 ดอลลาร์สำหรับผู้ใช้ Google Cloud ครั้งแรก นักวิจัยยังสามารถสมัครรับเครดิต Google Cloud ได้สูงสุดถึง $500,000 ดอลลาร์เพื่อเร่งความก้าวหน้าในโปรเจกต์

เริ่มใช้งานโมเดล Gemma

สามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Gemma และเข้าถึงคู่มือเริ่มต้นฉบับย่อได้เลยนะครับ

ทีมพัฒนากล่าวทิ้งท้ายว่า

เรียกได้ว่าช่วงนี้กระตุ้นต่อมความไฮป์ AI กันได้เป็นอย่างดีเลยนะครับ ไหนจะด้าน Video Generative AI จาก OpenAI ที่เราเพิ่งได้อัพเดตกันไปในบทความ Sora คืออะไร? ไม่นานก็มีโมเดลจาก Google มาให้ว้าว แถมพร้อมให้ใช้ฟรีกันอีกต่างหาก เอาเป็นว่าถ้าใครได้ลองใช้แล้ว ก็มาแบ่งปันประสบการณ์กันได้นะครับ แล้วเจอกันใหม่บทความหน้าครับ 🙂