Gemma 2 2B

En junio, Google lanzó Gemma 2, una nueva familia de modelos de inteligencia artificial (IA) abiertos con tamaños de 27 mil millones (27B) y 9 mil millones (9B) de parámetros. Estos modelos no solo son altamente eficientes en rendimiento, sino que también están diseñados con un enfoque en la IA responsable, priorizando la seguridad y accesibilidad. Este compromiso se refleja en tres nuevas adiciones a la familia Gemma 2.

Novedades Gemma 2

  1. Gemma 2 2B: Un modelo de 2 mil millones de parámetros con avances en seguridad y un equilibrio entre rendimiento y eficiencia.
  2. ShieldGemma: Un conjunto de clasificadores de seguridad para filtrar el contenido de entrada y salida de los modelos de IA.
  3. Gemma Scope: Una herramienta de interpretabilidad de modelos que proporciona una visión detallada del funcionamiento interno de los modelos.

Gemma 2 2B: Rendimiento de Próxima Generación

El modelo Gemma 2 2B ofrece un rendimiento sobresaliente comparado con otros modelos abiertos en su categoría. Utilizando la técnica de distilación de modelos más grandes, Gemma 2 2B supera a todos los modelos GPT-3.5 en la Chatbot Arena. Este modelo es altamente flexible y rentable, pudiendo ejecutarse en una variedad de hardware, desde dispositivos de borde y laptops hasta despliegues en la nube. Además, está optimizado con la biblioteca NVIDIA TensorRT-LLM para mejorar la velocidad y eficiencia.

ShieldGemma: Protección de Usuarios

ShieldGemma es una serie de clasificadores de seguridad de última generación diseñados para detectar y mitigar contenido dañino en las entradas y salidas de los modelos de IA. Se enfoca en cuatro áreas clave de daño:

  • Discurso de odio
  • Acoso
  • Contenido sexual explícito
  • Contenido peligroso

Estos clasificadores complementan la suite de herramientas de seguridad existente en el Responsible AI Toolkit de Google, proporcionando una metodología para construir clasificadores específicos con un número limitado de datos.

Gemma Scope: Transparencia en la Toma de Decisiones

Gemma Scope utiliza autoencoders dispersos (SAEs) para proporcionar una visión sin precedentes de los procesos de toma de decisiones de los modelos Gemma 2. Estos SAEs son redes neuronales especializadas que expanden la información densa procesada por Gemma 2, haciéndola más fácil de analizar y entender. Esta herramienta permite a los investigadores descubrir cómo los modelos identifican patrones, procesan información y hacen predicciones, ayudando a construir sistemas de IA más comprensibles, responsables y confiables.

Compromiso con la IA Responsable

Las nuevas adiciones a la familia Gemma 2 reflejan el compromiso continuo de Google con la IA responsable. La accesibilidad abierta, la transparencia y la colaboración son esenciales para desarrollar una IA segura y beneficiosa para todos.

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