Google otwiera drzwi do bezpieczniejszej sztucznej inteligencji. Nowości Gemma 2

Google angażuje się w walkę o bardziej etyczną i przejrzystą sztuczną inteligencję. W związku z tym wprowadził trzy nowe generatywne modele AI o nazwie Gemma 2, które obiecują wyższe bezpieczeństwo, mniejsze wymagania sprzętowe i płynniejsze działanie.

Bezpieczeństwo na pierwszym miejscu

W przeciwieństwie do modeli Gemini, których Google używa do swoich produktów, seria Gemma jest przeznaczona do swobodniejszego wykorzystania przez deweloperów i badaczy. Podobnie jak Meta ze swoim projektem Llama, Google stara się budować zaufanie i współpracę w dziedzinie AI.

Pierwszą nowością jest model Gemma 2 2B, który jest przeznaczony do generowania i analizy tekstu. Jego największą zaletą jest możliwość uruchomienia nawet na mniej wydajnych urządzeniach, co otwiera drzwi do jego wykorzystania szerokiemu gronu użytkowników. Model jest dostępny za pośrednictwem platform takich jak Vertex AI, Kaggle i Google AI Studio.

ShieldGemma: Strażnik przed toksycznymi treściami

Nowy ShieldGemma wprowadza zestaw klasyfikatorów bezpieczeństwa, których celem jest identyfikacja i blokowanie szkodliwych treści, takich jak mowa nienawiści, molestowanie i materiały o charakterze seksualnym. ShieldGemma działa więc krótko mówiąc jako filtr, który kontroluje zarówno dane wejściowe do modelu, jak i jego wyniki.

Ostatnim dodatkiem jest Gemma Scope, narzędzie umożliwiające szczegółową analizę działania modelu Gemma 2. Google opisuje go jako zestaw wyspecjalizowanych sieci neuronowych, które przekształcają kompleksowe informacje przetwarzane przez model w bardziej zrozumiałą formę.

Badacze mogą więc lepiej zrozumieć, jak Gemma 2 identyfikuje wzorce, przetwarza dane i generuje wyniki. Wydanie modeli Gemma 2 następuje krótko po tym, jak amerykański Departament Handlu w swoim raporcie poparł otwarte modele AI.

Umożliwiają one dostęp do generatywnej AI mniejszym firmom, organizacjom non-profit i niezależnym deweloperom. Ponadto, urząd podkreślił potrzebę narzędzi do monitorowania i regulacji tych modeli w celu minimalizacji potencjalnych ryzyk.