[ad_1]
2 บทเรียน ที่ควรรู้
1. การพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ใหม่
บทความนี้เป็นข้อมูลเกี่ยวกับการพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ Gemma 2 จาก Google ที่มีความสามารถเพิ่มขึ้นในด้านความฉลาด ความเร็ว และความปลอดภัย ซึ่งน่าสนใจในการเรียนรู้เรื่องการพัฒนาเทคโนโลยีที่เป็นประโยชน์ต่อโลกออนไลน์
2. การใช้ Gemma 2 ในงาน Chatbot Arena
การรายงานการทดสอบ Gemma 2 บน Chatbot Arena ที่แสดงให้เห็นความสามารถของโมเดลที่มีขนาดต่างๆ และความสามารถในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพ เป็นข้อมูลที่น่าสนใจสำหรับผู้สนใจในการพัฒนา Chatbot และปัญญาประดิษฐ์
2 ปัญหา และ วิธีการแก้ไข
1. ปัญหาความแกว่งของค่า
การทดสอบแสดงให้เห็นว่ามีค่าจำนวนการทดสอบที่ไม่มากพอเพื่อทำให้การเปรียบเทียบสมบูรณ์ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ควรเพิ่มค่าการทดสอบในอนาคต
2. ปัญหาคะแนนเฉลี่ย
คะแนนเฉลี่ยของ Gemma 2 9B นั้นอยู่ใกล้เคียงกับ Claude 3 Haiku ซึ่งอาจจะต้องพัฒนาความสามารถของโมเดลให้ดียิ่งขึ้น
3 คำถามที่ถามบ่อย
1. Gemma 2 ทำหน้าที่ประโยชน์อย่างไรในชีวิตประจำวันของเรา?
2. การเปรียบเทียบความสามารถของ Gemma 2 กับโมเดลปัญญาประดิษฐ์อื่นๆ เป็นอย่างไร?
3. วิธีการฝึก Gemma 2 เพื่อให้ตอบสนองอย่างปลอดภัยมีวิธีไหนบ้าง?
5 เว็บไซต์ที่เกี่ยวข้อง
1. Google Blog – ข้อมูลเกี่ยวกับ Gemma 2 จาก Google
2. Hugging Face – สถานที่ดาวน์โหลด Gemma 2 และทำ fine-tune โมเดล
3. Google Developers – ข้อมูลเกี่ยวกับการพัฒนา Gemma 2 จาก Google
4. ภาพที่ 1 – รูปภาพเกี่ยวกับ Gemma 2
5. ภาพที่ 2 – รูปภาพเกี่ยวกับ Gemma 2
5 คำค้นหาที่เกี่ยวข้อง
1. Gemma 2 9B
2. Chatbot Arena
3. โมเดลปัญญาประดิษฐ์
4. การฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์
5. ปัญหาคะแนนเฉลี่ยในโมเดลปัญญาประดิษฐ์
กูเกิลปล่อยโมเดลปัญญาประดิษฐ์ LLM Gemma 2 ที่ประกาศในงาน Google I/O ที่ผ่านมา โดยมีสองขนาดให้เลือกใช้ คือ 9B และ 27B เน้นความฉลาดเพิ่มขึ้น, ความเร็วในการทำงานดีขึ้น, และฝึกให้ตอบอย่างปลอดภัย
รายงานการทดสอบ Gemma 2 บน Chatbot Arena แสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพตัว 27B นั้นแซงหน้า Gemini 1.0 Pro ไปเสียอีก (แม้ค่าจะแกว่งมาก เพราะจำนวนการทดสอบไม่มากพอ) ขณะที่รุ่น 9B นั้นก็มีคะแนนเฉลี่ยแซงหน้า Claude 3 Haiku ทีเดียว
กูเกิลระบุว่าให้ความสำคัญกับการฝึกโมเดลอย่างปลอดภัยเป็นพิเศษ ข้อมูลที่ใช้ฝึก Gemma ถูกกรองข้อมูลไม่เหมาะสมออกไปอย่างละเอียด และถูกฝึกเพิ่มสำหรับระมัดระวังการตอบอย่างไม่เหมาะสมรูปแบบต่างๆ
โมเดลนี้เปิดให้ดาวน์โหลดไปใช้งานได้แล้วบน Hugging Face สามารถใช้งานได้หลากหลาย ทั้งตัวรัน Gemma.cpp ของกูเกิลเอง, vLLM, Keras 3.0, Llama.cpp, Ollama, รวมถึง NVIDIA NIM สามารถ fine-tune บน Hugging Face ได้ด้วย สำหรับการใช้งานสามารถใช้งานบน Google AI Studio ได้ทันที และจะเปิดให้ลูกค้าคลาวด์ใช้งานบน Vertex AI ได้ต่อไป
ที่มา – Google Blog
[ad_2]
Source link
https://www.blognone.com/node/140631
