Gemma2 모델 개요
Google은 Gemma 2 모델을 통해 AI의 성능을 극대화하면서도 안전성과 투명성을 보장하려고 노력하고 있습니다. Gemma 2 모델은 27B와 9B 파라미터 버전으로 출시되었으며, Chatbot Arena에서 최고의 성적을 기록했습니다. 이 모델은 대화형 AI에서 우수한 성능을 자랑하며, 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한, Google은 AI 모델의 안전한 사용을 위해 ShieldGemma와 Gemma Scope 같은 도구를 함께 제공합니다. 이 도구들은 AI 모델의 입력과 출력을 안전하게 필터링하고, 모델의 내부 작동을 분석할 수 있도록 도와줍니다.
Gemma 2는 기존의 GPT-3.5 모델과 비교했을 때 더 나은 성능과 효율성을 보여줍니다. 특히, NVIDIA TensorRT-LLM 라이브러리로 최적화되어 다양한 하드웨어에서 효율적으로 동작할 수 있습니다. 이를 통해 더 작은 모델 크기에서도 높은 성능을 유지할 수 있으며, 개발자들은 더 다양한 애플리케이션에서 Gemma 2를 활용할 수 있습니다. Google의 이러한 노력은 AI 기술의 발전뿐만 아니라, 안전하고 책임 있는 AI 사용을 촉진하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
Gemma 2 2B 모델 소개
Gemma 2 2B는 Gemma 2 모델군에 새롭게 추가된 2B 규모의 모델로, 더 큰 모델로부터 학습하여 뛰어난 결과를 도출합니다. 이 모델은 LMSYS Chatbot Arena 리더보드에서 GPT-3.5 모델을 능가하는 뛰어난 대화형 AI 능력을 보여주며, Chatbot Arena에서의 성능은 그 자체로 주목받을 만합니다. Gemma 2 2B는 성능과 효율성의 균형을 갖추고 있어, 다양한 하드웨어에서 실행할 수 있습니다.
Gemma 2 2B는 엣지 장치, 노트북, 클라우드 배포 등 다양한 하드웨어에서 효율적으로 실행됩니다. 특히 NVIDIA TensorRT-LLM 라이브러리와 최적화되어 데이터 센터, 클라우드, 로컬 워크스테이션, PC 및 엣지 장치에서 효율적으로 사용할 수 있습니다. 또한 Keras, JAX, Hugging Face, NVIDIA NeMo, Ollama, Gemma.cpp 등과 원활하게 통합되어 개발이 용이합니다. Gemma 2 2B는 연구 및 상업적 응용을 위한 상업적으로 친화적인 Gemma 이용 약관 하에 제공되며, Google Colab의 무료 T4 GPU 계층에서도 실행할 수 있습니다.
이 모델은 Kaggle, Hugging Face, Vertex AI Model Garden에서 모델 가중치를 다운로드할 수 있으며, Google AI Studio에서 그 기능을 체험할 수 있습니다. 이러한 접근성은 실험과 개발을 더욱 용이하게 만들어 주며, 다양한 응용 프로그램에 쉽게 통합할 수 있습니다. Gemma 2 2B는 작은 크기와 뛰어난 성능으로 다양한 AI 응용 프로그램에서 중요한 역할을 할 수 있습니다.
ShieldGemma: 최첨단 안전 분류기로 사용자 보호
ShieldGemma는 AI 모델의 입력 및 출력에서 유해 콘텐츠를 탐지하고 완화하는 최첨단 안전 분류기 시리즈입니다. AI 모델을 책임감 있게 배포하려면 안전하고 포괄적인 AI 출력을 보장하기 위해 개발자와 연구자의 상당한 노력이 필요합니다. ShieldGemma는 이러한 과정을 지원하기 위해 설계되었습니다. ShieldGemma는 증오 발언, 괴롭힘, 성적으로 노골적인 콘텐츠, 위험한 콘텐츠를 대상으로 합니다.
ShieldGemma는 다양한 요구를 충족하는 여러 모델 크기를 제공합니다. 2B 모델은 온라인 분류 작업에 이상적이며, 9B 및 27B 버전은 오프라인 응용 프로그램에서 더 높은 성능을 제공합니다. 모든 크기의 모델은 NVIDIA의 속도 최적화를 활용하여 하드웨어 전반에서 효율적으로 작동합니다. 이러한 유연성은 다양한 환경에서 ShieldGemma를 사용할 수 있도록 합니다. 또한, ShieldGemma는 투명성과 협력을 장려하여 AI 커뮤니티 내에서 미래의 ML 산업 안전 기준에 기여합니다.
ShieldGemma의 성능은 최첨단 기술을 기반으로 하여 업계 최고의 안전 분류기 역할을 합니다. ShieldGemma는 Gemma 2를 기반으로 하여 성능을 최적화했으며, 다양한 하드웨어에서 효율적으로 작동하도록 설계되었습니다. 이를 통해 개발자는 보다 안전하고 포괄적인 AI 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다. ShieldGemma는 AI 커뮤니티 내에서 투명성과 협력을 촉진하여 책임감 있는 AI의 미래를 구축하는 데 중요한 역할을 합니다.
Gemma Scope: 열린 스파스 자동 인코더를 통한 AI 의사결정 조명
Gemma Scope는 Gemma 2 모델의 의사결정 과정을 전례 없는 투명성으로 제공합니다. 스파스 자동 인코더(SAE)를 사용하여 모델의 특정 지점을 확대하고 내부 작동을 보다 쉽게 분석할 수 있습니다. 이러한 분석은 연구자와 개발자가 Gemma 2가 패턴을 인식하고 정보를 처리하며 예측을 수행하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.
Gemma Scope는 400개 이상의 무료 SAE를 제공하여 Gemma 2 2B 및 9B의 모든 레이어를 다룹니다. 이러한 SAE는 복잡하고 밀집된 정보를 확장하여 분석하기 쉽게 만들어 줍니다. 연구자와 개발자는 Neuronpedia에서 인터랙티브 데모를 통해 코드 없이 SAE 기능을 탐색하고 모델 행동을 분석할 수 있습니다. 또한, 사용하기 쉬운 리포지토리에서 SAEs 및 Gemma 2와 인터페이스하는 코드와 예제를 제공합니다.
Gemma Scope는 AI 연구 커뮤니티가 보다 이해하기 쉽고 책임감 있는 AI 시스템을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 도구는 모델의 내부 작동을 심층적으로 분석할 수 있도록 도와주며, 이를 통해 더 나은 예측 성능과 책임감을 갖춘 AI 시스템을 개발할 수 있습니다. Gemma Scope는 AI 커뮤니티 내에서 투명성과 협력을 촉진하여 책임감 있는 AI의 미래를 구축하는 데 중요한 기여를 합니다.
책임감 있는 AI를 위한 미래
Google은 모든 사람이 혜택을 받을 수 있는 AI를 구축하기 위해 필요한 도구와 자원을 AI 커뮤니티에 제공하겠다는 지속적인 약속을 나타냅니다. Gemma 2의 다양한 기능과 도구들은 혁신의 새로운 가능성을 열어주며, AI의 미래를 더욱 안전하고 투명하게 만듭니다. 우리는 개방 접근, 투명성, 협력이 안전하고 유익한 AI를 개발하는 데 필수적이라고 믿습니다.
책임감 있는 AI 구축은 안전하고 포괄적인 AI 출력을 보장하기 위한 개발자와 연구자의 상당한 노력이 필요합니다. Google은 이러한 노력을 지원하기 위해 다양한 도구와 자원을 제공하며, AI 커뮤니티 내에서 투명성과 협력을 촉진합니다. 이를 통해 우리는 더 나은 예측 성능과 책임감을 갖춘 AI 시스템을 개발할 수 있습니다.
Google은 앞으로도 책임감 있는 AI 구축을 위해 지속적으로 노력할 것이며, AI 커뮤니티와 협력하여 안전하고 유익한 AI를 개발할 것입니다. 우리는 AI의 미래가 더욱 안전하고 투명하게 발전할 수 있도록 다양한 도구와 자원을 제공할 것입니다.
Gemma2 2B 모델 다운로드
https://console.cloud.google.com/vertex-ai/publishers/google/model-garden/gemma2
ShieldGemma 소개 문서
ShieldGemma 기술 문서
Gemma Scope 소개 글
Gemma Scopr 기술 문서
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
파이토치 한국 사용자 모임
이 정리한 이 글이 유용하셨나요? 회원으로 가입하시면 주요 글들을 이메일
로 보내드립니다! (기본은 Weekly지만 Daily로 변경도 가능합니다.)
아래
쪽에 좋아요
를 눌러주시면 새로운 소식들을 정리하고 공유하는데 힘이 됩니다~ 