Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Google DeepMind đã công bố Gemma 3, một bộ mô hình mở được thiết kế để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng AI trong nhiều môi trường điện toán khác nhau. Phạm vi mới bao gồm một mô hình ngôn ngữ chỉ có văn bản nhỏ ở mức 1B và ba mô hình hình ảnh-văn bản có nhiều kích cỡ khác nhau: 4B, 12B và 27B. Các mô hình này có thể truy cập thông qua HuggingFace và có thể được demo bằng danh mục API của NVIDIA, mang đến cho các nhà phát triển sự linh hoạt để triển khai các dịch vụ AI ở quy mô lớn.

Các mô hình Gemma 3 đáp ứng nhiều yêu cầu khác nhau, trong đó mô hình 1B đặc biệt hiệu quả đối với các ứng dụng trên thiết bị có nhu cầu bộ nhớ thấp và có khả năng xử lý đầu vào lên đến 32K token, trong khi các mô hình lớn hơn từ 4B đến 27B có thể xử lý các đầu vào phức tạp hơn bao gồm văn bản, hình ảnh và dữ liệu nhiều hình ảnh lên đến 128K token. Tính linh hoạt này cho phép các nhà phát triển chọn đúng kích thước mô hình cho trường hợp sử dụng cụ thể của họ, cân bằng giữa chi phí và trải nghiệm của người dùng.

Các nhà phát triển muốn dùng thử Gemma 3 có thể truy cập danh mục NVIDIA API để thử nghiệm các mô hình trên dữ liệu của riêng họ. Nền tảng này cung cấp các công cụ để điều chỉnh các tham số và tạo mã để tích hợp vào nhiều môi trường lập trình khác nhau. Ngoài ra, thư viện NVIDIA LangChain cung cấp các máy khách có thể tái sử dụng để người dùng xây dựng các tác nhân hoặc kết nối dữ liệu bên ngoài.

Sự hợp tác của NVIDIA với Google DeepMind tiếp tục cải thiện dòng Gemma, với NVIDIA đóng góp vào việc tối ưu hóa các mô hình này để sử dụng GPU. Cam kết của công ty đối với cộng đồng nguồn mở được phản ánh trong những đóng góp tích cực và thúc đẩy tính minh bạch của AI. Các nhà phát triển được khuyến khích khám phá các mô hình Gemma trên nền tảng tăng tốc của NVIDIA và tận dụng sức mạnh của các mô hình mở này cho các ứng dụng AI trên khắp các ngành.