Los nuevos sistemas Gemma están enfocados en desarrollos simples y para desarrolladores poco especializados.
Google ha dado a conocer dos nuevos modelos de lenguaje diseñados para potenciar el desarrollo de aplicaciones y sistemas de inteligencia artificial, especialmente en Gemini que es el foco de la compañía, después de tomar el lugar de Bard.
Estos modelos, conocidos como Gemma 2B y 7B, representan un avance en la accesibilidad y versatilidad de las herramientas de IA para los desarrolladores, con el objetivo de enfocarse en servicios más simples, como el caso de chatbots sencillos o los resúmenes.
Cómo son los dos modelos de lenguaje de Google
Las dos versiones de Gemma surgen como una alternativa más ligera y flexible a su predecesor, el modelo Gemini, que se destaca por su tamaño y potencia y que compite directamente con otros modelos de IA de gran envergadura como el ChatGPT de OpenAI. Mientras que estos dos lanzamientos son una opción más accesible y adecuada para tareas más simples.
Esta diferenciación es crucial, ya que abre las puertas a que un mayor número de desarrolladores y empresas puedan entrar en el campo de la inteligencia artificial, sin necesidad de recurrir a recursos tan costosos y complejos como los exigidos por Gemini.
El enfoque de Gemma radica en su eficiencia y facilidad de uso. A pesar de su menor tamaño, Google asegura que los modelos Gemma “superan significativamente a modelos más grandes en indicadores clave” y son capaces de ejecutarse directamente en computadoras portátiles o de escritorio.
Esta característica los convierte en una opción interesante para una amplia variedad de aplicaciones, desde proyectos de investigación hasta implementaciones comerciales en diversos sectores, que no necesitan de tecnologías tan avanzas y complejas.
Google confirmó que para este modelo se han anunciado con NVIDIA para optimizar Gemma en las tarjetas gráficas de la compañía, en funciones como la gestión de datos en la nube y la funciones de RTX AI en los computadores.
Otra diferencia de este lanzamiento, respecto a Gemini, es la liberación del modelo en código abierto, lo que marca un cambio en la estrategia de Google.
Mientras que Gemini se ha mantenido como un modelo cerrado, accesible solo a través de API o la plataforma Google’s Vertex AI, Gemma adopta un enfoque más inclusivo al estar disponible en plataformas como Kaggle, Hugging Face, Nvidia’s NeMo y Google’s Vertex AI.
Esto permitirá que un mayor número de personas puedan experimentar con él y con las capacidades de IA de Google, dando mayor variedad de herramientas a los desarrolladores.
“A medida que continuamos ampliando la familia de modelos Gemma, esperamos introducir nuevas variantes para diversas aplicaciones. Estén atentos a los eventos y oportunidades en las próximas semanas para conectarse, aprender y desarrollar con Gemma”, publicó Google en su blog.
Los desafíos del lanzamiento de Gemma
La responsabilidad y la ética son parte de los retos de este anuncio. Con el fin de abordar estas preocupaciones, Google ha implementado un conjunto de herramientas conocido como “Responsible AI Toolkit”, diseñadas para ayudar a los desarrolladores a establecer pautas éticas al implementar los modelos Gemma en sus proyectos.
Estas herramientas incluyen la capacidad de crear listas de palabras prohibidas, herramientas de depuración de modelos y orientación sobre mejores prácticas en la construcción de modelos de lenguaje.
Otro reto de la compañía es expandir su acceso más allá del inglés. Esta posibilidad abrirá nuevas oportunidades para el uso de Gemma en una variedad de contextos y aplicaciones, permitiendo diferenciarse de otros modelos similares de la industria.
El lanzamiento de Gemma se produce en un momento en el que otras empresas de IA también están explorando la creación de modelos más ligeros y accesibles. Meta, por ejemplo, lanzó Llama 2 7B el año pasado, mientras que Google ha ampliado su gama de modelos Gemini con versiones como Gemini Nano, Gemini Pro y Gemini Ultra.