nuntium

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Nova Sapientia Report

Editor: Editorial Department

[Introductio ad Novam Sapientiam]. Google DeepMind scriptor parvae exemplaris bombae nuclei hic adest, Gemma 2 2B directe superavit GPT-3.5 et 8x7B Mixtrales, quae plures ordines magnitudinis parametri maiores habent! Gemma Scope simul dimissa per LLM capsam nigram sicut microscopii perrumpit, nobis perspicimus quomodo Gemma 2 decisiones fecerit.

Google DeepMind exemplar parvum est iterum novum!

Modo, Google DeepMind dimisit Gemma 2 2B.

Distillatur a Gemma 2 27B.

Quamquam parametri eius tantum 2.6B sunt, in LMSYS arena eius score superavit GPT-3.5 et Mixtral 8x7B!

In MMLU et MBPP benchmarks, optimos eventus 56.1 et 36.6 respective consecutus est; eius effectus praecedens exemplum Gemma 1 2B plus quam 10% excessit.

Exemplar parvum vicit magnum exemplar quod pluribus ordinibus magnitudinis maior erat, iterum iterum confirmans directionem parvarum exemplorum quae industria valde eu de recenti.

Hodie Google summam trium novorum membrorum Gemmae 2 familiae annuntiavit;

• Gemma 2 2B：Exemplar PERFUSORIUS 2B consequitur maximam proportionem inter effectus et efficientiam

• ShieldGemmaSecura contentorum exemplar classifier in Gemma 2 constructum eliquare initus et output AI exemplar ad salutem usorum conservandam

• Gemma Scope：Instrumentum interpretabilitas, quae singularem cognitionem praebet in internis tuis exemplaribus

Mense Iunio, anno 27B et 9B Gemma 2 exempla nati sunt.

Cum eius emissio, 27B exemplar cito unum e summo fonte apertum in exemplaribus in magnis ordinibus fiet, etiam in popularibus exemplaribus cum bis numero parametris in colloquiis effectis effecta est.

Gemma II 2B: statim praesto tuom

Leve exemplar parvum Gemma 2 2B a magno exemplari destillatum est, eiusque effectus non inferior.

In magna exemplari arenae LMSYS, novum exemplar insculptum 1130 sexaginta consecutus est, quae par exemplaribus cum 10x parametris est.

GPT-3.5-Turbo-0613 notatos 1117 et Mixtral-8x7b notatos 1114 .

Inde patet quod Gemma 2 2B optimum finem ad latus exemplar est.

Nonnulli reticulati sint quantitatis Gemma 2 2B in MLX Celeri in iPhone 15 Pro currere, et celeritas mirae velocitatis fuit.

Specialiter explicari potest in variis machinis terminalibus, inclusis telephoniis mobilibus, laptop, atque etiam nube valida utens Vertex AI et Google Engine Kubernetes (GKE).

Ut acceleremus exemplar, optimized est per NVIDIA TensorRT-LLM, quod etiam in NVIDIA NIM suggestu praesto est.

Exemplar optimized per varias machinas suggestus operatur, inclusa centra, nubes, in praemissis workstationum, PCs, et crepidines machinis.

Potest etiam RTX, RTX GPU, et Jetson modulos ad marginales AI complendas instruere.

Praeterea Gemma 2 2B compagem integrat Keras, JAX, Hugging Faciem, NVIDIA NeMo, Ollama, Gemma.cpp, etc., et mox cum MediaPipe ad simpliciorem progressionem integrabitur.

Utique, sicut Gemma 2, exemplar 2B etiam pro usu investigationis et commerciali adhiberi potest.

Etiam, quia volumen suum modulum satis humile est, in Google Colab liberum T4 GPU iacuit, limen evolutionis summittentes.

In statu, omnis elit exemplar pondus Gemmae 2 de Kaggle, Hugging Facie, et Vertex AI exemplar Garden deponere potest, et etiam in Google AI Studio munera eius experiri potest.

CELLA electronica: https://huggingface.co/collections/google/gemma-2-2b-release-66a20f3796a2ff2a7c76f98f

ShieldGemma et status-of-the arte securitatem classifier

Ut nomen sonat, ShieldGemma est antecedens securitatis classificantis, ut AI output contentum esse attractivum, tutum, et inclusive, et detectam et reducendo contentum nocivum output.

ShieldGemma designatur specialiter scopum quattuor clavibus locis nocivis:

- Odite sermonis

- vexationes content

- Explicit content

- Periculo content

Hi fons apertus classifiers complent praesentes Google suiti classiariorum salutis in Instrumento Responsabili AI toolkit.

Instrumentum toolkit methodum ad consilium aedificandi classificas speciales secundum puncta data limitata, necnon extemporalitatem Google Cloud classificarum per API providit.

ShieldGemma in Gemma II aedificatur, industria ducens securitatem classificans.

Exemplar varias magnitudinum parametri praebet, inter 2B, 9B, 27B, quae omnia pro NVIDIA velocitate optimized sunt et efficaciter in variis ferramentis currere possunt.

Inter eos, 2B valde apta est ad operas classificationis online, dum versiones 9B et 27B superiores effectus pro applicationibus offline cum inferiore latency requisita praebent.

Gemma Scope: Revelatio AI processus decernendi per apertum fontem sparsum autoencoders

Altera ellipsis simul dimissa est fons apertus Scope sparsus autoencoder-Gemma.

Quid intra linguam aguntur exemplar? Quaestio haec investigatores movet et tincidunt diu.

Interiores operationes exemplorum linguarum saepe mysterium sunt, etiam inquisitoribus qui eas exercent.

Gemma Scope similis est microscopio potens, quae puncta specifica in exemplari per sparsos autoencoderos (SAEs) magnificat, interiores operationes exemplaris facilius interpretari facit.

Cum Gemma Scope, investigatores et tincidunt inauditum diaphanum in decernendo Gemmae 2 exemplar consequi possunt.

Gemma Scope est collectio centenarum liberarum et apertarum sparsarum autoencodorum (SAE) pro Gemma 2 9B et Gemma 2 2B.

Hae SAEs specialiter designantur reticula neuralis quae adiuvant nos interpretari notitias densas, implicatas a Gemma II processit, expandentes eam in formam faciliorem ad analysim et intellegendum.

Investigantes has opiniones expansas, investigatores pretiosam informationem acquirere possunt quomodo Gemma 2 exemplaria, processus informationes cognoscit, et praedictiones facit.

Cum Gemma Scope, communitas AI facilius systemata AI comprehensorum, responsabilium et certarum magis aedificare potest.

Eodem tempore Google DeepMind etiam 20-paginam technicam famam dimisit.

Renuntiatio technica: https://storage.googleapis.com/gemma-scope/gemma-scope-report.pdf

In summa, Gemma Scope tres sequentes innovationes habet.

• Patefacio Source SAEs: Plus 400 gratis praesto SAEs omnes ordines Gemmae 2 2B et 9B

• Demo interactive: Explore SAE facultatem ac analyses morum exemplar in Neuronpedia sine codice scripto

• Facilis ad usum bibliothecae resource: codicem et exempla praebet pro mutuo cum SAEs et Gemma 2

Interpretare interiora linguae exempla

Cur problema interpretabilitas exemplorum linguarum tam difficile est?

Hic incipit principium operativum LLM.

Cum quaestionem LLM petis, textum tuum initus vertit in seriem "activorum". Hae actuositates describent relationes inter verba quae inputant, exemplum adiuvans nexus inter verba diversa et responsa generatim faciunt.

Cum exemplar processuum textorum inputatur, activationes diversorum ordinum in retis exemplaris neuralis multiplices notiones altiores gradus gradatim repraesentant, quae "lineamenta" appellantur.

Exempli gratia, primi strati exemplares facta discerent sicut Iordanis ludi basketball, cum postea strata notiones magis implicatas cognoscerent, sicut authenticas textus.

Exemplum interpretandi exemplar activationum sparsis autoencoders utentibus — exemplar quomodo in memoriam revocat "lucis civitas Parisia est".Conceptus ad Francos relatos videre potes, conceptus autem non finitimus.

Investigatores autem interpretabilitas problemati clavis ante oculos obiecerunt: exemplar activation mixtum est multis differentiis notis.

In primis investigationis curriculis, investigatores sperabant notas in retis activitatibus neuralis aligned posse cum singulis neuronibus, seu nodis informationibus.

Sed proh dolor, in usu, neurons sunt activae ad multas notas inutiles.

Hoc significat nullum esse evidens iter ad indicandum quibus notae partes activationis sint.

Atque hoc ipsum est ubi sparsi autoencoderi ingrediuntur.

Scias activationem particularem tantum mixturam esse paucis notis, licet exemplar linguae decies vel etiam billions lineamentorum deprehendere possit (hoc est exemplar notarum sparsim utitur).

Exempli gratia, lingua exemplar de relativitate cogitare posset cum interrogationi de Einstein respondendo, sed de relativitate cogitare non posset cum de omelette scriberet.

Autoencoders sparsi hoc facto abutuntur ut lineamenta latentium lineamenta detegant et singulas activationes in paucas lineas putrefaciant.

Investigatores sperant optimum esse viam raris autoencoders ad hoc munus perficiendum invenire essentialia lineamenta, quibus exempla linguarum reapse utuntur.

Potissimum in hoc processu investigatores non indicaverunt autoencoder sparsas notas quaerendas esse.

Quo fit, ut antea non anticipata structurae divites invenire potuerint.

Attamen, quia sensum accuratam harum notarum inventarum non cognoscunt, exempla significantia in textu exspectant exempla quae sparsa autoencoder lineamenta "triggero" esse existimat.

Hic est exemplum ubi signa urguentur a pluma elucidantur cum clivo caeruleo innixa vi plumae felis:

Exemplum inveniendi plumas activationum cum autoencoders sparsis. Quaelibet bulla symbolum (verbi vel verbi fragmenti significat), et variabilis color caeruleus vim huius plumae illustrat.In hoc exemplo, lineamentum idiomatis clare refertur

Quid est unicum de Gemma Scope?

Gemma Scope cum praecedentibus sparsis autoencoders comparatus multas notas unicas habet.

Illa maxime spectat ad operas interiores parvarum exemplorum vel singularum stratorum magnorum exemplorum pervestigandas.

Si autem altius in interpretabilitatem investigationis vis ire, involvit algorithmos in magnis exemplaribus decoctionem complexam.

Hoc tempore investigatores ex Google DeepMind exercitati autoencoders sparsos in output cuiusque tabulae et sub- iacuit Gemmae 2 2B et 9B.

Scope Gemma hoc modo constructa totalem plus quam 400 autoencoderum sparsorum generavit et plus quam XXX decies lineamenta consecuta est (quamvis multa lineamenta aliudve possunt).

Hoc permittit investigatores investigare quomodo lineamenta evolvant per exemplum et quomodo se occurrunt et cohaerent ad formas magis implicandas.

Praeterea, Gemma Scope usus est in architectura recentissima et antecedens JumpReLU SAE.

Architectura autoencoder sparsa originalis saepe difficilis statera inter duas metas pluma deprehendendi praesentiam et intensionem aestimandi habet. Architectura JumpReLU facilius stateram inter utrumque et signanter errores minuere potest.

Scilicet, institutio tot sparsim autoencoders est etiam provocatio machinalis maior et multum requirit facultates computandi.

In hoc processu inquisitores usi sunt circiter 15% Gemmae 2 9B calculi disciplinae (exclusis calculis ad pittacia destillata generanda) et servaverunt circiter XX PiB activationum ad disci (fere aequivalentes inter decies centena millia exemplarium Anglici Wiki Encyclopedia content) totalem centena milia billions parametri sparsis autencoder generans.

Notae:

https://developers.googleblog.com/en/smaller-safer-more-transparent-advancing-responsible-ai-with-gemma/