Google-მა CodeGemma - კოდზე ორიენტირებული დიდი ენობრივი მოდელები - გამოუშვა
Google-მა გამოუშვა CodeGemma, კოდზე სპეციალიზებული დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) ოჯახი, რომელიც ეფუძნება 2B და 7B Gemma მოდელებს. ის ხელმისაწვდომია Hugging Face Hub-ზე სამ ვერსიად – CodeGemma 2B, CodeGemma 7B და CodeGemma 7B Instruct – და გამიზნულია კოდის შევსების, გენერაციისა და გაგების ამოცანებისთვის, ასევე მათემატიკური და ლოგიკური მსჯელობის გასაუმჯობესებლად. მოდელები გაწვრთნილია დამატებით 500 მილიარდ ტოკენზე და აჩვენებენ მაღალ წარმადობას კოდის შეფასების პოპულარულ ბენჩმარკებზე, როგორიცაა Human
Google Cloud-ი და Hugging Face-ი გენერაციული AI მოდელების განთავსებას ამარტივებენ
Google Cloud-მა და Hugging Face-მა გამოუშვეს ახალი ფუნქცია „Deploy on Google Cloud“, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს, შექმნან საწარმოო მზადყოფნის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (AI) აპლიკაციები ინფრასტრუქტურის მართვის გარეშე, პირდაპირ მათ უსაფრთხო Google Cloud გარემოში. ეს გაფართოება Google-ის მომხმარებლებისთვის ღია გენერაციული AI მოდელებზე წვდომასა და მათ განთავსებას ამარტივებს, Vertex AI-სა და GKE-ზე 1-კლიკით განთავსების გამოცდილებას სთავაზობს.
ML მოდელების მასშტაბირება Docker-ით და Kubernetes-ით: ლოკალურიდან სრულმასშტაბიან დეპლოიმენტამდე
ეს პოსტი გაწვდით დეტალურ სახელმძღვანელოს, თუ როგორ გადახვიდეთ მანქანური სწავლების მოდელების ლოკალური განთავსებიდან მასშტაბირებად, რეალურ პროექტებში გამოსაყენებელ სისტემებზე Docker-ისა და Kubernetes-ის გამოყენებით. სტატია აღწერს აპლიკაციის ლოგიკის კონტეინერიზაციას, Docker-ის კონტეინერების განთავსებას Kubernetes კლასტერზე (კერძოდ Google Kubernetes Engine-ზე - GKE), TensorFlow Serving-ის გამოყენებას მოდელების მომსახურებისთვის, მორგებული Docker გამოსახულებების შექმნას და მათ Google Container Registr
Vertex AI-ის გამოყენება ML მოდელების განლაგებისთვის: დეტალური მიმოხილვა
ეს პუბლიკაცია განიხილავს Google Cloud-ის Vertex AI პლატფორმის შესაძლებლობებს მანქანური სწავლის (ML) მოდელების განლაგებისთვის. ის მოიცავს ისეთ ფუნქციებს, როგორიცაა აუთენტიფიკაცია, ავტომატური სკალირება, მოდელის ვერსიონირება და მონიტორინგი, ასევე TensorFlow მოდელებთან მუშაობის სპეციფიკას. განმარტებულია Vertex AI Model Registry-ის და Endpoint-ის როლი, და მოცემულია განლაგების ნაბიჯ-ნაბიჯ ინსტრუქცია Python SDK-ის გამოყენებით.
ხელოვნური ინტელექტი: როგორ მოვამზადოთ BERT მოდელი Habana Gaudi-ზე AWS-ის გამოყენებით
Google AI Language-ის მიერ შემუშავებული BERT მოდელის წინასწარი ვარჯიში, რომელიც გადამწყვეტია ბუნებრივი ენის დამუშავებისთვის, მოითხოვს მონაცემთა ეფექტურ მომზადებას და ტოკენიზაციას. ეს სტატია განმარტავს პროცესს, მათ შორის CPU-ინტენსიური ამოცანების ოპტიმიზაციას და Habana Gaudi-ს ინსტანციების გამოყენებას AWS-ზე განაწილებული ვარჯიშისთვის, რაც აუმჯობესებს მოდელის მუშაობას.
ავარჯიშეთ თქვენი პირველი ოფლაინ Decision Transformer მოდელი: როგორ აამუშავოთ Half-Cheetah
ეს სტატია გთავაზობთ დეტალურ სახელმძღვანელოს, თუ როგორ უნდა ავარჯიშოთ თქვენი პირველი ოფლაინ Decision Transformer მოდელი ნულიდან. ის განმარტავს Decision Transformer-ის ძირითად კონცეფციას, რომელიც აძლიერებს სწავლის პრობლემას პირობით-თანმიმდევრობის მოდელირების ამოცანად გარდაქმნის გზით, რათა წარმოქმნას მომავალი ქმედებები სასურველი შედეგების, წარსული მდგომარეობებისა და ქმედებების საფუძველზე. გაკვეთილი ფოკუსირებულია ოფლაინ მიდგომაზე, Google Colab-ის, 🤗 Trainer-ის და სპეციალური მონაცემთა კოლატორის გამოყ
ოფლაინ გადაწყვეტილების ტრანსფორმატორის მოდელის გაწვრთნა: ნახევრად-გეპარდის სიმულაციის მიღწევა
ეს სტატია დეტალურად აღწერს, თუ როგორ უნდა გაწვრთნათ ოფლაინ გადაწყვეტილების ტრანსფორმატორის (Decision Transformer) მოდელი ნულიდან, რათა სიმულაციურ გარემოში ნახევრად-გეპარდმა შეძლოს მოძრაობა. განხილულია მოდელის ფუნდამენტური პრინციპები, რომელიც განმტკიცებით სწავლებას მიმდევრობის მოდელირების პრობლემად აღიქვამს და წარსული მონაცემებისა და სასურველი შედეგების საფუძველზე სამომავლო მოქმედებებს აგენერირებს. პრაქტიკული გაკვეთილი, რომელიც Google Colab-ზე სრულდება, ხსნის მონაცემთა დამუშავებასა და Hugging Fac
Google-მა წარმოადგინა PaliGemma: ვიზუალური ენობრივი მოდელების ახალი თაობა
Google-მა წარმოადგინა PaliGemma, ვიზუალური ენობრივი მოდელების ახალი ოჯახი, რომელსაც შეუძლია გამოსახულებისა და ტექსტის კომბინირებული დამუშავება ტექსტის გენერირებისთვის. ეს ინოვაციური მოდელი SigLIP-ის გამოსახულების ენკოდერსა და Gemma-2B-ის ტექსტის დეკოდერს აერთიანებს, რაც მას მძლავრ ინსტრუმენტად აქცევს. PaliGemma ხელმისაწვდომია სხვადასხვა ტიპის, რეზოლუციისა და სიზუსტის ვარიანტებში და უზრუნველყოფს ფართო შესაძლებლობებს, მათ შორის გამოსახულების აღწერას, კითხვებზე პასუხის გაცემას, ობიექტის ამოცნობასა
Google-მა გამოუშვა EmbeddingGemma: უახლესი მულტილინგვური ჩაშენების მოდელი მოწყობილობებისთვის
Google-მა წარადგინა EmbeddingGemma, უახლესი მულტილინგვური ჩაშენების მოდელი, რომელიც ოპტიმიზებულია მოწყობილობებზე გამოსაყენებლად. 308 მილიონი პარამეტრით და 2K კონტექსტური ფანჯრით, ის მხარს უჭერს 100-ზე მეტ ენას და MTEB ბენჩმარკზე 500M-ზე ნაკლებ მოდელებს შორის ყველაზე მაღალრეიტინგულია. მოდელი შექმნილია სიჩქარისა და ეფექტურობისთვის, მნიშვნელოვნად აფართოებს მობილური RAG კონვეიერების შესაძლებლობებს და ინტეგრირებულია პოპულარულ AI ხელსაწყოებთან.
Google-ის Gemma 2: ღია LLM-ების ახალი თაობა გაუმჯობესებული შესაძლებლობებით
Google-მა წარმოადგინა Gemma 2, მისი ღია დიდი ენობრივი მოდელების (LLM) უახლესი ვერსია, ხელმისაწვდომი 9 და 27 მილიარდი პარამეტრის ზომებში. Gemma DeepMind Gemini-ზეა დაფუძნებული და გამოირჩევა მნიშვნელოვანი გაუმჯობესებებით, მათ შორის გაორმაგებული საწვრთნელი მონაცემებით (13 ტრილიონი ტოკენი 27B ვერსიისთვის), ოპტიმიზებული დიალოგური აპლიკაციებისთვის და ახალი არქიტექტურული ინოვაციებით, როგორიცაა ჰიბრიდული მოძრავი ფანჯრის ყურადღება (sliding window attention) და რბილი ზღვრის დადგენა (soft capping). მოდელი
Google Cloud C4 VM-ები Intel Xeon 6 პროცესორებით: AI-სთვის ოპტიმიზაცია და მფლობელობის ხარჯების 1.7x შემცირება
უახლესი კვლევის შედეგები აჩვენებს, რომ Google Cloud C4 VM ინსტანციები, რომლებიც Intel Xeon 6 პროცესორებითაა აღჭურვილი, 1.7-ჯერ აუმჯობესებს მფლობელობის საერთო ღირებულებას (TCO) წინა თაობის Google C3 VM-ებთან შედარებით. ეს შთამბეჭდავი წინსვლა მიღწეულია GPT OSS (Mixture of Experts – MoE) მოდელების ეფექტური მხარდაჭერით, Intel-ისა და Hugging Face-ის მიერ განხორციელებული ოპტიმიზაციების წყალობით, რაც უზრუნველყოფს გაუმჯობესებულ გამტარობას, შემცირებულ შეყოვნებას და ხარჯების ოპტიმიზაციას მსხვილი MoE ინფერ
Google Cloud TPUs-ის ხელმისაწვდომობა Hugging Face-ზე: განცხადება და შემდგომი შეჩერება
Google Cloud TPUs-ის Hugging Face-ის Inference Endpoints-სა და Spaces-ზე ხელმისაწვდომობის შესახებ გაკეთდა განცხადება, რაც ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციების დაჩქარებას გვპირდებოდა. თუმცა, ამ ფუნქციის დანერგვიდან მალევე, ის დროებით შეჩერდა. ეს ინტეგრაცია მიზნად ისახავდა Google-ის ხელოვნური ინტელექტის აპარატურის, რომელიც ცნობილია თავისი მაღალი წარმადობითა და ეკონომიურობით, Hugging Face-ის მომხმარებლებისთვის მიწოდებას, მაგრამ ამჟამად მიუწვდომელია.
ახალი კვლევა AI-ს მტკიცებებს ძირს უთხრის: მოდელები საავტორო უფლებებით დაცულ კონტენტს ინახავენ და იმეორებენ
სტენფორდისა და იელის უნივერსიტეტების ახალმა კვლევამ აჩვენა, რომ წამყვანი AI კომპანიების ენობრივი მოდელები, როგორიცაა OpenAI, Anthropic და Google, საავტორო უფლებებით დაცული სავარჯიშო მონაცემების ასლებს ინახავენ და არა მხოლოდ „შაბლონებს სწავლობენ“. ეს აღმოჩენა ფუნდამენტურად ეჭვქვეშ აყენებს კომპანიების იურიდიულ არგუმენტებს „კეთილსინდისიერი გამოყენების“ (fair use) შესახებ, ვინაიდან მოდელებს მარტივი მოთხოვნებით შეუძლიათ ცნობილი ნაწარმოებებიდან ათასობით სიტყვის სიტყვასიტყვით რეპროდუცირება.
Google-მა ხელოვნური ინტელექტის ახალი ეპოქა Gemini 3-ითა და Antigravity-ით განსაზღვრა
Google-მა ერთდროულად წარადგინა თავისი ყველაზე ინტელექტუალური ხელოვნური ინტელექტის მოდელი Gemini 3 და პიონერული აგენტური განვითარების პლატფორმა Google Antigravity. ეს ინოვაციები ფუნდამენტურად შეცვლის მომხმარებლის AI-სთან ურთიერთობას, კომპლექსური ამოცანების შესრულებისას – სწავლიდან კოდირებამდე და სამუშაო პროცესების მართვამდე – და Google-ს ხელოვნურ ზოგად ინტელექტთან (AGI) მიაახლოებს.
Google Veo 3.1: AI ულტრარეალისტურ დრონის ფრენებს წუთებში ქმნის
Google-ის უახლესმა გენერაციულმა AI ვიდეო მოდელმა, Veo 3.1-მა, შექმნა 1 წუთი და 40 წამიანი FPV დრონის ფრენის ვიდეო მთის ხეობებში სულ რაღაც 15 წუთში. ეს მოდელი გამოირჩევა გაუმჯობესებული რეალიზმით, სიგრძითა და დეტალების კონტროლით, რაც საშუალებას იძლევა შეიქმნას კინემატოგრაფიული ხარისხის კონტენტი. Veo 3.1-ის ფუნქციები, როგორიცაა Flow-based SceneBuilder და Frames to Video, მნიშვნელოვნად ამარტივებს ვიდეოს შექმნას და მონტაჟს, რაც მაღალი ხარისხის საჰაერო კინემატოგრაფიას ხელმისაწვდომს ხდის ყველასთვის, პრ
Gemini 3 Pro: ხელოვნური ინტელექტის ახალი პარტნიორობის ერა
Google-მა წარმოადგინა ახალი ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, Gemini 3 Pro, რომელიც აღნიშნავს ხელოვნური ინტელექტის განვითარების ახალ ერას – ხაზოვანი გაუმჯობესებიდან ექსპონენციურ შესაძლებლობებზე გადასვლას. Gemini 3 Pro აღწერილია, როგორც კოგნიტური ძრავა, რომელსაც შეუძლია არა მხოლოდ დამუშავება და ჩეთი, არამედ აზროვნება და მოქმედება, რთული პრობლემების გადაჭრის მიზნით. მისი ძირითადი მახასიათებლები მოიცავს „სისტემა 2“-ის აზროვნებას, ნატიურ მულტიმოდალურობას, გაფართოებულ „სააგენტოს“ (Agency) ფუნქციებს გარე ი
Gemini 3 Pro: ხელოვნური ინტელექტის ახალი ერა – ჩეთბოტიდან კოგნიტურ ძრავამდე
Google-ის ახალი AI მოდელი, Gemini 3 Pro, წარმოგვიდგენს ხელოვნური ინტელექტის განვითარების რევოლუციურ ეტაპს. ის აღარ არის უბრალო ჩეთბოტი, არამედ კოგნიტური ძრავა, რომელიც შექმნილია აზროვნებისთვის, მრავალმხრივი მოქმედებისთვის და კომპლექსური პრობლემების გადასაჭრელად. მოდელი გამოირჩევა გაუმჯობესებული მსჯელობის უნარით, მშობლიური მულტიმოდალურობით (ტექსტი, ვიდეო, აუდიო, ვიზუალი), დამოუკიდებელი მოქმედების (Agency) შესაძლებლობით, გაფართოებული კონტექსტური მეხსიერებით და უსაფრთხოების ახალი მექანიზმებით.
Google-ის AI ძიება იცვლება: SEO სტრატეგიები ახალი რეალობისთვის
Google-ის AI Overviews (AIO) ძიების შედეგებში მნიშვნელოვან ცვლილებებს განიცდის, რაც SEO სპეციალისტებს ახალი სტრატეგიების შემუშავებას ავალდებულებს. აღმოაჩინეთ, თუ როგორ იყენებს Google ხელოვნურ ინტელექტს სხვადასხვა ტიპის მოთხოვნებისთვის და რა კონტენტი იმსახურებს მაღალ ხილვადობას AI ეპოქაში.
Google-ის ხელოვნური ინტელექტი პირად ასისტენტად იქცევა: Personal Intelligence ფუნქციის დანერგვა
Google-მა გამოაქვეყნა Personal Intelligence ფუნქცია, რომელიც AI Mode-ს საშუალებას აძლევს, Gmail-ისა და Google Photos-ის მონაცემების გამოყენებით პერსონალიზებული პასუხები გასცეს. შეიტყვეთ, როგორ ცვლის ეს ინოვაცია ძიების გამოცდილებას AI Pro და Ultra გამომწერებისთვის.
Google-ის სტრატეგია: Gemini რეკლამის გარეშე – რატომ ამბობს უარს ტექნოლოგიური გიგანტი მონეტიზაციაზე?
Google DeepMind-ის CEO, დემის ჰასაბისი, განმარტავს, თუ რატომ არ გეგმავს Google ამ ეტაპზე რეკლამის ინტეგრირებას Gemini AI ასისტენტში, მაშინ როცა OpenAI ChatGPT-ში რეკლამის ტესტირებას იწყებს. სტატია იკვლევს Google-ის სტრატეგიულ მიდგომას, რომელიც მომხმარებლის ნდობას და ასისტენტის ინდივიდუალურ საჭიროებებზე მორგებას პრიორიტეტად აყენებს, განასხვავებს მას საძიებო სისტემების მონეტიზაციის მოდელისგან.
Google-ის რევოლუციური ნაბიჯი: Gemini 3 AI მიმოხილვების სტანდარტული მოდელი ხდება და ძიებას ახალ დონეზე გადაჰყავს
Google-მა თავისი ყველაზე მოწინავე Large Language Model [LLM], Gemini 3, AI Overview-ებისთვის სტანდარტულ მოდელად აქცია, რაც მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს საძიებო შედეგების სიზუსტესა და სიღრმეს. ეს განახლება მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, შეუფერხებლად გააგრძელონ საუბარი ხელოვნურ ინტელექტთან, რაც საძიებო გამოცდილებას კიდევ უფრო ინტუიტიურსა და ეფექტურს ხდის.
AI ძიება კონტროლის ქვეშ: Google-ი ვებსაიტებს არჩევანის თავისუფლებას აძლევს?
ხელოვნური ინტელექტის [AI] აქტიურ ინტეგრაციას ძიების შედეგებში Google-ი გამომცემლებისა და მარეგულირებლების მხრიდან მზარდი ზეწოლის ფონზე ახალი ფუნქციონალით პასუხობს. კომპანია განიხილავს მექანიზმებს, რომლებიც ვებსაიტებს AI-ზე დაფუძნებული ძიების ფუნქციებიდან გასვლის საშუალებას მისცემს, რაც რადიკალურად შეცვლის ციფრული კონტენტის მართვას.
Google Chrome-ის რევოლუციური განახლება: ხელოვნური ინტელექტი ბრაუზერში შემოდის!
Google Chrome-მა მნიშვნელოვანი განახლება მიიღო, რომელიც Gemini-ს შესაძლებლობებს ბრაუზერში აინტეგრირებს და მომხმარებლებს მრავალმხრივ AI ფუნქციებს სთავაზობს. აღმოაჩინეთ, როგორ ცვლის Google-ის „პერსონალური ინტელექტის“ ინიციატივა ბრაუზერში მუშაობის გამოცდილებას, გვერდითი პანელიდან სურათების რედაქტირებამდე და დავალებების ავტომატიზაციამდე.
![Google-ის გაფრთხილება: მარკდაუნი [Markdown] AI ქროლერებისთვის – კარგი იდეაა თუ „სულელური“?](https://cdn.searchenginejournal.com/wp-content/uploads/2026/02/968e2a8e-e3bb-4837-90f1-c45a2186284c-913.jpeg)
Google-ის გაფრთხილება: მარკდაუნი [Markdown] AI ქროლერებისთვის – კარგი იდეაა თუ „სულელური“?
Google Search Advocate ჯონ მიულერი [John Mueller] მკაცრად ეწინააღმდეგება იდეას, რომ ხელოვნური ინტელექტის (AI) დიდი ენობრივი მოდელების ქროლერებს [LLM crawlers] Markdown ფაილები მიეწოდოთ HTML-ის ნაცვლად. მიულერის აზრით, ეს მიდგომა, რომელიც ტოკენების მოხმარების შემცირებას ისახავს მიზნად, სერიოზულ ტექნიკურ და სტრუქტურულ პრობლემებს შექმნის საძიებო სისტემებისთვის.