Google-მა PaliGemma 2 წარმოადგინა: ახალი მოდელები გაუმჯობესებული შესაძლებლობებით
Google-მა გამოუშვა PaliGemma 2, ვიზუალურ-ენობრივი მოდელის განახლებული ვერსია, რომელიც წარმოდგენილია 3B, 10B და 28B პარამეტრის ზომებში, სხვადასხვა შეყვანის რეზოლუციის მხარდაჭერით (224x224, 448x448, 896x896). ეს სიახლე მოდელს უფრო მოქნილს ხდის სხვადასხვა გამოყენების შემთხვევებისთვის, წინა 3B ვარიანტთან შედარებით. PaliGemma 2 აერთიანებს SigLIP გამოსახულების ენკოდერს Gemma 2 ენობრივ მოდელთან და შექმნილია მარტივი დაზუსტებისთვის, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, უკეთ მოარგონ ის კონკრეტულ ამოცანებს
Google-მა PaliGemma 2 Mix გამოუშვა: ახალი ვიზუალური ენის მოდელები გაუმჯობესებული შესაძლებლობებით
Google-მა წარადგინა PaliGemma 2 Mix, წინასწარ გაწვრთნილი PaliGemma 2 ვიზუალური ენის მოდელების (VLMs) ახალი ოჯახი, რომელიც დაზუსტებულია სხვადასხვა ვიზუალური ენის ამოცანებისთვის, მათ შორის OCR-ისთვის, მოკლე და გრძელი აღწერისთვის, ობიექტის ამოცნობისა და გამოსახულების სეგმენტაციისთვის. ეს მოდელები, რომლებიც Gemma 2-სა და SigLIP-ზეა დაფუძნებული, შექმნილია შემდგომ ამოცანებზე უკეთესი სწავლისთვის და ხელმისაწვდომია სხვადასხვა ზომისა და რეზოლუციის ვარიანტებში, რაც აჩქარებს დეველოპერებისთვის პროტოტიპების შ
Google-მა PaliGemma 2 mix წარადგინა: ახალი, დახვეწილი ვიზუალურ-ენობრივი მოდელები
გასულ დეკემბერში Google-მა PaliGemma 2-ის წინასწარ გაწვრთნილი (pt) ვიზუალურ-ენობრივი მოდელები (VLM) გამოუშვა, რომლებიც SigLIP-სა და Gemma 2-ზეა დაფუძნებული. დღეს კომპანია წარმოადგენს PaliGemma 2 mix-ს, რომელიც დახვეწილია ვიზუალურ-ენობრივ ამოცანებზე, მათ შორის OCR-ზე (ოპტიკური სიმბოლოების ამოცნობა), გრძელ და მოკლე წარწერების გენერირებაზე და სხვა. ეს მოდელები განკუთვნილია სპეციფიკურ ამოცანებზე ადაპტირებისთვის და გთავაზობთ სხვადასხვა შესაძლებლობებს, როგორიცაა ობიექტის ამოცნობა და სეგმენტაცია, გაუმჯ
Google-მა Gemma 3 წარადგინა: მულტიმოდალური ხელოვნური ინტელექტის მოდელების ახალი თაობა
Google-მა გამოუშვა Gemma 3, Gemma მოდელების ოჯახის ახალი ვერსია. ეს მოდელები, რომელთა პარამეტრების რაოდენობა 1 მილიარდიდან 27 მილიარდამდე მერყეობს, მხარს უჭერს 140-ზე მეტ ენას, შეუძლია როგორც გამოსახულებების, ისე ტექსტის დამუშავება, აქვს 128k ტოკენამდე კონტექსტური ფანჯარა და ინტეგრირებულია Hugging Face-ის ეკოსისტემასთან. Gemma 3-ის მოდელები, განსაკუთრებით Gemma-3-27B-IT, ეტალონურ ტესტებში აჭარბებს Gemma 2-27B IT-სა და Gemini 1.5-Pro-ს, რაც Google-ის ღია წონის დიდი ენობრივი მოდელების უახლეს მიღწე
Dell Enterprise Hub: ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებების სრული ეკოსისტემა საწარმოებისთვის
Dell Enterprise Hub აფართოებს ხელოვნური ინტელექტის გადაწყვეტილებების სპექტრს, სთავაზობს ოპტიმიზებულ მოდელებს (Meta Llama 4, Google Gemma 3) და მზა აპლიკაციებს Dell-ის AI სერვერებისა და AI კომპიუტერებისთვის. პლატფორმა უზრუნველყოფს სწრაფ, ადგილობრივ განთავსებას Docker-ის, Kubernetes-ის და ახალი Dell Pro AI Studio-ს მეშვეობით, ასევე წარმოგიდგენთ `dell-ai` ღია კოდის ბიბლიოთეკას, რაც საწარმოებს საშუალებას აძლევს, ეფექტურად ინტეგრირდნენ გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტთან.
Google-მა Gemma, უახლესი ღია LLM-ების ოჯახი გამოუშვა
Google-მა დღეს გამოუშვა Gemma, ხელოვნური ინტელექტის (AI) უახლესი ღია ენის მოდელების (LLM) ოჯახი, რაც აძლიერებს კომპანიის ერთგულებას ღია კოდის AI მიმართ. Gemma ხელმისაწვდომია ორი ზომის (7B და 2B პარამეტრი) და ორი ვარიანტის (ძირითადი და ინსტრუქციებზე მორგებული) სახით. ის შექმნილია ეფექტური გამოყენებისთვის სხვადასხვა მოწყობილობაზე, მათ შორის სამომხმარებლო GPU-ებზე, CPU-ებზე და ჩაშენებულ სისტემებზე. Hugging Face-თან თანამშრომლობით უზრუნველყოფილია სრული ინტეგრაცია და ყველა ვარიანტი ხელმისაწვდომია Hug
Hugging Face: Gemma მოდელების PEFT-ით ოპტიმიზაცია
ამ პოსტში განხილულია, თუ როგორ შეიძლება Gemma მოდელების პარამეტრულად ეფექტური წვრილმანი მორგება (PEFT) Hugging Face Transformers-ისა და PEFT ბიბლიოთეკების გამოყენებით GPU-ებსა და Cloud TPU-ებზე. ეს ტექნიკა განსაკუთრებით გამოსადეგია მეხსიერებისა და გამოთვლითი რესურსების დაზოგვისთვის, რაც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს, მათ შორის მათ, ვინც Colab-სა და Kaggle-ზე მუშაობს, ოპტიმიზაცია გაუკეთონ მოდელებს საკუთარ მონაცემთა ნაკრებებზე დაბალი დანახარჯით. სტატია დეტალურად განიხილავს LoRA-სა და QLoRA-ს გამ
Gemma 3n: მულტიმოდალური AI მოდელი საბოლოოდ ღია კოდის ბიბლიოთეკებში
Google-ის უახლესი მულტიმოდალური AI მოდელი, Gemma 3n, საბოლოოდ ხელმისაწვდომია ყველაზე პოპულარულ ღია კოდის ბიბლიოთეკებში, მათ შორის transformers & timm, MLX, llama.cpp და სხვებში. ეს გამოშვება მოიცავს ორ ზომას (E2B და E4B), რომლებიც გამოირჩევიან მაღალი ეფექტურობით VRAM-ის გამოყენების მხრივ და უზრუნველყოფენ შესანიშნავ ხარისხს. Gemma 3n არა მხოლოდ ენობრივ დეკოდერს, არამედ აუდიო და ვიზუალურ ენკოდერებსაც მოიცავს, რაც მას სრულყოფილ მულტიმოდალურ ინსტრუმენტად აქცევს დეველოპერებისთვის. სტატია დეტალურად აღ
SmolLM3: მაღალი წარმადობა 3 მილიარდ პარამეტრზე და ინოვაციური საინჟინრო გეგმა
ახალი 3 მილიარდპარამეტრიანი ენობრივი მოდელი, SmolLM3, აჭარბებს კონკურენტებს, როგორიცაა Llama-3.2-3B და Qwen2.5-3B, ამასთანავე, კონკურენტუნარიანია უფრო დიდ 4 მილიარდპარამეტრიან მოდელებთან (Qwen3 და Gemma3). მისი შემქმნელები სრულად აქვეყნებენ მოდელის შექმნის მეთოდოლოგიას, არქიტექტურულ დეტალებს, მონაცემთა ნარევებსა და სამსაფეხურიან წინასწარი ვარჯიშის სტრატეგიას. ეს გამჭვირვალე მიდგომა, რომელიც მოიცავს ისეთ ინოვაციებს, როგორიცაა Grouped Query Attention (GQA) და NoPE, მიზნად ისახავს AI საზოგადოებისთვ
SmolLM3: ოპტიმალური ეფექტურობის 3B მოდელი სრული საინჟინრო პროექტით
SmolLM3-ის 3 მილიარდი პარამეტრის მოდელი აღემატება Llama-3.2-3B და Qwen2.5-3B მოდელებს, ამავდროულად ინარჩუნებს კონკურენტუნარიანობას უფრო დიდ 4B ალტერნატივებთან (Qwen3 და Gemma3). მისი უნიკალურობა მდგომარეობს იმაში, რომ დეველოპერები სრულად აქვეყნებენ მოდელის შექმნის მეთოდოლოგიას – არქიტექტურის დეტალებს, მონაცემთა შერევის მეთოდებსა და სამეტაპიან წინასწარ ვარჯიშის მიდგომას, რაც ჩვეულებრივ თვეების უკუინჟინერიას მოითხოვდა. არქიტექტურული ინოვაციები მოიცავს Grouped Query Attention (GQA), NoPE პოზიციური
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-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.
Scaleway Hugging Face Hub-ის დასკვნის (Inference) პროვაიდერებს უერთდება
Scaleway, ღრუბლოვანი სერვისების წამყვანი პროვაიდერი, Hugging Face Hub-ის მხარდაჭერილი დასკვნის (Inference) პროვაიდერების ეკოსისტემას შეუერთდა. ეს ინტეგრაცია აფართოებს serverless inference-ის შესაძლებლობებს Hub-ზე, მომხმარებლებს უადვილებს წვდომას პოპულარულ ღია მოდელებზე, როგორიცაა gpt-oss, Qwen3 და Gemma 3. Scaleway გთავაზობთ კონკურენტულ ფასებს, ევროპულ მონაცემთა ცენტრებს და მოწინავე ფუნქციებს, რაც უზრუნველყოფს სწრაფ და უსაფრთხო AI ინფერენსს.
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
KerasHub-ისა და Hugging Face-ის ინტეგრაცია: ხელმისაწვდომი ხდება 300 ათასზე მეტი AI მოდელი
KerasHub-მა და Hugging Face-მა მნიშვნელოვანი ნაბიჯი გადადგეს წინ, წარმოადგინეს მოდელების შენახვის საერთო ფორმატი, რომელიც KerasHub-ის მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს პირდაპირ გამოიყენონ Transformers ბიბლიოთეკის 300 ათასზე მეტი მოდელი Hugging Face Hub-იდან. ეს ინტეგრაცია მნიშვნელოვნად აფართოებს მოდელების არჩევანსა და შესაძლებლობებს, მხარს უჭერს TensorFlow, JAX და PyTorch უკანა სისტემებს, რაც ამარტივებს AI მოდელების განთავსებას და კვლევას. თავდაპირველად ფოკუსირებულია Gemma (1 და 2), Llama 3 და Pal