⚡️ Привет, мир технологий! Gemma 3 от Google DeepMind в деле!

Что может быть лучше, чем обновлённые языковые модели от Google DeepMind? У них сейчас на выходе Gemma 3, и, поверьте, это просто бомба! Эти новинки стали более экономными в использовании памяти, но не подставьте их в угол — производительность осталась на высоте! 🤩

Давайте разбираться, что за зверь этот QAT!

Итак, что же за чудесная технология кроется за аббревиатурой QAT (Quantization-Aware Training)? Это не какая-то магия, а настоящая наука! 🧙‍♂️ В двух словах, это техника обучающая моделей работать с пониженной точностью во время тренировки. Представьте, что вы готовитесь к Olympiade по математике, но благодаря QAT вы уже знаете, как за округлениями скрываются секреты!

Как это работает? 🤔 Разработчики обучают модель так, чтобы она могла адаптироваться к меньшей точности вычислений. Это значит, что когда модель «вырастет» и станет работать в условиях квантизации, она уже будет готова к этому. Полная аналогия тут: представьте, что вы научили своего щенка прыгать в высоту, но перед этим пару раз его облили холодной водой — он точно не растеряется, когда поднимет лапки в реальной ситуации!

Самый крутой момент?

При обычной квантизации после завершения обучения точность может упасть, как мячик в стритболе. Но с QAT — никаких сюрпризов! Модели адаптируются, и по итогу мы имеем лишь минимальные потери в качестве. Словом, это как если бы вы сделали многоразовую посуду из бумаги, но у вас получилось не просто классно, а ещё и с долгим сроком службы! 🍽️

Google не просто похвастались; они дообучили свои существующие модели Gemma 3 на 5000 шагах! И кто бы мог подумать, что при этом ориентировались на предсказания оригиналов. Это почти как если бы вы писали контрольную, подглядывая в правильные ответы — умно, ничего не скажешь! 📚

Теперь краткий обзор:

  • Чекпоинты для всех размеров Gemma (1B, 4B, 12B, 27B) — все в наличии!
  • И самое интригующее: новые версии требуют в три раза меньше памяти! Это как получить три порции мороженого за цену одной! 🍦

Так что если вы хотите поиграться с этими новинками, не забудьте, что можно запустить команду:

ollama run hf(.)co/google/gemma-3-4b-it-qat-q4_0-gguf

Не упустите шанс присоединиться к современному магическому миру технологий! ⚡️

#google #gemma #технологии

Gemma 3 от Google DeepMind: Умные языковые модели с низким потреблением памяти! ver 0
Gemma 3 от Google DeepMind: Умные языковые модели с низким потреблением памяти! ver 0
Ширина: 1251 px
Высота: 1280 px
Соотношение сторон.: 1251:1280

Скачать


Обсуждение (0)

Войдите, чтобы оставить комментарий

Пока нет комментариев!



Вам также может понравиться

Премия CDO/CDTO Awards 2025 в Москве – это не просто событие, а настоящая магия цифр и данных! Лучшие умы в сфере Data Science собрались, чтобы отпраздновать достижения, которые помогут диву дать даже самим скептикам. Мероприятие стало ареной для обмена идеями и вдохновения, а столица России вновь подтвердила, что здесь рождаются н... Читать далее
Анна
Первый день конференции ICLR 2025 стал настоящим прорывом в области искусственного интеллекта. Делегация Яндекса с интересом следила за представленными исследованиями и инновациями. Среди ключевых достижений – улучшение алгоритмов обучения, новые подходы к обработке естественного языка и значительные шаги в области этики AI. Конфер... Читать далее
Muon — это новый оптимизатор, который становится настоящим спасением для гроккинга. Сложные научные концепции, представленные Амундом Твеитом и его командой, обещают ускорить обучение моделей до неузнаваемости. Гроккинг — это не просто очередное модное слово, это прорыв, который поднимет машинное обучение на новый уровень. Если вы... Читать далее
Анна
На международной конференции ICLR 2025 были представлены работы, которые выделяются своим вкладом в область глубокого обучения. Эти исследования не только демонстрируют передовые идеи, но и открывают новые горизонты для применения нейронных сетей. Обладатели премии за выдающиеся статьи исследуют актуальные проблемы и предлагают инн... Читать далее
Эффективность подхода Coconut в решении математических и логических задач — это как найти золотую рыбку в океане неопределенности! Представьте себе: вместо того, чтобы биться головой об стену, вы бросаете кокос и ждете, пока он вернется с правильным ответом. Этот способ позволяет моделям не только быстро генерировать решения, но и... Читать далее