Gemma2

AI ToolGemma2

แนะนำ Gemma 2 Open Source LLM รุ่นใหม่ล่าสุดจาก Google ที่พัฒนาต่อยอดมาจากรุ่นแรก โดยมาพร้อมกับประสิทธิภาพที่สูงขึ้นและฟีเจอร์ใหม่ๆ มากมาย

ชื่อบริการ

Gemma 2

เว็บไซต์

https://ai.google.dev/gemma

รายละเอียด

Gemma 2 เป็นโมเดล AI แบบเปิด (open model) รุ่นใหม่ล่าสุดจาก Google ที่พัฒนาต่อยอดมาจาก Gemma รุ่นแรก โดยมาพร้อมกับประสิทธิภาพที่สูงขึ้นและฟีเจอร์ใหม่ๆ มากมาย Gemma 2 มีให้เลือกใช้ 2 ขนาดคือ:

  • Gemma 2 9B: มีพารามิเตอร์ 9 พันล้าน
  • Gemma 2 27B: มีพารามิเตอร์ 27 พันล้าน

แต่ละขนาดยังมีเวอร์ชันทั้งแบบ pre-trained และ instruction-tuned ให้เลือกใช้ตามความเหมาะสมอีกด้วยครับ

ราคา

Gemma 2 เป็นโมเดลแบบเปิดที่สามารถดาวน์โหลดและใช้งานได้ฟรี ทั้งสำหรับการวิจัยและการพัฒนาเชิงพาณิชย์

คุณสมบัติ

  • ประสิทธิภาพสูง: Gemma 2 27B มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับโมเดลที่มีขนาดใหญ่กว่า 2 เท่า
  • ประมวลผลได้รวดเร็ว: ออกแบบมาให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพบนฮาร์ดแวร์หลากหลายรูปแบบ
  • รองรับหลายเฟรมเวิร์ค: สามารถใช้งานได้กับ JAX, PyTorch และ TensorFlow ผ่าน Keras 3.0
  • ปรับแต่งได้: สามารถ fine-tune เพื่อปรับให้เหมาะกับงานเฉพาะทางได้
  • ความปลอดภัยสูง: มีการฝึกฝนให้ระมัดระวังการตอบคำถามที่ไม่เหมาะสม

A chart showing Gemma 2 performance benchmarks

จุดเด่น

  • ประสิทธิภาพสูงแม้มีขนาดเล็ก: Gemma 2 9B ให้ผลลัพธ์ดีกว่าโมเดลอื่นในขนาดเดียวกัน ส่วน 27B ก็แข่งขันได้กับโมเดลที่ใหญ่กว่า
  • ใช้งานง่าย: มีการรองรับหลายแพลตฟอร์มและเครื่องมือยอดนิยม เช่น Hugging Face, Kaggle, NVIDIA NeMo
  • เปิดกว้าง: อนุญาตให้ใช้งานเชิงพาณิชย์ได้โดยไม่จำกัดขนาดองค์กร
  • ปลอดภัย: มาพร้อมกับ Responsible Generative AI Toolkit สำหรับสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ปลอดภัย

A chart showing Gemma 2 safety evaluations

ข้อสังเกต

  • ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น: เป็นโมเดลใหม่ที่เพิ่งเปิดตัว อาจต้องติดตามผลการใช้งานจริงต่อไป
  • ต้องการทรัพยากรสูง: แม้จะเป็นโมเดลขนาดเล็ก แต่ก็ยังต้องการ GPU ที่มีประสิทธิภาพสูงในการรันโมเดลเต็มรูปแบบ

เหมาะกับการใช้งาน

  • นักพัฒนาที่ต้องการสร้างแอปพลิเคชัน AI ขนาดเล็กถึงกลาง
  • นักวิจัยที่ต้องการทดลองและพัฒนาโมเดล AI แบบเปิด
  • องค์กรที่ต้องการนำ AI มาใช้งานโดยไม่ต้องลงทุนสูง
  • ผู้ที่สนใจเรียนรู้และทดลองใช้งาน AI ด้วยตนเอง

สรุป

Gemma 2 เป็นโมเดล AI รุ่นใหม่ที่น่าสนใจมากครับ ด้วยประสิทธิภาพที่สูงแม้มีขนาดเล็ก ความยืดหยุ่นในการใช้งาน และการเปิดให้ใช้ฟรี ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับผู้ที่ต้องการเริ่มต้นใช้งาน AI หรือนำไปพัฒนาต่อยอด ผมแนะนำให้ลองดาวน์โหลดมาทดสอบดูครับ อาจจะพบว่ามันตอบโจทย์การใช้งานของคุณก็ได้

#GoogleAI #Gemma2 #OpenAIModel #AITechnology

https://blog.google/technology/developers/google-gemma-2/

Short Link: https://data-espresso.com/y0au

Related articles

เจาะลึก Rich Python Library: โอเพ่นซอร์สสุดเจ๋งที่ครองใจนักพัฒนา 35,000 คน

ทำความรู้จัก Rich Python Library โอเพ่นซอร์สที่มี 35k GitHub stars ด้วยฟีเจอร์สุดล้ำสำหรับ terminal output และเทคนิคสำเร็จที่ธุรกิจไทยนำไปประยุกต์ใช้ได้

Google Gemini Pro 2.5 update: AI ที่เก่งที่สุดในโลก

เจาะลึก Google Gemini Pro 2.5 AI model ที่ล้ำสมัยที่สุดจาก Google พร้อมฟีเจอร์ Deep Think Mode และความสามารถใหม่ที่ขึ้นอันดับ 1 ใน LMArena

เครื่องมือ AI อัพเดทเร็วมาก ใช้ตัวไหนดี เริ่มยังไง ปรับตัวยังไงให้ทัน

เครื่องมือ AI พัฒนาเร็วมาก เลือกใช้ตัวไหนดี เริ่มต้นอย่างไร และปรับตัวให้ทันเทรนด์ AI ได้อย่างไร คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับคนที่ต้องการใช้ AI ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

แนะนำเครื่องมือ AI จาก Google NotebookLM: ผู้ช่วยวิจัยส่วนตัวที่ฉลาดเกินคาด

รีวิว Google NotebookLM เครื่องมือ AI ช่วยสรุปเอกสาร จดโน้ต และทำวิจัย พร้อมฟีเจอร์ Audio Overview และ NotebookLM Plus สำหรับนักเรียน นักวิจัย และผู้ประกอบการ

แนะนำเครื่องมือ Vibe Coding Lovable, Replit, Trae.ai ที่จะเปลี่ยนวิธีเขียนโค้ดของคุณ

มาทำความรู้จักกับ 3 เครื่องมือ Vibe Coding สุดล้ำ Lovable, Replit และ Trae.ai ที่ช่วยให้การพัฒนาซอฟต์แวร์ง่ายขึ้นด้วยพลัง AI และการสนทนา

Related Article

Prompt Injection คืออะไร? ภัยคุกคามใหม่ที่ทุกธุรกิจต้องรู้

เรียนรู้เกี่ยวกับ Prompt Injection ภัยคุกคามทางไซเบอร์รูปแบบใหม่ที่เล็งเป้าระบบ AI และวิธีป้องกันที่ธุรกิจควรรู้

ถ้าอยากจะสร้าง LLM Model เองต้องทำยังไง? คู่มือสร้าง LLM ฉบับเข้าใจง่าย

เรียนรู้ขั้นตอนการสร้าง LLM โมเดลเอง ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง พร้อมเทคนิคและเครื่องมือที่จำเป็น

Prompt Engineer, RAG, Fine-tuning, Trained: ความแตกต่างและวิธีเลือกใช้แต่ละแบบ

เจาะลึกความแตกต่างระหว่าง Prompt Engineering, RAG, Fine-tuning และ Trained Model พร้อมแนวทางการเลือกใช้ที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ
สอบถามข้อมูล