Google, yapay zeka erişilebilirliği için yeni bir ölçüt oluşturmayı amaçlayan açık yapay zeka modelleri ailesinin en son sürümü olan Gemma 3’ü piyasaya sürdü. Gemini 2.0 modellerinin temelleri üzerine inşa edilen Gemma 3, hafif, taşınabilir ve uyarlanabilir olacak şekilde tasarlandı. Bu sayede geliştiriciler, çok çeşitli cihazlarda yapay zeka uygulamaları oluşturabiliyor.
Bu sürüm, etkileyici benimseme metrikleriyle vurgulanan bir yıl dönümü olan Gemma’nın ilk doğum gününün hemen ardından geliyor. Gemma modelleri 100 milyondan fazla indirmeye ulaştı ve 60.000’den fazla topluluk tarafından oluşturulmuş varyantın yaratılmasına yol açtı. “Gemmaverse” olarak adlandırılan bu ekosistem, yapay zekayı demokratikleştirmeyi amaçlayan gelişen bir topluluğu işaret ediyor.
Google, “Gemma açık model ailesi, faydalı yapay zeka teknolojisini erişilebilir kılma taahhüdümüzün temelini oluşturuyor” şeklinde açıklama yaptı.
Gemma 3 modelleri çeşitli boyutlarda mevcuttur – 1B, 4B, 12B ve 27B parametreleri – geliştiricilerin kendi özel donanım ve performans gereksinimlerine göre uyarlanmış bir model seçmelerine olanak tanır. Bu modeller, işlevsellik veya doğruluktan ödün vermeden mütevazı hesaplama kurulumlarında bile daha hızlı yürütme vaat eder.
Gemma 3’ün öne çıkan özellikleri:
- Tek hızlandırıcı performansı: Gemma 3, tek hızlandırıcı modelleri için yeni bir kıstas belirliyor. LMArena liderlik tablosunda yapılan ön insan tercihi değerlendirmelerinde Gemma 3, Llama-405B, DeepSeek-V3 ve o3-mini gibi rakiplerini geride bıraktı.
- 140 dilde çoklu dil desteği: Çeşitli kitlelere hitap eden Gemma 3, 140’tan fazla dil için önceden eğitilmiş yeteneklerle birlikte gelir. Geliştiriciler, kullanıcıların ana dillerinde bağlantı kuran uygulamalar oluşturabilir ve projelerinin küresel erişimini genişletebilir.
- Gelişmiş metin ve görsel analizi: Gelişmiş metin, resim ve kısa video akıl yürütme yetenekleri sayesinde geliştiriciler, Gemma 3’ü içerik analizinden yaratıcı iş akışlarına kadar çeşitli kullanım durumlarını ele alan etkileşimli ve akıllı uygulamalar oluşturmak için uygulayabilirler.
- Genişletilmiş bağlam penceresi: 128 bin jetonluk bir bağlam penceresi sunan Gemma 3, büyük veri kümelerini analiz edebilir ve sentezleyebilir; bu da onu genişletilmiş içerik anlayışı gerektiren uygulamalar için ideal hale getirir.
- İş akışı otomasyonu için işlev çağrısı: İşlev çağrısı desteğiyle geliştiriciler, süreçleri otomatikleştirmek ve aracı yapay zeka sistemlerini zahmetsizce oluşturmak için yapılandırılmış çıktıları kullanabilirler.
- Hafif verimlilik için niceliksel modeller: Gemma 3, çıktı doğruluğunu korurken model boyutunu önemli ölçüde azaltan resmi niceliksel sürümleri sunuyor; bu, mobil veya kaynak kısıtlı ortamlar için optimizasyon yapan geliştiriciler için bir avantaj.
Modelin performans avantajları Chatbot Arena Elo Puanı liderlik tablosunda açıkça gösterilmiştir. Sadece tek bir NVIDIA H100 GPU gerektirmesine rağmen, Gemma 3’ün amiral gemisi 27B sürümü, 1338’lik bir Elo puanı elde ederek en iyi chatbot’lar arasında yer almaktadır. Birçok rakip, karşılaştırılabilir performans sunmak için 32’ye kadar GPU talep etmektedir.
- Çeşitli araç uyumluluğu: Gemma 3, Hugging Face Transformers, JAX, PyTorch ve Google AI Edge dahil olmak üzere popüler AI kitaplıklarını ve araçlarını destekler. Optimize edilmiş dağıtım için Vertex AI veya Google Colab gibi platformlar, geliştiricilerin minimum güçlük ile başlamasına yardımcı olmaya hazırdır.
- NVIDIA optimizasyonları: Jetson Nano gibi giriş seviyesi GPU’lar veya Blackwell yongaları gibi son teknoloji donanımlar kullanılsın, Gemma 3, NVIDIA API Kataloğu aracılığıyla daha da basitleştirilmiş bir şekilde maksimum performans sağlar.
- Genişletilmiş donanım desteği: NVIDIA’nın ötesinde, Gemma 3, ROCm yığını aracılığıyla AMD GPU’larıyla entegre olur ve daha fazla çok yönlülük için Gemma.cpp ile CPU yürütmeyi destekler.
Kullanıcılar anında deneyler için Gemma 3 modellerine Hugging Face ve Kaggle gibi platformlar üzerinden erişebilir veya tarayıcı içi dağıtım için Google AI Studio’nun avantajlarından yararlanabilirler.
