Qué es Google Gemma, en qué se diferencia de Gemini y para qué sirve esta inteligencia artificial

El reciente lanzamiento de Google, Gemma, ha generado gran atención en las últimas semanas, provocando que muchos se pregunten sobre las diferencias entre este nuevo modelo de lenguaje y Google Gemini.

Gemma representa un cambio respecto al modelo de IA original de Google, generando interrogantes sobre sus características, disparidades con Gemini, su utilidad y, fundamentalmente, cómo los usuarios pueden descargarlo para su uso personal en computadoras.

Google Gemma es un Modelo de Lenguaje Grande (LLM), diseñado para ejecutarse directamente en computadoras personales, ofreciendo adaptabilidad y capacidad de modificación según los requisitos del usuario final. Dirigido principalmente a investigadores y desarrolladores, Gemma facilita estudios enfocados y ejecución a través de configuraciones informáticas individuales.

Disponible como software de código abierto, Google Gemma ofrece accesibilidad gratuita, complementada con una opción de licencia comercial. Los usuarios con conocimientos en configuración de modelos pueden aprovechar fácilmente sus capacidades. Inicialmente, Gemma se presenta como una IA más potente en comparación con alternativas de código abierto existentes, como se afirmó durante su presentación, alardeando de múltiples modelos como Gemma 2B y Gemma 7B, adaptados a diversas necesidades de los usuarios. Esta versatilidad se alinea con tendencias observadas en otros modelos de lenguaje grande como LLaMa 2 y su iteración específica para programadores, junto con el reciente lanzamiento de Elon Musk, Grok.

En estos Benchmarks la propia Google lo comparaba con otros modelos de código abierto como LlaMa 2 y aseguraba ganarles por goleada

Diferencias entre Google Gemma y Google Gemini

Google Gemma y Google Gemini difieren en varios aspectos, principalmente en sus ideologías subyacentes y aplicaciones previstas. Como se mencionó anteriormente, la naturaleza de código abierto de Google Gemma fomenta la accesibilidad y personalización para investigadores y desarrolladores, en contraste con el enfoque comercial de Google Gemini, orientado hacia la explotación económica para usuarios finales y entornos empresariales.

Esta divergencia fundamental desencadena varias disparidades. Google Gemini, alardeando de un corpus de información más grande y manejando tareas más complejas, requiere una inversión económica sustancial para su mantenimiento, debido al considerable consumo de energía inherente en las operaciones de IA.

En contraste, Google Gemma, aunque más compacto y eficiente, es más adecuado para la ejecución en computadoras personales, aunque requiere cierto nivel de potencia computacional.

Sin embargo, su capacidad de modificación se ve comprometida en comparación con modelos de código cerrado.

Cómo usar Google Gemma de manera Efectiva

Google Gemma presenta una opción de IA accesible para los usuarios, aunque con consideraciones sobre los recursos computacionales. La utilización óptima a menudo requiere una computadora equipada con chips de IA dedicados como AMD Ryzen AI o Intel Deep Learning Boost.

Si bien es factible sin hardware de IA específico, el rendimiento puede verse afectado, lo que justifica una configuración informática robusta para una operación eficiente.

Descargar Google Gemma de manera inteligente implica aprovechar plataformas como Kaggle. Esto evita la necesidad de entrenamiento de datos individual, ya que las versiones pre-entrenadas de Gemma están disponibles para un uso simplificado.

Google ha compartido dos versiones pre-entrenadas de Gemma en la plataforma Kaggle, facilitando su utilización eficiente sin la carga del entrenamiento inicial.

En conclusión, Google Gemma emerge como un modelo de IA versátil, que ofrece funcionalidad personalizable y accesibilidad para investigadores y desarrolladores. Si bien es diferente de Google Gemini en aspectos ideológicos y prácticos, la naturaleza de código abierto de Gemma subraya un cambio hacia la utilización democratizada de la IA, aunque con consideraciones sobre requisitos computacionales y estrategias de optimización.