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Gemma

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소개：
오픈 소스 언어 모델들
추가 날짜：
2025-01-13
월별 방문자：
webTraffic 3M
소셜 미디어 & 이메일：
URL：
https://ai.google.dev/gemma
Website 대형 언어 모델 (LLMs) 대형 언어 모델 (LLMs)
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Gemma 제품 정보

Gemma이란 무엇인가요?

가장 경량화된 최신형 오픈 모델들의 집합

Gemma을 어떻게 사용하나요?

빠른 시작 가이드, 벤치마크, Google Cloud에서 학습 및 배포, 그리고 AI 연구를 진보시키기 위한 커뮤니티에 참여하세요

Gemma의 핵심 기능

  • 신뢰성과 신뢰 가능한 AI 솔루션을 위한 포괄적인 안전 조치
  • 2B 및 7B 크기에서 뛰어난 벤치마크 결과
  • Keras 3.0, JAX, TensorFlow, PyTorch와 호환되는 유연한 프레임워크

Gemma의 사용 사례

  • #1 Hugging Face Transformers를 사용한 fine-tuning 및 추론 작업
  • #2 NVIDIA NeMo Framework를 사용하여 TensorRT-LLM로 제품화

Gemma의 자주 묻는 질문

Gemma 모델은 무엇인가요?
Gemma 모델은 경량화된 최신형 오픈 모델로, Gemini 모델을 만드는 데 사용되는 동일한 연구 기술을 기반으로 구축되었습니다.
Gemma 불일치
다음은 Gemma Discord입니다: https://discord.com/invite/google-dev-community. 더 많은 Discord 메시지를 보려면 여기(/ko/discord/google-dev-community)를 클릭하세요.
Gemma 회사
Gemma 회사 이름: Google .
Gemma 로그인
Gemma 로그인 링크: https://ai.google.dev/_d/signin?continue=https%3A%2F%2Fai.google.dev%2Fgemma&prompt=select_account
Gemma Github
Gemma Github 링크: https://github.com/google/generative-ai-docs/blob/main/site/en/gemma/docs/lora_tuning.ipynb?utm_source=agd&utm_medium=referral&utm_campaign=open-in-colab&utm_content=

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Gemma 분석

Gemma 웹사이트 트래픽 분석

시간별 방문 분석

  • 월별 방문수 3M
  • 평균 방문 시간 156.48
  • 회당 페이지 방문수 2.45
  • 반송률 58%

Jan 2024-Jun 2025 전체 트래픽

지역별

상위 5개 지역
  • flag China 155728
  • flag India 441636
  • flag Japan 141737
  • flag Russia 149645
  • flag United States 510679

Jan 2024-Jun 2025 데스크탑만 해당

트래픽 출처

  • Mail 1.1K
  • Direct 1.4M
  • Search 1.2M
  • Social 67.9K
  • Referrals 335.2K
  • PaidReferrals 10.4K

Jan 2024-Jun 2025 데스크탑만 해당

Gemma 임베드 코드 생성

도구 시작을 위해 커뮤니티의 지원을 유도하기 위해 웹사이트 배지를 사용하십시오. 이는 홈페이지나 풋터에 쉽게 삽입할 수 있습니다

  • 라이트
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