Configurando o modelo Gemma
Para utilizar o modelo Gemma, é necessário configurá-lo para inferência utilizando o modo Hugging Face. Isso envolve setupar um Notebook Colab, carregar o modelo Gemma 7B instruído, e configurá-lo para inferência. Em seguida, é possível utilizar o tokenizer, que tem um tamanho de vocabulário de 256.000 tokens.
Exemplos de uso do modelo Gemma
O modelo Gemma pode ser utilizado para_Format inputs com marcadores de “início de turno” e “fim de turno”, criar templates de prompts e gerar texto com base em entradas do usuário. Além disso, o modelo Gemma se destaca por suas diferenças em relação a outros modelos de linguagem, como seu formato de saída e comportamento.
Capacidades do modelo Gemma
O modelo Gemma oferece uma ampla gama de capacidades, incluindo:
* Gerar e-mails coherentes, incluindo formais e com humor
* Proporcionar raciocínio passo a passo, além de apenas fornecer a conclusão ou resposta
* Razão sobre contexto histórico e presença física
* Escrever histórias curtas, incluindo referências culturais específicas
* Gerar código, incluindo importação de bibliotecas e explicações
* Simplificar passos complexos, como problemas matemáticos
Importância da promptagem
A promptagem eficaz é crucial para obter resultados desejados. As respostas do modelo variam muito dependendo da prompt usada.
Experiência do palestrante com Gemma
O palestrante destaca que o modelo Gemma apresenta desafios em problemas de matemática simples, mas se sai bem em resolver equações variáveis. Além disso, o modelo se sai bem em tarefas de linguagem, embora possa não entender dialetos específicos ou traduzir certos idiomas com precisão. O modelo também tem um corpus de 6 trilhões de tokens, o que lhe permite realizar traduções básicas apesar de ter dados limitados em certos idiomas.
Conclusão
Em resumo, o modelo Gemma é um poderoso modelo de linguagem que pode ser utilizado para inferência utilizando o modo Hugging Face ou o modo Olama. Com sua ampla gama de capacidades e vantagens, o modelo Gemma é uma ferramenta valiosa para quem trabalha com linguagem natural.