Google Gemma 3 llega al mercado con modelos IA rápidos y optimizados para teléfonos inteligentes

• De código abierto y múltiples idiomas
• Capacidad y contexto de procesamiento
• Únete al grupo Connected World Ofertas

Google anunció recientemente el lanzamiento de Gemma 3la tercera generación de sus modelos de inteligencia artificial de código abierto. Con versiones de mil millones, 4 mil millones, 12 mil millones y 27 mil millones de parámetros, Gemma 3 está diseñado para operar desde teléfonos inteligentes hasta estaciones de trabajo sólidas.

Una de las principales ventajas de Gemma 3 es su capacidad para funcionar en un solo acelerador, como una GPU o TPU, eliminando la necesidad de grupos complejos. Esto permite que el modelo se realice de forma nativa en teléfonos inteligentes de píxeles, utilizando la unidad de núcleo de procesamiento de tensor (TPU), similar al funcionamiento del modelo Gemini Nano en estos dispositivos.

Leer más:

De código abierto y múltiples idiomas

Debido a que es de código abierto, Gemma 3 ofrece a los desarrolladores la flexibilidad de integrarlo de acuerdo con sus necesidades específicas en aplicaciones móviles y software de escritorio. Además, el modelo admite más de 140 idiomas, 35 de los cuales ya están pretrontrados, ampliando su alcance global.

Al igual que los modelos de la serie Gemini 2.0, Gemma 3 es multimodal, capaz de comprender el texto, las imágenes y los videos. En términos de rendimiento, Google afirma que Gemma 3 excede otros modelos de IA de código abierto, como Deepseek V3, Operai O3-Mini y Llama-405B de la meta.

Capacidad y contexto de procesamiento

Gemma 3 ofrece una ventana de contexto de 128,000 tokens, suficiente para procesar un libro de 200 páginas como entrada. A modo de comparación, el modelo Gemini 2.0 Flash Lite de Google tiene una ventana de contexto de un millón de tokens. En el contexto de los modelos AI, una palabra promedio en inglés es equivalente a aproximadamente 1.3 tokens.

El modelo también admite la función y salida estructurada llamada, lo que permite interacciones con conjuntos de datos externos y la ejecución de tareas como agente automatizado. Una analogía cercana sería Gemini, que puede realizar tareas en diferentes plataformas, como Gmail o Docs, de manera integrada.

Los modelos GEMMA 3 se pueden implementar localmente o a través de plataformas basadas en Google Cloud, como Vertx AI. Ahora están disponibles en Google AI Studio, así como repositorios de terceros como abrazar Face, Ollama y Kaggle.

Google Shopping gana nuevas herramientas de IA

El lanzamiento de Gemma 3 refleja una tendencia de la industria en el desarrollo de modelos de lenguaje a gran escala (como Gemini, en el caso de Google) y modelos de idiomas (SLM) simultáneamente más pequeños. Microsoft sigue una estrategia similar con su serie PHI de modelos de lenguaje de código abierto. Los modelos más pequeños, como Gemma y PHI, son extremadamente eficientes en los recursos, lo que los convierte en ideales para la ejecución de dispositivos como teléfonos inteligentes. Además, debido a la menor latencia, son particularmente adecuados para aplicaciones móviles.

Fuente: DigitalTrends