Googleがオープンモデル「Gemma」公開：Gemini技術採用、商用利用も可能

Gemmaは、GoogleがGeminiの技術をベースに開発した軽量オープンモデルファミリーです。ノートPCやデスクトップPC上で直接動かせる高い実用性を備えています。

ラインナップは2Bと7Bの2つのサイズで、それぞれ事前学習済みのベースモデルと指示チューニング済みのモデルが用意されています。コンテキスト長はいずれも8Kトークンです。

できることと動作環境

Gemmaは、高価なクラウドGPUサーバーを使わずに、ローカル環境で高品質なAIを活用できるように設計されています。

2BモデルはCPUやモバイル端末、IoT機器向けに最適化されており、低スペック環境でも軽快に動作します。7Bモデルはコンシューマー向けGPUやTPUを搭載したPCで快適に動かせる構成です。

利用規約は商業利用を認めており、組織の規模を問わず無償で商用製品に組み込めます。また、開発者が安全なモデルを構築できるよう、モデルの挙動検査や安全フィルター作成を支援するツールキットも同時公開されています。

性能と競合比較

Hugging Faceのベンチマークにおいて、6Tトークンで学習したGemma 7Bはスコア63.75を記録しました。これは同クラスの定番であるMistral 7B（60.97）やLlama 2 7B（54.32）を上回り、格上の大型モデルに迫る実力を見せています。

一方、2Tトークンで学習した2Bモデルのスコアは46.51でした。軽量モデルとしては実用的なものの、同サイズ帯で高評価を得ているMicrosoftのPhi-2（61.33）には及ばない結果となっています。

また、指示追従モデル（Instruct）を使う際は独自の会話タグ形式が指定されているため、プロンプトを渡す際にフォーマットを正しく合わせる必要があります。

入手先と動かし方

主要な開発フレームワークへの対応はすでに完了しています。PyTorch、JAX、Keras 3.0に加え、Hugging FaceのTransformers 4.38から直接読み込むことが可能です。

手軽に試したい場合は、Hugging ChatのWebデモで動作を確認できるほか、KaggleやGoogle Colabの無料枠を使ってすぐにノートブックを実行できます。自社環境で動かす場合はHugging Face Hubからウェイトをダウンロード可能です。

なぜ重要か

ローカル端末で動くAIアプリやエッジ環境での処理を考えている開発者にとって、Gemma 7Bは今すぐ試すべき有力な選択肢です。このサイズ帯でMistralやLlama 2に匹敵、あるいは上回る性能が手に入ります。

Geminiの基盤技術をオープンウェイトとして解放したGoogleの動きは、これまでMetaやオープンソース勢が主導してきたオンプレミス・開発者市場の勢力図を大きく動かすことになります。