DATA_ANALYSIS_ML Telegram 3807
Google DeepMind расширяет линейку своих моделей Gemma

Представлены две новинки:

✔️ T5Gemma — новая жизнь для классической архитектуры encoder-decoder от Google DeepMind

Большинство современных LLM используют архитектуру *decoder-only*, но Google решила напомнить о силе классической схемы *encoder-decoder*, особенно эффективной в задачах вроде перевода, и QA.

Это новая линейка LLM, в которой уже обученные модели Gemma 2 (decoder-only) превращаются в мощные encoder-decoder через метод адаптации. Такой подход даёт сразу два бонуса:
- сохранение знаний из Gemma 2;
- гибкость и эффективность encoder-decoder архитектуры.

Особенности:
- Обновлённая версия Gemma 2 с архитектурой encoder-decoder.
- Отличный баланс между качеством и скоростью инференса (по сравнению с decoder-only).
- Доступны чекпойнты: Small, Base, Large, XL, 2B-2B, 9B-9B, 9B-2B.
- Достигает большей точности, не жертвуя временем инференса.
- Открывает путь к “небалансным” конфигурациям, когда, например, энкодер мощный, а декодер компактный.


✔️ MedGemma — открытые мультимодальные модели для медицины от Google DeepMind


🟡 MedGemma 4B Multimodal
- 64.4% на MedQA — одна из лучших моделей в классе <8B.
- В слепом тесте: 81% отчётов по рентгенам, сгенерированных MedGemma 4B, были признаны квалифицированным рентгенологом достаточно точными для принятия медицинских решений.
- Также показывает SOTA-уровень на задачах медицинской классификации изображений.

🟢 MedGemma 27B (Text + Multimodal)
- 87.7% точности на MedQA — почти как у DeepSeek R1, но в 10 раз дешевле по инференсу.
- Конкурирует с гораздо более крупными моделями на задачах:
- Определение диагноза;
- Интерпретация ЭМК (электронных медкарт);
- Комбинированное понимание текста и изображений.

Открытые модели — можно кастомизировать, дообучать и использовать локально.

🟡T5gemma: https://developers.googleblog.com/en/t5gemma/
🟡MedGemma: https://research.google/blog/medgemma-our-most-capable-open-models-for-health-ai-development/


#GoogleDeepMind #ai #ml #llm #med
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9🔥5👍1



tgoop.com/data_analysis_ml/3807
Create:
Last Update:

Google DeepMind расширяет линейку своих моделей Gemma

Представлены две новинки:

✔️ T5Gemma — новая жизнь для классической архитектуры encoder-decoder от Google DeepMind

Большинство современных LLM используют архитектуру *decoder-only*, но Google решила напомнить о силе классической схемы *encoder-decoder*, особенно эффективной в задачах вроде перевода, и QA.

Это новая линейка LLM, в которой уже обученные модели Gemma 2 (decoder-only) превращаются в мощные encoder-decoder через метод адаптации. Такой подход даёт сразу два бонуса:
- сохранение знаний из Gemma 2;
- гибкость и эффективность encoder-decoder архитектуры.

Особенности:
- Обновлённая версия Gemma 2 с архитектурой encoder-decoder.
- Отличный баланс между качеством и скоростью инференса (по сравнению с decoder-only).
- Доступны чекпойнты: Small, Base, Large, XL, 2B-2B, 9B-9B, 9B-2B.
- Достигает большей точности, не жертвуя временем инференса.
- Открывает путь к “небалансным” конфигурациям, когда, например, энкодер мощный, а декодер компактный.


✔️ MedGemma — открытые мультимодальные модели для медицины от Google DeepMind


🟡 MedGemma 4B Multimodal
- 64.4% на MedQA — одна из лучших моделей в классе <8B.
- В слепом тесте: 81% отчётов по рентгенам, сгенерированных MedGemma 4B, были признаны квалифицированным рентгенологом достаточно точными для принятия медицинских решений.
- Также показывает SOTA-уровень на задачах медицинской классификации изображений.

🟢 MedGemma 27B (Text + Multimodal)
- 87.7% точности на MedQA — почти как у DeepSeek R1, но в 10 раз дешевле по инференсу.
- Конкурирует с гораздо более крупными моделями на задачах:
- Определение диагноза;
- Интерпретация ЭМК (электронных медкарт);
- Комбинированное понимание текста и изображений.

Открытые модели — можно кастомизировать, дообучать и использовать локально.

🟡T5gemma: https://developers.googleblog.com/en/t5gemma/
🟡MedGemma: https://research.google/blog/medgemma-our-most-capable-open-models-for-health-ai-development/


#GoogleDeepMind #ai #ml #llm #med

BY Анализ данных (Data analysis)








Share with your friend now:
tgoop.com/data_analysis_ml/3807

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

The SUCK Channel on Telegram, with a message saying some content has been removed by the police. Photo: Telegram screenshot. ‘Ban’ on Telegram Concise Over 33,000 people sent out over 1,000 doxxing messages in the group. Although the administrators tried to delete all of the messages, the posting speed was far too much for them to keep up. How to build a private or public channel on Telegram?
from us


Telegram Анализ данных (Data analysis)
FROM American