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Isabel CorderoBorja TosarJosé EdelsteinFrancis VillatoroHéctor SocasMaría RibesGastón Giribetmp3 podcast señal y ruidomodelos lenguaje gemmahéctor socas impacto llmmodelo gemma google deepmindgemma 2000 millones parámetrosescalas medición google versus otrosgemma de google deepmindidioma influencia modelos geminihablar inglés gemini maria ribesgemma google deepmindproblemas entendimiento gemmagemma mejora en acribia científicallama meta con 70000 parámetrosmodelo gemma supera a llamaGoogleDeepMindGemmaGeminiMaría RibesGoogle DeepMindMMLULlamaMetaSheldon CooperKripkeWest of WandsGitHubMP3Héctor SocasSeñal y Ruido
Modelo Gemma Google DeepMind
Con
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María Ribes continúa la conversación sobre el modelo Gemma de Google DeepMind, explicando que existen dos versiones: una con 2.000 millones de parámetros y otra con 7.000 millones, aclarando la diferencia entre las escalas de medición de Google y los términos utilizados por otros.
…el hindi y el mandarín. Pues tenemos que hacerle llegar Coffee Break; ahí tendrá un repositorio de un montón de cosas. No sé si querrá arriesgarse a meterlo en su entrenamiento de su LLM, pero no sé si querrá arriesgarse, hombre, pero tú puedes contratar. Con él en el GitHub, le puedes vincular lo que tú quieras. Se lo voy a poner, le digo que por un módico precio le pasamos los MP3. Bueno, las mejoras, eso estuviste leyéndolo tú Héctor cuando me dijiste, tampoco es que mejore mucho, ¿no? ¿Te acuerdas? Sí, no, bueno, por lo que vi un poco por encima, pero vamos, ni idea. Pero es que han usado varios modelos, o sea, modelos pequeñitos como el Gemma, el Gemma, el Gemma tiene dos gemas, ese es el de Google, el de DeepMind, tiene uno de, creo que son 2.000 millones de parámetros y otro tiene como 7.000 millones, o sea, son billones suyos que son millones nuestros, ¿no? Millones de millones, mil millones Miles de millones, sí Eso Es, miles de millones. Entonces el Gema, es Gemma, pero yo digo Gemma, ¿vale? Porque soy española, ¿qué pasa? Igual que digo Gemini, o decís Gemini, o decís Wi-Fi cuando habláis español, a ver. No, no, lo peor es mi caso, que yo aún hablando inglés digo Gemini. Eso explica un poco mi vida social también. Ok. el Gema. Sí, Gemini, no sé qué. ¿Te entiende? No, no me entiende la mierda. Es como el amigo de Sheldon, el jefe de Sheldon, Kripke, que no le iba a decir una mierda, no entiende. Porque decía, sí güey, oye, sí güey, West of Wands, ¿os acordáis de aquel episodio? Sí, no me entiende, porque no pronunciaba bien. Entonces, el Gema ha mejorado un y pico puntos en el MMLU pero ha mejorado hasta 12 puntos en la acribia científica médica clínica, hasta 12 puntos. Los enormes modelos, el Llama, el Llama de Meta creo que tiene 70.000 millones de parámetros, ese ha mejorado pues como 3 puntos. O sea, una cosa que enfatizan ellos, los autores, es que esto sirve, como que tiene una gran relación calidad-precio, coste -eficacia porque los modelos más modestos son los que más han mejorado; entonces tú te lo puedes aplicar a tu universidad y no tienes…
Significado #1 · Palabras #1
María Ribes continúa la conversación sobre el modelo Gemma de Google DeepMind, explicando que existen dos versiones: una con 2.000 millones de parámetros y otra con 7.000 millones, aclarando la diferencia entre las escalas de medición de Google y los términos utilizados por otros.
Habla: María RibesSignificado #1 · Palabras #1mp3 podcast señal y ruidomodelos lenguaje gemmahéctor socas impacto llmmodelo gemma google deepmindgemma 2000 millones parámetrosescalas medición google versus otrosgemma de google deepmindidioma influencia modelos geminihablar inglés gemini maria ribesgemma google deepmindproblemas entendimiento gemmagemma mejora en acribia científicallama meta con 70000 parámetrosmodelo gemma supera a llama…el hindi y el mandarín. Pues tenemos que hacerle llegar Coffee Break; ahí tendrá un repositorio de un montón de cosas. No sé si querrá arriesgarse a meterlo en su entrenamiento de su LLM, pero no sé si querrá arriesgarse, hombre, pero tú puedes contratar. Con él en el GitHub, le puedes vincular lo que tú quieras. Se lo voy a poner, le digo que por un módico precio le pasamos los MP3. Bueno, las mejoras, eso estuviste leyéndolo tú Héctor cuando me dijiste, tampoco es que mejore mucho, ¿no? ¿Te acuerdas? Sí, no, bueno, por lo que vi un poco por encima, pero vamos, ni idea. Pero es que han usado varios modelos, o sea, modelos pequeñitos como el Gemma, el Gemma, el Gemma tiene dos gemas, ese es el de Google, el de DeepMind, tiene uno de, creo que son 2.000 millones de parámetros y otro tiene como 7.000 millones, o sea, son billones suyos que son millones nuestros, ¿no? Millones de millones, mil millones Miles de millones, sí Eso Es, miles de millones. Entonces el Gema, es Gemma, pero yo digo Gemma, ¿vale? Porque soy española, ¿qué pasa? Igual que digo Gemini, o decís Gemini, o decís Wi-Fi cuando habláis español, a ver. No, no, lo peor es mi caso, que yo aún hablando inglés digo Gemini. Eso explica un poco mi vida social también. Ok. el Gema. Sí, Gemini, no sé qué. ¿Te entiende? No, no me entiende la mierda. Es como el amigo de Sheldon, el jefe de Sheldon, Kripke, que no le iba a decir una mierda, no entiende. Porque decía, sí güey, oye, sí güey, West of Wands, ¿os acordáis de aquel episodio? Sí, no me entiende, porque no pronunciaba bien. Entonces, el Gema ha mejorado un y pico puntos en el MMLU pero ha mejorado hasta 12 puntos en la acribia científica médica clínica, hasta 12 puntos. Los enormes modelos, el Llama, el Llama de Meta creo que tiene 70.000 millones de parámetros, ese ha mejorado pues como 3 puntos. O sea, una cosa que enfatizan ellos, los autores, es que esto sirve, como que tiene una gran relación calidad-precio, coste -eficacia porque los modelos más modestos son los que más han mejorado; entonces tú te lo puedes aplicar a tu universidad y no tienes…