Mô hình AI Gemma 3 Google vừa ra mắt có gì?
Mai Anh
16/03/2025
Chia sẻ
Mô hình mới từ Gemma có thể diễn giải hình ảnh và video ngắn ngoài văn bản…
Hơn một năm sau khi ra mắt hai mô hình AI mở Gemma được xây dựng từ cùng công nghệ đứng sau Gemini AI, Google ngày 12/3 đã cập nhật dòng sản phẩm này với phiên bản Gemma 3.
Viết trên trang blog, Google cho biết, mô hình mới này được thiết kế để hỗ trợ các nhà phát triển tạo ứng dụng AI có thể chạy ở bất cứ đâu, từ điện thoại đến các máy tính với cấu hình cao và hiệu suất lớn, với khả năng hỗ trợ hơn 35 ngôn ngữ và phân tích văn bản, hình ảnh cũng như video ngắn.
Google tuyên bố đây là “mô hình tăng tốc đơn tốt nhất thế giới”, vượt trội hơn các đối thủ như Llama của Facebook, DeepSeek và OpenAI về hiệu suất khi chạy trên một bộ xử lý đồ họa (GPU) đơn lẻ. Điều này có nghĩa rằng, chỉ cần mộ bộ GPU có thể chạy mô hình AI này thay vì cần đến cả một hệ thống máy đồ sộ.
Gemma 3 đã được tối ưu hóa để hoạt động hiệu quả trên GPU của Nvidia và các phần cứng AI chuyên dụng. Cùng với đó, bộ mã hóa hình ảnh của Gemma 3 được nâng cấp, hỗ trợ hình ảnh độ phân giải cao và định dạng không vuông.
Google cho biết thêm, Gemma 3 có các loại dung lượng khác nhau (1B, 4B, 12B và 27B), cho phép người dùng lựa chọn mẫu tốt nhất và phù hợp với phần cứng và nhu cầu hiệu suất.
Năm ngoái, mức độ quan tâm dành cho các mô hình như Gemma vẫn chưa rõ ràng. Tuy nhiên, sự phổ biến của DeepSeek và các sản phẩm tương tự cho thấy nhu cầu về công nghệ AI với yêu cầu phần cứng thấp đang gia tăng.
Trong bài giới thiệu, Google nhấn mạnh, các mô hình mở đòi hỏi phải đánh giá rủi ro cẩn thận và cho biết, doanh nghiệp này đang cân bằng việc đổi mới và sự an toàn, theo đó, điều chỉnh mức độ thử nghiệm theo khả năng của mô hình.
Quá trình phát triển Gemma 3 bao gồm quản trị dữ liệu mở rộng, điều chỉnh theo chính sách an toàn thông qua tinh chỉnh và đánh giá chuẩn mực mạnh mẽ.
“Khi ngành công nghiệp ra đời các mô hình mạnh hơn, việc cùng phát triển các cách tiếp cận an toàn theo tỷ lệ rủi ro sẽ rất quan trọng. Chúng tôi sẽ tiếp tục học hỏi và tinh chỉnh các hoạt động an toàn của mình cho các mô hình mở theo thời gian”, Google cho biết.
Baidu công bố chip M100 và M300, đánh dấu bước chuyển trong chiến lược phát triển AI của Trung Quốc, hướng tới tự chủ công nghệ và xây dựng hệ sinh thái độc lập.
Các tập đoàn công nghệ đang tìm cách huy động vốn khổng lồ cho AI, với những thỏa thuận tài chính phức tạp tại Phố Wall.
Nvidia đạt định giá 5 nghìn tỷ USD nhờ chip AI Blackwell, khẳng định vị thế dẫn đầu trong ngành công nghệ cao giữa cơn sốt đầu tư.
Trung tâm dữ liệu Fairwater của Microsoft tại Atlanta hoạt động như siêu nhà máy AI, kết nối nhiều địa điểm, tối ưu hóa đào tạo mô hình lớn.
Mô hình AI Trung Quốc Kimi K2 Thinking vượt qua GPT-5 và Claude Sonnet 4.5, chỉ tốn 4,6 triệu USD để huấn luyện, mở ra cuộc cạnh tranh mới trong ngành AI.
Chính quyền Dubai triển khai các dự án AI chỉ trong vài tháng, với mục tiêu 96% cơ quan áp dụng AI vào năm 2025, mang lại lợi ích cho người dân.
Nhóm nghiên cứu Đại học Washington đã thành công trong việc sử dụng AI để tạo ra kháng thể chống ung thư, rút ngắn thời gian phát triển thuốc.
Dự án AI Tra Cứu Luật Pro ra mắt với công nghệ VERA và SIFAI, giúp truy xuất 350.000 văn bản pháp luật Việt Nam chính xác 90%.
Ngành máy tính lượng tử đang thu hút sự chú ý với những bước tiến lớn, nhưng vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua trước khi bứt phá.
Quantinuum ra mắt Helios, hệ thống máy tính lượng tử tiên tiến với 98 qubit vật lý, đánh dấu bước tiến quan trọng trong ứng dụng thực tiễn công nghệ lượng tử.