Паттерн Декоратор — специальный способ организации модулей в программе, который позволяет подставить какую-то новую функцию прямо в середину цепочки вызовов, тем самым чуть-чуть подкорректировав поведение.
Например, в реальном мире очки для чтения это декоратор. Вы ставите их между вашими глазами и текстом. Глобально взаимодействие ваших глаз и текста не меняется: отражённые световые лучи от страницы книги попадают в ваши зрачки, что с очками, что без них. Но очки располагаются посередине: они принимают лучи на вход и преломляют их, передавая дальше вам в глаза уже изменёнными.
Важной особенностью является тот факт, что очки можно снять. Они не требуют ни модификации вашего тела, ни модификации книги. Вообще никакие условия не нужны, кроме наличия самих очков. А если вы в линзах, то внешний наблюдатель может даже этого не знать.
Класс-декоратор должен быть спроектирован так, чтобы не требовать никаких изменений в объектах, с которыми он работает. Его можно отключить, чаще всего буквально закомментировав одну строку.
В примере ниже программа выведет текст "Привет, мир, в натуре.", и вот это дополнение в конце как раз дописано декоратором. Можно убрать или закомментировать подчёркнутую строчку, не трогая остальной код, для всех внешних вызовов сигнатуры останутся теми же самыми, но выводиться будет уже просто "Привет, мир".
В декораторы можно прятать логику, которую буквально навешивают поверх основной функции программы. Например, проверку прав на выполнение операции. Перевод на другой язык, логирование, поддержку обратной совместимости при обновлении и так далее.
#dev
🚀Gemma 4 - новое семейство открытых моделей Google, которые можно запускать прямо на своём железе.
Модели заточены для сложного reasoning и агентных задач.
🔵Доступны в четырёх вариантах:
• 31B Dense и 26B MoE
Топовый уровень производительности для сложных локальных задач: кастомные код-ассистенты, анализ научных данных и не только.
• E4B и E2B (Edge)
Оптимизированы для мобильных устройств — работают в реальном времени с текстом, изображениями и аудио.
🤖Что можно делать:
• строить автономных ИИ-агентов
• планировать и выполнять многошаговые задачи
• взаимодействовать с приложениями
• искать данные и вызывать API
👉 Встроенная работа с инструментами (tool use) из коробки.
🧠Контекст до 256K токенов:
• анализ целых кодовых баз
• длинные цепочки действий без потери контекста
• стабильная работа в сложных сценариях
⚡️ Начать можно уже сейчас через Google AI Studio
Также веса моделей доступны на Hugging Face, Kaggle и Ollama.
Лицензия: Apache 2.0!
Blog: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/
GGUFs: https://huggingface.co/collections/unsloth/gemma-4
Guide: https://unsloth.ai/docs/models/gemma-4
@ai_machinelearning_big_data
#Gemma
📛Google представила Gemma 3 270M — ультракомпактную LLM
Google выпустила Gemma 3 270M — одну из самых маленьких моделей в индустрии (270 млн параметров, а не миллиардов). Её можно запускать даже на слабых устройствах, а в INT4-квантизации на Pixel 9 Pro она расходует всего 0,75% батареи за 25 диалогов.
Несмотря на размер, модель показывает достойные результаты: на IF-Eval её показатель следования инструкциям — 51,2%, что выше, чем у Qwen 2.5 0.5B, который почти вдвое больше.
📂 Веса: https://huggingface.co/collections/google/gemma-3-release-67c6c6f89c4f76621268bb6d
📄 Блог Google: https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3-270m/
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#новости#нейросети#gemma
Корпорация Google выпустила три новые модели генеративного искусственного интеллекта c открытым исходным кодом, позиционируя их как более «безопасные, компактные и прозрачные» по сравнению с другими.
▫️ Gemma 2 2B — версия модели с 2 млрд параметров, отличается улучшениями в области безопасности, предлагает «баланс производительности и эффективности»;
▫️ ShieldGemma — созданный на основе Gemma 2 комплект нейросетей для классификации безопасного контента;
▫️ Gemma Scope — новый инструмент для интерпретации моделей, который позволяет получить представление об их внутреннем устройстве.
#Google#Gemma
✴️Google выпустила MTP-drafters для Gemma 4 — ускорение до 3x без потери качества
Google представила Multi-Token Prediction drafters для семейства Gemma 4. Это небольшие вспомогательные модели для speculative decoding, которые заранее предлагают несколько следующих токенов, а основная модель затем проверяет их за один проход. По заявлению Google, такой подход дает ускорение инференса до 3 раз и при этом не ухудшает качество, точность и логику рассуждений.
Практически это значит, что Gemma 4 становится заметно быстрее в локальном запуске, агентных сценариях и on-device задачах. Google отдельно пишет про поддержку разных стеков и платформ: Transformers, MLX, vLLM, SGLang, Ollama, а сами MTP-drafters уже доступны под той же Apache 2.0 лицензией, что и Gemma 4, с загрузкой через Hugging Face и Kaggle.
Источник: блог Google | Документация | Hugging Face
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#llm#gemma
GPT-4 стоил $30 за миллион токенов.
Gemma 4 сейчас стоит — $0.14. Разница в 214 раз. Падение цен на интеллект на два с лишним порядка всего за два года.
Google выпустил Gemma 4 — open-source, 31 млрд параметров, 256K контекст. Бенчмарки в лоб с GPT-4o:
— MMLU: Gemma 4 92.4% vs GPT-4o 88.7%
— HumanEval (код): 94.1% vs 90.2%
— GSM8K (математика): 96.2% vs 95.0%
Два года назад GPT-4 был фронтиром за $30. Сейчас open-source бьёт его по бенчмаркам за $0.14. Падение в 214 раз — больше, чем закон Мура даёт за десятилетие. А можно развернуть локально — и не платить вообще. Обойдётся ещё раз в пять дешевле.
Но парадокс: цена за токен падает в сотни раз, а мой счёт за AI растёт. $200/мес подписки раньше хватало с избытком. Сейчас заканчивается быстрее чем за неделю, потому что через AI идёт всё — код, тексты, анализ, контент.
Инференс дешевеет быстро. Но аппетит к нему растёт быстрее.
tokencost.app/blog/gemma-4-pricing-benchmarks
#инференс#gemma
⚡ Google представила Gemma 3 270M — свою новую компактную модель
Модель 270 млн параметров (170M для эмбеддингов и 100M для трансформер-блоков), но с отличной способностью следовать промтпам прямо «из коробки».
🔹Особенности
- 256k токенов
- Энергоэффективность: INT4-версия на Pixel 9 Pro расходует всего 0.75% батареи за 25 диалогов.
- Доступны предобученные и instruction-tuned чекпойнты.
- Поддержка Quantization-Aware Training (QAT) для запуска в INT4 без заметной потери качества.
💼Когда использовать
- Массовые, чётко определённые задачи: анализ тональности, извлечение сущностей, обработка текста, комплаенс-проверки.
- Минимальные задержки и низкая стоимость инференса — можно запускать прямо на устройстве.
- Быстрые эксперименты с fine-tuning.
- Полная приватность данных благодаря on-device работе.
- Создание «флота» узкоспециализированных моделей.
В анонсе приводится пример, как Adaptive ML и SK Telecom дообучили Gemma 3 4B для мультиязычной модерации контента, превзойдя более крупные проприетарные модели.
Gemma 3 270M — отличная небольшая модель, быстрая и дешёвая в работе.
🟠Подробности: https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3-270m/
🟠HF: https://huggingface.co/collections/google/gemma-3-release-67c6c6f89c4f76621268bb6d
@ai_machinelearning_big_data
#news#ai#ml#Gemma#google
#Italia
Europarlamento, continua l'esodo a 5 stelle: #Rondinelli e #Gemma passano con Di Maio. Dei 14 eletti nel 2019, solamente in 5 sono attualmente nel #M5S.
@UltimoraPolitics