Попробовал Github Copilot. Это проект, в рамках которого Гитхаб обучил нейросеть на миллионах строк программного кода, загруженного людьми, и теперь она вроде как способна предлагать автоматическое дополнение к тому, что вы пишете.
В теории, если вы напишете название функции, например public int Fibonacci(int n), то она сразу предложит вам автоматически подставить всё остальное.
Конкретно с этим примером система действительно справляется, но в целом впечатления у меня от неё смешанные, и на мой взгляд она пока что не стоит тех $10 в месяц, которые за неё просят после тестового двухмесячного периода.
Я уже писал ранее о своём отношении к нейросетям. В задачах дополнения данных они работают средненько: значимый процент решений будет с ошибками. Вот и здесь — сначала я подумал, что Copilot сможет за меня копипастить популярные однотипные куски кода из интернета. Например, я не помню алгоритм Вагнера-Фишера, постоянно его копирую из своих других проектов, часть из которых выложена на Github и наверняка была передана в обучение Copilot. Я предложил нейросетям мне этот алгоритм написать, они написали что-то отдалённо похожее. Внешне выглядело убедительно и даже компилировалось, но работало неправильно, и при ближайшем рассмотрении оказалось, что там просто случайно надёрганные строчки из настоящего алгоритма. Некоторые проверки по 2 раза, а часть нужной логики упущено совсем. Об оформлении кода вообще говорить не стоит: пока всё, что мне выдавалось, оформлено плохо, и на ревью я бы написал разработчику несколько замечаний.
Однако, в других местах работает, как задумано. Если у вас есть дуальные функции, оно умеет предлагать дописать остаток (пример на скриншоте ниже). Но из того, что я попробовал, только процентов 20 случаев реально были полезны. Остальные 80% или вообще неверный код, или правильный, но такой неаккуратный, что лучше самому написать.
Есть ещё проблема: массовый копипаст довольно опасен, потому что легко пропустить какую-то мелочь. В идеале нужно весь вставленный код проверять построчно, но по когнитивной нагрузке это близко к тому, чтобы создать его самостоятельно. И человеческое внимание совершенно точно будет расслабляться и размываться при работе с такими средствами автодополнения, а, значит, неизбежны ошибки. На месте чувствительной к багам энтерпрайз-разработки я бы вообще запрещал бы своим сотрудникам применять Copilot.
С другой стороны, возможно, подобная утилита хорошо зайдёт для прототипирования, на хакатонах, на стримах с демонстрацией разработки чего-нибудь. У меня будет возможность проверить на соревновании через месяц, но в работе скорее всего отключу.
#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