T5Gemma 2 - グーグルのオープンソース次世代エンコーダー・デコーダーモデル

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T5Gemma2とは？

T5Gemma 2は、Googleのオープンソースの次世代エンコーダー・デコーダーモデルである。ジェマ3 マルチモーダルおよびロング・コンテキスト処理機能を備えたアップグレード・アーキテクチャ。テキストや画像を含む幅広いデータタイプをサポートし、非常に長いコンテキスト（最大128K）を扱うことができ、生成品質の点で前モデルを大幅に上回る。このモデルは、単語埋め込みバインディングやマージド・アテンションなどの革新的なアーキテクチャを採用し、パラメータ数を効果的に減らして効率を向上させ、140以上の言語をすぐにサポートします。T5Gemma 2は、マルチモダリティ、長い文脈処理、コード生成、推論、多言語などのタスクにおいて、比較可能なサイズのGemma 3モデルを凌駕している。

T5Gemma2の特徴

マルチモーダル機能T5Gemma 2は、テキストや画像を含む幅広いデータタイプをサポートし、複雑なマルチモーダルなタスクを処理することができるため、視覚言語領域で優れた能力を発揮します。
ロングコンテクスト処理このモデルは128Kまでの非常に長いコンテクストをサポートしており、長いテキストの生成と理解タスクのパフォーマンスを大幅に向上させ、複雑な長文コンテンツの処理に適しています。
建築イノベーション単語埋め込みバインディングとマージアテンションメカニズムを使用することで、モデルのパラメータ数を減らし、高いパフォーマンスを維持しながら効率を向上させることができる。
多言語サポート140以上の言語をサポートし、世界中の多言語シナリオに幅広く対応します。
パフォーマンス向上T5Gemma 2は、マルチモダリティ、長い文脈、コード生成、推論などのタスクにおいて、前モデルを大幅に上回り、強力な汎用能力を実証している。
オープンソースのリソースが豊富グーグルは、270M - 270M、1B - 1B、4B - 4Bなど、さまざまなサイズの訓練済みモデルを提供しており、開発者はニーズに応じて選択して使用することができる。

T5Gemma2の主な利点

マルチモーダルフュージョンテキストや画像など複数のデータタイプをサポートすることで、視覚的なタスクと言語的なタスクの両方を扱うことができ、複雑なシナリオに適用できるモデルの能力が向上します。
ロング・コンテクスト・サポート最大128Kの超長文コンテクストをサポートし、長いコンテンツを効果的に処理。
アーキテクチャの最適化単語埋め込みバインディングとマージアテンションメカニズムにより、高性能を維持しながらパラメータ数を減らし、モデルの効率を向上。
マルチリンガリズムグローバルな多言語アプリケーションのシナリオに広く適用できる、140以上の言語をすぐにサポートします。
優れた性能マルチモダリティ、長い文脈、コード生成、推論などのタスクにおいて、先行モデルを大幅に上回り、強力な汎化能力を実証。

T5Gemma2の公式ウェブサイトは？

プロジェクトのウェブサイト:: https://blog.google/technology/developers/t5gemma-2/
HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/collections/google/t5gemma-2
arXivテクニカルペーパー:: https://arxiv.org/pdf/2512.14856

T5Gemma 2の対象者

自然言語処理（NLP）研究者T5Gemma 2は、自然言語処理(NLP)を研究している学者や研究者に適した強力な多言語およびマルチモーダル機能を提供し、新しい言語モデルのアプリケーションや改良を探求するために使用することができます。
機械学習エンジニアこのモデルのオープンソースの性質と、複数のスケールで事前に訓練されたバージョンは、機械学習エンジニアに、実際のプロジェクトに適用するためにモデルを迅速に展開し、最適化するための豊富なリソースを提供します。
多言語アプリケーション開発者140以上の言語をサポートしているため、多言語アプリケーションの開発（翻訳、コンテンツ生成など）に最適です。
マルチモーダル・アプリケーション開発者T5Gemma 2は、画像とテキストを組み合わせたタスク（ビジュアルクイズ、画像説明文生成など）を処理する必要がある開発者向けに、強力なマルチモーダル処理機能を提供します。
長文処理の要件非常に長いコンテクスト（最大128K）をサポートできるため、長文のコンテンツ作成、文書の要約など、長いテキストの生成と理解タスクを処理するのに適しています。