Gemma 3n: Revolutionäre On-Device-Inferenz

Google hat Gemma 3n vorgestellt, ein bahnbrechendes multimodales kleines Sprachmodell, das nun in der innovativen LiteRT Hugging Face Community als Vorschau zugänglich ist, zusammen mit einer Reihe zuvor veröffentlichter Modelle. Gemma 3n ist darauf ausgelegt, eine Vielzahl von Eingaben zu verarbeiten, darunter Text, Bilder, Video und Audio. Darüber hinaus ermöglicht es Feinabstimmung, Anpassung durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Function Calling, allesamt unterstützt durch die neuartigen AI Edge SDKs.

Gemma 3n: Enthüllung der inneren Kraft

Gemma 3n wird in zwei verschiedenen Parametervarianten angeboten: Gemma 3n 2B und Gemma 3n 4B. Beide Iterationen sind für die Verarbeitung von Text- und Bildeingaben gerüstet, wobei die Audio-Unterstützung laut Googles Prognosen in naher Zukunft integriert werden soll. Dies bedeutet einen erheblichen Sprung in der Größenordnung im Vergleich zu seinem Vorgänger, dem nicht-multimodalen Gemma 3 1B, der Anfang dieses Jahres debütierte und lediglich 529 MB benötigte, um beeindruckende 2.585 Token pro Sekunde auf einer mobilen GPU zu verwalten.

Laut Googles technischen Spezifikationen nutzt Gemma 3n die selektive Parameteraktivierung, eine innovative Technik, die für effizientes Parametermanagement entwickelt wurde. Dies impliziert, dass die beiden Modelle eine größere Anzahl von Parametern umfassen als die 2B oder 4B, die während der Inferenz aktiv sind. Dieser strategische Ansatz optimiert die Ressourcennutzung und verbessert die Leistung.

Feinabstimmung und Quantisierung: Entfesselung der Anpassung

Google unterstreicht die Fähigkeit für Entwickler, das Basismodell feinabzustimmen und es anschließend mit modernsten Quantisierungswerkzeugen, die über Google AI Edge zugänglich sind, zu konvertieren und zu quantisieren. Dies ermöglicht es Entwicklern, das Modell an spezifische Anwendungen anzupassen und seine Leistungsmerkmale zu optimieren.

RAG-Integration: Anreicherung von Sprachmodellen mit kontextbezogenen Daten

Alternativ zur Feinabstimmung können Gemma 3n-Modelle für die On-Device Retrieval Augmented Generation (RAG) eingesetzt werden, eine Methodik, die ein Sprachmodell mit anwendungsspezifischen Daten anreichert. Diese Erweiterung wird durch die AI Edge RAG-Bibliothek erleichtert, die derzeit exklusiv für Android verfügbar ist, aber Pläne für die Ausweitung auf andere Plattformen sind in der Pipeline.

Die RAG-Bibliothek arbeitet über eine optimierte Pipeline, die aus mehreren Schlüsselphasen besteht:

• Datenimport: Aufnahme relevanter Daten in das System.
• Chunking und Indizierung: Segmentierung und Organisation der Daten für effizienten Abruf.
• Embeddings Generation: Erstellung von Vektordarstellungen der Daten für semantisches Verständnis.
• Information Retrieval: Identifizierung und Extraktion relevanter Informationen basierend auf Benutzerabfragen.
• Response Generation: Erstellung kohärenter und kontextuell relevanter Antworten mit einem LLM.

Dieses robuste Framework ermöglicht eine umfassende Anpassung der RAG-Pipeline und umfasst die Unterstützung für benutzerdefinierte Datenbanken, Chunking-Strategien und Abruffunktionen.

AI Edge On-device Function Calling SDK: Überbrückung der Lücke zwischen Modellen und realen Aktionen

Gleichzeitig mit der Vorstellung von Gemma 3n führte Google das AI Edge On-device Function Calling SDK ein, das zunächst nur für Android verfügbar ist. Dieses SDK ermöglicht es Modellen, bestimmte Funktionen aufzurufen und dadurch Aktionen in der realen Welt auszuführen.

Um ein LLM nahtlos in eine externe Funktion zu integrieren, muss die Funktion sorgfältig beschrieben werden, indem ihr Name, eine beschreibende Erzählung, die erläutert, wann das LLM sie verwenden sollte, und die erforderlichen Parameter angegeben werden. Diese Metadaten sind in einem Tool-Objekt gekapselt, das anschließend über den GenerativeModel-Konstruktor an das Large Language Model übergeben wird. Das Function Calling SDK beinhaltet Unterstützung für den Empfang von Funktionsaufrufen vom LLM basierend auf der bereitgestellten Beschreibung und die Übertragung der Ausführungsergebnisse zurück an das LLM.

Erforschung des Potenzials: Die Google AI Edge Gallery

Für diejenigen, die tiefer in diese bahnbrechenden Tools eintauchen möchten, ist die Google AI Edge Gallery eine unschätzbare Ressource. Diese experimentelle Anwendung präsentiert eine vielfältige Auswahl an Modellen und erleichtert die Text-, Bild- und Audioverarbeitung.

Tieferes Eintauchen: Die Nuancen von Gemma 3n und seinem Ökosystem

Die Einführung von Gemma 3n stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Entwicklung von On-Device-Machine-Learning dar und bietet eine wirkungsvolle Kombination aus Effizienz, Anpassungsfähigkeit und Funktionalität. Seine multimodalen Fähigkeiten, gepaart mit der Unterstützung für RAG und Function Calling, eröffnen eine Vielzahl von Möglichkeiten für Entwickler, die intelligente und kontextbezogene Anwendungen erstellen möchten.

Selektive Parameteraktivierung: Ein tiefer Einblick

Die von Gemma 3n verwendete selektive Parameteraktivierungstechnik verdient eine genauere Betrachtung. Dieser innovative Ansatz ermöglicht es dem Modell, nur die für eine bestimmte Aufgabe notwendigen Parameter dynamisch zu aktivieren, wodurch der Rechenaufwand minimiert und die Effizienz maximiert wird. Dies ist besonders wichtig für die On-Device-Bereitstellung, wo die Ressourcen oft begrenzt sind.

Das zugrunde liegende Prinzip der selektiven Parameteraktivierung liegt in der Beobachtung, dass nicht alle Parameter in einem neuronalen Netzwerk für alle Aufgaben gleich wichtig sind. Durch selektives Aktivieren nur der relevantesten Parameter kann das Modell eine vergleichbare Leistung bei deutlich geringeren Rechenkosten erzielen.

Die Implementierung der selektiven Parameteraktivierung beinhaltet typischerweise einen Mechanismus, um zu bestimmen, welche Parameter für eine bestimmte Eingabe aktiviert werden sollen. Dies kann durch verschiedene Techniken erreicht werden, wie z. B.:

• Aufmerksamkeitsmechanismen: Achten auf die relevantesten Teile der Eingabe und Aktivieren der entsprechenden Parameter.
• Gating-Mechanismen: Verwenden einer Gating-Funktion, um den Informationsfluss durch verschiedene Teile des Netzwerks zu steuern.
• Sparse Training: Trainieren des Netzwerks, um spärliche Verbindungen zu lernen, so dass nur eine Teilmenge der Parameter während der Inferenz aktiv ist.

Die Wahl der Technik hängt von der spezifischen Architektur des Modells und den Eigenschaften der Aufgabe ab. Das übergreifende Ziel ist jedoch, nur die Parameter zu identifizieren und zu aktivieren, die für die gegebene Eingabe am relevantesten sind, wodurch die Rechenkosten gesenkt und die Effizienz verbessert wird.

RAG: Erweiterung von Wissen und Kontext

Retrieval Augmented Generation (RAG) stellt einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise dar, wie Sprachmodelle verwendet werden. Durch die Integration externer Wissensquellen ermöglicht RAG es Sprachmodellen, informiertere, genauere und kontextuell relevantere Antworten zu generieren.

Die RAG-Pipeline besteht aus mehreren Schlüsselphasen:

1. Datenindizierung: In dieser Phase wird die externe Wissensquelle indiziert, um einen effizienten Abruf relevanter Informationen zu ermöglichen. Dies beinhaltet typischerweise das Erstellen einer Vektordarstellung jedes Dokuments in der Wissensquelle, die dann verwendet werden kann, um schnell Dokumente zu identifizieren, die einer gegebenen Abfrage ähnlich sind.
2. Information Retrieval: Wenn eine Abfrage empfangen wird, ruft das RAG-System die relevantesten Dokumente aus der indizierten Wissensquelle ab. Dies geschieht typischerweise mithilfe eines Ähnlichkeitssuchalgorithmus, der die Vektordarstellung der Abfrage mit den Vektordarstellungen der Dokumente in der Wissensquelle vergleicht.
3. Kontextualisierung: Die abgerufenen Dokumente werden dann verwendet, um den Kontext der Abfrage zu erweitern. Dies kann geschehen, indem die abgerufenen Dokumente einfach an die Abfrage angehängt werden oder indem eine ausgefeiltere Technik verwendet wird, um die Informationen aus den abgerufenen Dokumenten in die Abfragedarstellung zu integrieren.
4. Response Generation: Schließlich wird die erweiterte Abfrage in ein Sprachmodell eingespeist, das eine Antwort basierend auf den kombinierten Informationen aus der Abfrage und den abgerufenen Dokumenten generiert.

RAG bietet mehrere Vorteile gegenüber traditionellen Sprachmodellen:

• Erhöhte Genauigkeit: Durch die Einbeziehung externen Wissens können RAG-Modelle genauere und faktischere Antworten generieren.
• Verbessertes kontextuelles Verständnis: RAG-Modelle können den Kontext einer Abfrage besser verstehen, indem sie die Informationen in den abgerufenen Dokumenten nutzen.
• Reduzierte Halluzinationen: RAG-Modelle halluzinieren seltener oder erzeugen unsinnige Antworten, da sie auf externem Wissen basieren.
• Anpassungsfähigkeit an neue Informationen: RAG-Modelle können sich leicht an neue Informationen anpassen, indem sie einfach die indizierte Wissensquelle aktualisieren.

Function Calling: Interaktion mit der realen Welt

Das AI Edge On-device Function Calling SDK stellt einen wichtigen Schritt dar, um Sprachmodelle in die Lage zu versetzen, mit der realen Welt zu interagieren. Indem das SDK es Modellen ermöglicht, externe Funktionen aufzurufen, eröffnet es eine breite Palette von Möglichkeiten, intelligente und kontextbezogene Anwendungen zu erstellen.

Der Function-Calling-Prozess umfasst typischerweise die folgenden Schritte:

1. Funktionsdefinition: Der Entwickler definiert die Funktionen, die das Sprachmodell aufrufen kann. Dies umfasst die Angabe des Namens der Funktion, eine Beschreibung dessen, was die Funktion tut, und die Parameter, die die Funktion akzeptiert.
2. Tool-Objekterstellung: Der Entwickler erstellt ein Tool-Objekt, das die Funktionsdefinition kapselt. Dieses Objekt wird dann an das Sprachmodell übergeben.
3. Funktionsaufruferzeugung: Wenn das Sprachmodell eine reale Aktion ausführen muss, generiert es einen Funktionsaufruf. Dieser Aufruf enthält den Namen der aufzurufenden Funktion und die Werte der Parameter, die an die Funktion übergeben werden sollen.
4. Funktionsausführung: Der Funktionsaufruf wird dann vom System ausgeführt. Dies beinhaltet typischerweise das Aufrufen der entsprechenden API oder des entsprechenden Dienstes.
5. Ergebnisübertragung: Die Ergebnisse der Funktionsausführung werden dann an das Sprachmodell zurückübertragen.
6. Antwortgenerierung: Schließlich verwendet das Sprachmodell die Ergebnisse der Funktionsausführung, um eine Antwort zu generieren.

Das Function Calling SDK ermöglicht es Sprachmodellen, eine breite Palette von Aufgaben auszuführen, wie z. B.:

• Zugriff auf Informationen aus externen Quellen: Das Modell kann Funktionen aufrufen, um Informationen aus Datenbanken, APIs und anderen externen Quellen abzurufen.
• Steuerung von Geräten und Anwendungen: Das Modell kann Funktionen aufrufen, um Smart-Home-Geräte wie Beleuchtung, Thermostate und Anwendungen zu steuern.
• Durchführung von Transaktionen: Das Modell kann Funktionen aufrufen, um Finanztransaktionen durchzuführen, z. B. Zahlungen leisten und Gelder überweisen.
• Automatisierung von Aufgaben: Das Modell kann Funktionen aufrufen, um komplexe Aufgaben zu automatisieren, z. B. Terminplanung und Versenden von E-Mails.

Die Google AI Edge Gallery: Ein Schaufenster der Innovation

Die Google AI Edge Gallery dient als wichtige Plattform, um die Möglichkeiten von Gemma 3n und seinen zugehörigen Tools zu präsentieren. Indem sie eine interaktive Umgebung bietet, in der Entwickler mit diesen Technologien experimentieren können, fördert die Galerie Innovation und beschleunigt die Entwicklung neuer Anwendungen.

Die Galerie bietet eine vielfältige Auswahl an Modellen und Demos, die das Potenzial von Gemma 3n für verschiedene Aufgaben demonstrieren, wie z. B.:

• Bilderkennung: Identifizieren von Objekten und Szenen in Bildern.
• Natural Language Processing: Verstehen und Generieren menschlicher Sprache.
• Spracherkennung: Transkribieren gesprochener Sprache in Text.
• Audioverarbeitung: Analysieren und Bearbeiten von Audiosignalen.

Die Galerie bietet auch Zugriff auf die AI Edge SDKs, mit denen Entwickler diese Technologien in ihre eigenen Anwendungen integrieren können.

Die Zukunft des On-Device Machine Learning

Das Aufkommen von Gemma 3n und seinem begleitenden Ökosystem leitet eine neue Ära für das On-Device Machine Learning ein. Durch die Kombination von Effizienz, Anpassungsfähigkeit und Funktionalität ermöglicht Gemma 3n Entwicklern, intelligente und kontextbezogene Anwendungen zu erstellen, die direkt auf Geräten ausgeführt werden können, ohne dass eine ständige Internetverbindung erforderlich ist.

Dies hat tiefgreifende Auswirkungen auf verschiedene Branchen, darunter:

• Mobil: Ermöglichung intelligenterer und reaktionsschnellerer mobiler Anwendungen.
• IoT: Stromversorgung intelligenter Geräte, die unabhängig und autonom arbeiten können.
• Automobil: Verbesserung der Sicherheit und des Komforts autonomer Fahrzeuge.
• Gesundheitswesen: Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz von medizinischer Diagnose und Behandlung.

Da sich die Technologien für das On-Device Machine Learning ständig weiterentwickeln, können wir erwarten, dass in den kommenden Jahren noch innovativere und wirkungsvollere Anwendungen entstehen werden. Gemma 3n stellt einen bedeutenden Schritt auf diesem Weg dar und ebnet den Weg für eine Zukunft, in der Intelligenz nahtlos in unseren Alltag integriert ist.