Gemma 3n: انقلاب استنتاج روی دستگاهی با RAG

Gemma 3n: پرده‌برداری از قدرت درون

Gemma 3n در دو نوع پارامتری مجزا ارائه می‌شود: Gemma 3n 2B و Gemma 3n 4B. هر دو نسخه مجهز به مدیریت ورودی متن و تصویر هستند و طبق پیش‌بینی‌های گوگل، پشتیبانی از صدا نیز در آینده نزدیک یکپارچه خواهد شد. این نشان‌دهنده جهشی اساسی در مقایسه با مدل غیرچندوجهی قبلی آن، Gemma 3 1B است که در اوایل سال جاری عرضه شد و تنها به 529 مگابایت برای مدیریت چشمگیر 2585 توکن در ثانیه در یک پردازنده گرافیکی موبایل نیاز داشت.

طبق مشخصات فنی گوگل، Gemma 3n از فعال‌سازی انتخابی پارامتر، یک تکنیک نوآورانه طراحی‌شده برای مدیریت کارآمد پارامتر استفاده می‌کند. این بدان معناست که دو مدل شامل تعداد پارامترهای بیشتری نسبت به 2B یا 4B هستند که به‌طور فعال در طول استنتاج درگیر می‌شوند. این رویکرد استراتژیک، استفاده از منابع را بهینه کرده و عملکرد را بهبود می‌بخشد.

تنظیم دقیق و کوانتیزاسیون: رهاسازی سفارشی‌سازی

گوگل بر قابلیت توسعه‌دهندگان برای تنظیم دقیق مدل پایه و متعاقباً تبدیل و کوانتیزه کردن آن با استفاده از ابزارهای کوانتیزاسیون پیشرفته‌ای که از طریق Google AI Edge در دسترس است، تأکید می‌کند. این امر به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا مدل را برای برنامه‌های خاص سفارشی کرده و ویژگی‌های عملکرد آن را بهینه کنند.

یکپارچه‌سازی RAG: غنی‌سازی مدل‌های زبانی با داده‌های متنی

به‌عنوان جایگزینی برای تنظیم دقیق، مدل‌های Gemma 3n را می‌توان برای تولید افزوده بازیابی (RAG) روی دستگاه مستقر کرد، روشی که یک مدل زبانی را با داده‌های خاص برنامه غنی می‌کند. این افزایش، توسط کتابخانه AI Edge RAG تسهیل می‌شود که در حال حاضر منحصراً برای اندروید در دسترس است، اما برنامه‌هایی برای گسترش به سایر پلتفرم‌ها در دست اجرا است.

کتابخانه RAG از طریق یک خط لوله ساده‌سازی‌شده متشکل از چندین مرحله کلیدی عمل می‌کند:

• واردات داده: وارد کردن داده‌های مربوطه به سیستم.
• تکه‌سازی و فهرست‌بندی: بخش‌بندی و سازماندهی داده‌ها برای بازیابی کارآمد.
• تولید جاسازی‌ها: ایجاد نمایش‌های برداری از داده‌ها برای درک معنایی.
• بازیابی اطلاعات: شناسایی و استخراج اطلاعات مرتبط بر اساس پرسش‌های کاربر.
• تولید پاسخ: ساخت پاسخ‌های منسجم و مرتبط از نظر متنی با استفاده از یک LLM.

این چارچوب قوی، سفارشی‌سازی جامع خط لوله RAG را امکان‌پذیر می‌سازد و پشتیبانی از پایگاه‌های داده سفارشی، استراتژی‌های تکه‌سازی و عملکردهای بازیابی را در بر می‌گیرد.

SDK فراخوانی تابع روی دستگاه AI Edge: پلی بین مدل‌ها و اقدامات دنیای واقعی

همزمان با رونمایی از Gemma 3n، گوگل SDK فراخوانی تابع روی دستگاه AI Edge را معرفی کرد که در ابتدا فقط در اندروید در دسترس است. این SDK مدل‌ها را قادر می‌سازد تا توابع خاصی را فراخوانی کنند و از این طریق اقدامات دنیای واقعی را اجرا کنند.

برای یکپارچه‌سازی یکپارچه یک LLM با یک تابع خارجی، تابع باید به‌طور دقیق با تعیین نام آن، یک روایت توصیفی برای توضیح اینکه LLM چه زمانی باید از آن استفاده کند و پارامترهای مورد نیاز، توصیف شود. این فراداده در یک شیء Tool کپسوله می‌شود که متعاقباً از طریق سازنده GenerativeModel به مدل زبانی بزرگ منتقل می‌شود. SDK فراخوانی تابع، پشتیبانی از دریافت فراخوانی‌های تابع از LLM را بر اساس توضیحات ارائه‌شده و ارسال نتایج اجرا به LLM را در بر می‌گیرد.

کاوش در پتانسیل: گالری گوگل AI Edge

برای کسانی که مشتاق هستند تا عمیق‌تر در این ابزارهای پیشگامانه کاوش کنند، گالری گوگل AI Edge به‌عنوان یک منبع ارزشمند عمل می‌کند. این برنامه آزمایشی، مجموعه‌ای متنوع از مدل‌ها را به نمایش می‌گذارد و پردازش متن، تصویر و صدا را تسهیل می‌کند.

غواصی عمیق‌تر: ظرافت‌های Gemma 3n و اکوسیستم آن

ظهور Gemma 3n نشان‌دهنده گامی مهم در تکامل یادگیری ماشینی روی دستگاهی است که ترکیبی قوی از کارایی، سازگاری و عملکرد را ارائه می‌دهد. قابلیت‌های چندوجهی آن، همراه با پشتیبانی از RAG و فراخوانی تابع، امکانات بی‌شماری را برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال ایجاد برنامه‌های هوشمند و آگاه از زمینه هستند، باز می‌کند.

فعال‌سازی انتخابی پارامتر: غواصی عمیق

تکنیک فعال‌سازی انتخابی پارامتر که توسط Gemma 3n استفاده می‌شود، مستلزم بررسی دقیق‌تر است. این رویکرد نوآورانه به مدل اجازه می‌دهد تا به‌طور پویا فقط پارامترهای لازم برای یک کار معین را فعال کند و از این طریق سربار محاسباتی را به حداقل رسانده و کارایی را به حداکثر برساند. این امر به‌ویژه برای استقرار روی دستگاهی بسیار مهم است، جایی که منابع اغلب محدود هستند.

اصل اساسی پشت فعال‌سازی انتخابی پارامتر در این مشاهده نهفته است که همه پارامترها در یک شبکه عصبی برای همه وظایف به یک اندازه مهم نیستند. با فعال‌سازی انتخابی تنها مرتبط‌ترین پارامترها، مدل می‌تواند به عملکرد قابل‌مقایسه با هزینه محاسباتی به‌طور قابل‌توجهی کاهش‌یافته دست یابد.

پیاده‌سازی فعال‌سازی انتخابی پارامتر به‌طور معمول شامل مکانیزمی برای تعیین اینکه کدام پارامترها برای یک ورودی معین فعال شوند، وجود دارد. این را می‌توان از طریق تکنیک‌های مختلف به دست آورد، مانند:

• مکانیسم‌های توجه: توجه به مرتبط‌ترین بخش‌های ورودی و فعال‌سازی پارامترهای مربوطه.
• مکانیسم‌های دروازه‌بندی: استفاده از یک تابع دروازه‌بندی برای کنترل جریان اطلاعات از طریق بخش‌های مختلف شبکه.
• آموزش پراکنده: آموزش شبکه برای یادگیری اتصالات پراکنده، به‌طوری که فقط مجموعه‌ای از پارامترها در طول استنتاج فعال باشند.

انتخاب تکنیک به معماری خاص مدل و ویژگی‌های وظیفه بستگی دارد. با این حال، هدف اصلی، شناسایی و فعال‌سازی تنها پارامترهایی است که برای ورودی معین مرتبط‌تر هستند و از این طریق هزینه محاسباتی را کاهش داده و کارایی را بهبود می‌بخشند.

RAG: افزایش دانش و زمینه

تولید افزوده بازیابی (Retrieval Augmented Generation) (RAG) نشان‌دهنده تغییری اساسی در روش استفاده از مدل‌های زبانی است. با ادغام منابع دانش خارجی، RAG مدل‌های زبانی را قادر می‌سازد تا پاسخ‌های آگاهانه‌تر، دقیق‌تر و مرتبط‌تری با زمینه تولید کنند.

خط لوله RAG از چندین مرحله کلیدی تشکیل شده است:

1. فهرست‌بندی داده: در این مرحله، منبع دانش خارجی برای فعال کردن بازیابی کارآمد اطلاعات مرتبط فهرست‌بندی می‌شود. این به‌طور معمول شامل ایجاد یک نمایش برداری از هر سند در منبع دانش است که پس از آن می‌توان از آن برای شناسایی سریع اسنادی که مشابه یک پرسش معین هستند، استفاده کرد.
2. بازیابی اطلاعات: هنگامی که یک پرسش دریافت می‌شود، سیستم RAG مرتبط‌ترین اسناد را از منبع دانش فهرست‌بندی‌شده بازیابی می‌کند. این به‌طور معمول با استفاده از یک الگوریتم جستجوی شباهت انجام می‌شود که نمایش برداری پرسش را با نمایش‌های برداری اسناد در منبع دانش مقایسه می‌کند.
3. زمینه‌سازی: سپس از اسناد بازیابی‌شده برای افزایش زمینه پرسش استفاده می‌شود. این را می‌توان با الحاق ساده اسناد بازیابی‌شده به پرسش یا با استفاده از یک تکنیک پیچیده‌تر برای ادغام اطلاعات از اسناد بازیابی‌شده به نمایش پرسش انجام داد.
4. تولید پاسخ: در نهایت، پرسش افزایش‌یافته در یک مدل زبانی تغذیه می‌شود که بر اساس اطلاعات ترکیبی از پرسش و اسناد بازیابی‌شده، یک پاسخ ایجاد می‌کند.

RAG چندین مزیت نسبت به مدل‌های زبانی سنتی ارائه می‌دهد:

• افزایش دقت: با گنجاندن دانش خارجی، مدل‌های RAG می‌توانند پاسخ‌های دقیق‌تر و واقعی‌تری ایجاد کنند.
• درک زمینه بهبودیافته: مدل‌های RAG می‌توانند زمینه پرسش را بهتر درک کنند با استفاده از اطلاعات موجود در اسناد بازیابی‌شده.
• کاهش توهمات: مدل‌های RAG کمتر احتمال دارد که توهم بزنند یا پاسخ‌های بی‌معنی تولید کنند، زیرا آنها در دانش خارجی قرار دارند.
• سازگاری با اطلاعات جدید: مدل‌های RAG می‌توانند به راحتی با به‌روزرسانی ساده منبع دانش فهرست‌بندی‌شده با اطلاعات جدید سازگار شوند.

فراخوانی تابع: تعامل با دنیای واقعی

SDK فراخوانی تابع روی دستگاه AI Edge نشان‌دهنده گامی مهم در جهت فعال کردن مدل‌های زبانی برای تعامل با دنیای واقعی است. با اجازه دادن به مدل‌ها برای فراخوانی توابع خارجی، SDK طیف گسترده‌ای از امکانات را برای ایجاد برنامه‌های هوشمند و آگاه از زمینه باز می‌کند.

فرآیند فراخوانی تابع به‌طور معمول شامل مراحل زیر است:

1. تعریف تابع: توسعه‌دهنده توابعی را تعریف می‌کند که مدل زبانی می‌تواند فراخوانی کند. این شامل تعیین نام تابع، توضیحی از کاری که تابع انجام می‌دهد و پارامترهایی که تابع می‌پذیرد، می‌شود.
2. ایجاد شیء Tool: توسعه‌دهنده یک شیء Tool ایجاد می‌کند که تعریف تابع را کپسوله می‌کند. ثمین شیء سپس به مدل زبانی منتقل می‌شود.
3. تولید فراخوانی تابع: هنگامی که مدل زبانی نیاز به انجام یک عمل دنیای واقعی دارد، یک فراخوانی تابع تولید می‌کند. این فراخوانی شامل نام تابعی است که باید فراخوانی شود و مقادیر پارامترهایی که باید به تابع منتقل شوند.
4. اجرای تابع: سپس فراخوانی تابع توسط سیستم اجرا می‌شود. این به‌طور معمول شامل فراخوانی API یا سرویس مربوطه است.
5. انتقال نتیجه: سپس نتایج اجرای تابع به مدل زبانی منتقل می‌شوند.
6. تولید پاسخ: در نهایت، مدل زبانی از نتایج اجرای تابع برای تولید یک پاسخ استفاده می‌کند.

SDK فراخوانی تابع مدل‌های زبانی را قادر می‌سازد تا طیف گسترده‌ای از وظایف را انجام دهند، مانند:

• دسترسی به اطلاعات از منابع خارجی: مدل می‌تواند توابعی را برای بازیابی اطلاعات از پایگاه‌های داده، API‌ها و سایر منابع خارجی فراخوانی کند.
• کنترل دستگاه‌ها و لوازم: مدل می‌تواند توابعی را برای کنترل دستگاه‌های خانه هوشمند، مانند چراغ‌ها، ترموستات‌ها و لوازم فراخوانی کند.
• انجام معاملات: مدل می‌تواند توابعی را برای انجام معاملات مالی، مانند پرداخت‌ها و انتقال وجوه فراخوانی کند.
• خودکارسازی وظایف: مدل می‌تواند توابعی را برای خودکارسازی وظایف پیچیده، مانند برنامه‌ریزی قرارها و ارسال ایمیل فراخوانی کند.

گالری گوگل AI Edge: ویترینی از نوآوری

گالری گوگل AI Edge به‌عنوان یک پلتفرم حیاتی برای نمایش قابلیت‌های Gemma 3n و ابزارهای مرتبط آن عمل می‌کند. با فراهم کردن یک محیط تعاملی که در آن توسعه‌دهندگان می‌توانند این فناوری‌ها را آزمایش کنند، گالری نوآوری را تقویت کرده و توسعه برنامه‌های جدید را تسریع می‌کند.

گالری دارای مجموعه‌ای متنوع از مدل‌ها و نمایش‌ها است که پتانسیل Gemma 3n را برای وظایف مختلف به نمایش می‌گذارند، مانند:

• تشخیص تصویر: شناسایی اشیاء و صحنه‌ها در تصاویر.
• پردازش زبان طبیعی: درک و تولید زبان انسان.
• تشخیص گفتار: رونویسی گفتار به متن.
• پردازش صدا: تجزیه و تحلیل و دستکاری سیگنال‌های صوتی.

گالری همچنین دسترسی به SDKهای AI Edge را فراهم می‌کند و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا این فناوری‌ها را در برنامه‌های خود ادغام کنند.

آینده یادگیری ماشینی روی دستگاهی

ظهور Gemma 3n و اکوسیستم همراه آن آغازگر عصری جدید برای یادگیری ماشینی روی دستگاهی است. با ترکیب کارایی، سازگاری و عملکرد، Gemma 3n개발자가 توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا برنامه‌های هوشمند و آگاه از زمینه ایجاد کنند که می‌توانند مستقیماً روی دستگاه‌ها اجرا شوند، بدون نیاز به اتصال دائمی به اینترنت.

این پیامدهای عمیقی برای صنایع مختلف دارد، از جمله:

• تلفن همراه: فعال کردن برنامه‌های تلفن همراه هوشمندتر و پاسخگوتر.
• IoT: تأمین انرژی دستگاه‌های هوشمندی که می‌توانند به‌طور مستقل و خودمختار عمل کنند.
• خودرو: افزایش ایمنی و راحتی وسایل نقلیه مستقل
• مراقبت‌های بهداشتی: بهبود دقت و کارایی تشخیص و درمان پزشکی.

همانطور که فناوری‌های یادگیری ماشینی روی دستگاهی به تکامل خود ادامه می‌دهند، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که در سال‌های آینده برنامه‌های ابتکاری و تأثیرگذار بیشتری ظاهر شوند. Gemma 3n نشان‌دهنده گامی مهم در این سفر است و راه را برای آینده‌ای هموار می‌کند که در آن هوش به‌طور یکپارچه در زندگی روزمره ما ادغام می‌شود.