Google Gemma 3n: مدل متن‌باز گوگل برای AI محلی

در کنفرانس سالانه Google I/O، گوگل از Gemma 3n، جدیدترین عضو خانواده مدل‌های AI باز Gemma 3 خود رونمایی کرد. این شرکت اعلام کرده است که این مدل به منظور اجرای کارآمد بر روی دستگاه‌های روزمره مانند تلفن‌های هوشمند، لپ‌تاپ‌ها و تبلت‌ها طراحی شده است. Gemma 3n با معماری Gemini Nano که در آینده عرضه خواهد شد، یکسان است. Gemini Nano یک مدل AI سبک وزن است که در حال حاضر از چندین قابلیت AI محلی در دستگاه‌های Android، مانند قابلیت خلاصه سازی Recorder در تلفن‌های هوشمند Pixel، پشتیبانی می‌کند.

Gemma 3n مدل: جزئیات دقیق

گوگل ادعا می‌کند که Gemma 3n از یک فناوری جدید به نام «تعبیه‌سازی در هر لایه (Per-Layer Embeddings, PLE)» استفاده می‌کند که به طور قابل توجهی مصرف RAM مدل را در مقایسه با مدل‌هایی با اندازه مشابه کاهش می‌دهد. اگرچه این مدل دارای 5 میلیارد و 8 میلیارد پارامتر (5B و 8B) است، اما این بهینه‌سازی جدید حافظه باعث می‌شود که استفاده از RAM آن به مدل‌های 2B یا 4B نزدیک‌تر باشد. به طور خاص، Gemma 3n فقط به 2 گیگابایت تا 3 گیگابایت RAM برای اجرا نیاز دارد، که آن را برای طیف گسترده‌تری از دستگاه‌ها مناسب می‌سازد. این بدان معناست که حتی در دستگاه‌هایی با منابع محدود، می‌توان قابلیت‌های پیشرفته AI را به صورت روان اجرا کرد، که مرزهای کاربردهای AI را تا حد زیادی گسترش می‌دهد.

نوآوری مدل Gemma 3n در مکانیسم مدیریت حافظه آن نهفته است. مدل‌های AI سنتی اغلب به مقدار زیادی RAM برای ذخیره تمام پارامترها نیاز دارند که این امر کاربرد آنها را در دستگاه‌های تلفن همراه محدود می‌کند. معرفی فناوری PLE این وضعیت را تغییر می‌دهد. این فناوری به مدل اجازه می‌دهد تا فقط پارامترهای مورد نیاز برای انجام یک کار خاص را بارگیری کند، که به طور قابل توجهی میزان حافظه مورد نیاز را کاهش می‌دهد. این روش بارگیری بر اساس تقاضا نه تنها RAM را ذخیره می‌کند، بلکه کارایی مدل را نیز بهبود می‌بخشد و باعث می‌شود برنامه‌های AI در دستگاه‌های تلفن همراه سریع‌تر پاسخ دهند و تجربه کاربری بهتری را ارائه دهند.

علاوه بر این، طراحی معماری Gemma 3n نیز به طور کامل ویژگی‌های دستگاه‌های تلفن همراه را در نظر گرفته است. این مدل از طراحی مدولار استفاده می‌کند و به توسعه دهندگان اجازه می‌دهد تا بر اساس نیازهای واقعی خود، ماژول‌های عملکردی مختلف را انتخاب کنند و در نتیجه عملکرد مدل را به طور بیشتری بهینه کنند. این انعطاف‌پذیری Gemma 3n را قادر می‌سازد تا با طیف وسیعی از سناریوهای مختلف سازگار شود، چه تشخیص صدا، چه پردازش تصویر و چه پردازش زبان طبیعی، همگی می‌توانند عملکرد عالی داشته باشند.

به طور خلاصه، مدل Gemma 3n در بهینه‌سازی حافظه، طراحی معماری و مدولار کردن عملکرد، نوآوری‌هایی را ارائه کرده است و آن را به یک مدل AI ایده‌آل برای دستگاه‌های تلفن همراه تبدیل می‌کند. عرضه آن به طور قابل توجهی توسعه برنامه های AI محلی را تسریع می بخشد و به کاربران بیشتری امکان می دهد تا راحتی ناشی از AI را تجربه کنند.

Gemma 3n مدل: تجزیه و تحلیل دقیق قابلیت های اصلی

مدل Gemma 3n دارای بسیاری از قابلیت‌های کلیدی چشمگیر است که آن را قادر می‌سازد تا در طیف گسترده‌ای از سناریوهای کاربردی بدرخشد. در زیر شرح مفصلی از قابلیت‌های اصلی آن آمده است:

• ورودی صدا: این مدل می‌تواند داده‌های مبتنی بر صدا را پردازش کند و در نتیجه از برنامه‌هایی مانند تشخیص صدا، ترجمه زبان و تجزیه و تحلیل صدا پشتیبانی می‌کند. این بدان معناست که کاربران می‌توانند از طریق صدا با دستگاه تعامل داشته باشند، بدون نیاز به وارد کردن دستی متن. به عنوان مثال، کاربران می‌توانند با دستورات صوتی دستگاه های خانه هوشمند را کنترل کنند یا از عملکرد ترجمه صوتی برای برقراری ارتباط با خارجی ها استفاده کنند. عملکرد تجزیه و تحلیل صدا می تواند برای شناسایی صداهای مختلف مانند گریه نوزاد، صدای شکستن شیشه و غیره استفاده شود و از این طریق امنیت را برای کاربران فراهم کند.
• ورودی چندوجهی: این مدل از ورودی‌های بصری، متنی و صوتی پشتیبانی می‌کند و می‌تواند وظایف پیچیده‌ای را که شامل ترکیب انواع مختلف داده‌ها هستند، انجام دهد. این بدان معناست که Gemma 3n می‌تواند اطلاعات را از منابع مختلف درک کند و آنها را برای تجزیه و تحلیل و پردازش با هم ادغام کند. به عنوان مثال، کاربران می‌توانند یک تصویر و یک توصیف متنی را به مدل ارائه دهند و مدل می تواند بر اساس این اطلاعات قطعه متن جدیدی تولید کند یا به سؤالات مربوط به محتوای تصویر پاسخ دهد. ورودی چندوجهی Gemma 3n را قادر می‌سازد تا قصد کاربر را بهتر درک کند و خدمات دقیق‌تری ارائه دهد.
• پشتیبانی گسترده از زبان‌ها: گوگل اعلام کرده است که این مدل با بیش از 140 زبان آموزش داده شده است و این امر آن را قادر می‌سازد تا قابلیت‌های بین زبانی قدرتمندی داشته باشد. این بدان معناست که Gemma 3n می‌تواند متن را در چندین زبان درک و تولید کند و از این طریق موانع زبانی را از بین ببرد و تعامل و همکاری در مقیاس جهانی را ارتقا دهد. صرف نظر از اینکه کاربر از چه زبانی استفاده می‌کند، می‌تواند با Gemma 3n تعامل طبیعی داشته باشد و اطلاعات و خدمات مورد نیاز را به دست آورد.
• پنجره زمینه 32K توکن: Gemma 3n از توالی‌های ورودی تا 32000 توکن پشتیبانی می‌کند و این امکان را می‌دهد تا حجم زیادی از داده‌ها را به طور همزمان پردازش کند که برای خلاصه کردن اسناد طولانی یا انجام استدلال‌های چند مرحله‌ای بسیار مفید است. این بدان معناست که Gemma 3n می‌تواند سابقه مکالمه طولانی‌تری را به خاطر بسپارد و در نتیجه یک تجربه مکالمه منسجم‌تر و طبیعی‌تر را ارائه دهد. به عنوان مثال، کاربران می‌توانند یک رمان طولانی را در اختیار مدل قرار دهند و مدل می‌تواند طرح اصلی رمان را خلاصه کند یا به سؤالات مربوط به محتوای رمان پاسخ دهد. پنجره زمینه 32K توکن، Gemma 3n را قادر می‌سازد تا وظایف پیچیده‌تری را انجام دهد و خدمات دقیق‌تری ارائه دهد.
• حافظه پنهان PLE: اجزای داخلی مدل (تعبیه‌سازی‌ها) را می‌توان به طور موقت در حافظه محلی سریع (مانند SSD دستگاه) ذخیره کرد که به کاهش RAM مورد نیاز در طول استفاده مجدد کمک می‌کند. این بدان معناست که Gemma 3n می‌تواند پارامترهای مدل را سریع‌تر بارگیری کند و در نتیجه کارایی مدل را بهبود بخشد. هنگامی که کاربر دوباره از Gemma 3n استفاده می کند، مدل می تواند مستقیماً پارامترها را از حافظه محلی بارگیری کند، بدون اینکه نیاز به دانلود مجدد از سرور باشد و در نتیجه در زمان و پهنای باند صرفه جویی می شود. فناوری حافظه پنهان PLE Gemma 3n را قادر می‌سازد تا به صورت روان در دستگاه‌های تلفن همراه اجرا شود و سرعت پاسخگویی سریع‌تری را ارائه دهد.
• بارگیری پارامتر شرطی: اگر یک کار به قابلیت‌های صوتی یا بصری نیاز نداشته باشد، مدل می‌تواند از بارگیری این بخش‌ها صرف نظر کند و در نتیجه در حافظه صرفه‌جویی کرده و عملکرد را تسریع کند. این بدان معناست که Gemma 3n می‌تواند ساختار مدل را به صورت پویا بر اساس نیازهای واقعی تنظیم کند و در نتیجه عملکرد مدل را بهینه کند. به عنوان مثال، اگر کاربر فقط به استفاده از Gemma 3n برای پردازش متن نیاز داشته باشد، مدل می‌تواند از بارگیری پارامترهای صوتی و بصری صرف نظر کند و در نتیجه در حافظه صرفه‌جویی کرده و سرعت اجرا را تسریع کند. فناوری بارگیری پارامتر شرطی Gemma 3n را قادر می‌سازد تا انعطاف‌پذیری بیشتری در انطباق با سناریوهای کاربردی مختلف داشته باشد و خدمات کارآمدتری ارائه دهد.

به طور خلاصه، مدل Gemma 3n دارای قابلیت‌های اصلی قدرتمندی مانند ورودی صدا، ورودی چندوجهی، پشتیبانی گسترده از زبان‌ها، پنجره زمینه 32K توکن، حافظه پنهان PLE و بارگیری پارامتر شرطی است و این امکان را می‌دهد تا در طیف گسترده‌ای از سناریوهای کاربردی عملکرد عالی داشته باشد. عرضه آن به طور قابل توجهی توسعه برنامه‌های AI را تسریع می بخشد و به کاربران بیشتری امکان می دهد تا راحتی ناشی از AI را تجربه کنند.

Gemma 3n مدل: چشم انداز سناریوهای کاربرد

قابلیت‌های قدرتمند مدل Gemma 3n چشم‌انداز کاربردی گسترده‌ای را در بسیاری از زمینه‌ها به ارمغان می‌آورد. این نه‌تنها می‌تواند عملکرد برنامه‌های موجود را بهبود بخشد، بلکه می‌تواند بسیاری از سناریوهای کاربردی کاملاً جدید را نیز ایجاد کند. در زیر بر چشم‌انداز کاربردی مدل Gemma 3n در برخی از زمینه‌های اصلی تمرکز خواهیم کرد:

• دستگاه های تلفن همراه: Gemma 3n به طور خاص برای اجرای کارآمد در دستگاه‌های تلفن همراه طراحی شده است، به این معنی که می‌تواند قابلیت‌های AI قدرتمندتری را برای دستگاه‌هایی مانند تلفن‌های هوشمند و تبلت‌ها به ارمغان بیاورد، مانند دستیارهای صوتی هوشمندتر، تشخیص تصویر دقیق‌تر و ترجمه زبان روان‌تر. تصور کنید که تلفن‌های هوشمند آینده قادر خواهند بود قصد کاربران را درک کنند و به طور فعال اطلاعات و خدمات مورد نیاز را ارائه دهند. به عنوان مثال، هنگامی که یک کاربر در حال برنامه ریزی برای سفر کاری است، تلفن می تواند به طور خودکار به کاربر یادآوری کند که بلیط هواپیما و هتل رزرو کند و پیش بینی آب و هوا و اطلاعات ترافیکی محلی را ارائه دهد.
• آموزش: Gemma 3n می تواند تغییرات انقلابی را در زمینه آموزش ایجاد کند، مانند سیستم های آموزش هوشمند، طرح های یادگیری شخصی و تصحیح خودکار تکالیف. دانش آموزان می توانند بر اساس پیشرفت یادگیری و علایق خود، محتوای یادگیری مختلف را انتخاب کنند و راهنمایی های شخصی دریافت کنند. معلمان می توانند از Gemma 3n برای تصحیح خودکار تکالیف استفاده کنند و از این طریق در زمان و تلاش خود صرفه جویی کنند و بهتر به توسعه فردی دانش آموزان توجه کنند. علاوه بر این، Gemma 3n می تواند برای ایجاد بازی های آموزشی و تجربیات یادگیری واقعیت مجازی استفاده شود و یادگیری را جالب تر و جذاب تر کند.
• مراقبت های بهداشتی: Gemma 3n می تواند برای کمک به پزشکان در تشخیص، تدوین برنامه های درمانی و نظارت بر وضعیت بیماران استفاده شود. به عنوان مثال، پزشکان می توانند سوابق پزشکی و اطلاعات تصویربرداری بیماران را در اختیار Gemma 3n قرار دهند و مدل می تواند بر اساس این اطلاعات پیشنهادات تشخیصی و برنامه های درمانی را ارائه دهد. Gemma 3n می تواند برای نظارت بر وضعیت بیماران استفاده شود، به عنوان مثال، با تجزیه و تحلیل اطلاعات علائم حیاتی بیماران، به موقع وخامت وضعیت را تشخیص داده و هشدار صادر کند. علاوه بر این، Gemma 3n می تواند برای توسعه سیستم های مراقبت از راه دور هوشمند استفاده شود و به بیماران این امکان را می دهد که در خانه نیز خدمات مراقبت های بهداشتی با کیفیت بالا دریافت کنند.
• مالی: Gemma 3n می تواند در زمینه های ارزیابی ریسک، تشخیص تقلب و تصمیم گیری های سرمایه گذاری استفاده شود. به عنوان مثال، بانک ها می توانند از Gemma 3n برای ارزیابی ریسک اعتباری متقاضیان وام استفاده کنند و از این طریق نرخ نکول وام را کاهش دهند. شرکت های اوراق بهادار می توانند از Gemma 3n برای شناسایی معاملات متقلبانه استفاده کنند و از این طریق از منافع سرمایه گذاران محافظت کنند. سرمایه گذاران می توانند از Gemma 3n برای تجزیه و تحلیل داده های بازار استفاده کنند و از این طریق تصمیمات سرمایه گذاری آگاهانه تری بگیرند. علاوه بر این، Gemma 3n می تواند برای توسعه محصولات مالی هوشمند 사용되، محصول ارائه دهد توصیه های مالی شخصی سازی شده.
• خانه هوشمند: Gemma 3n می تواند برای کنترل دستگاه های خانه هوشمند، بهینه سازی راندمان انرژی و ارائه تضمین امنیت استفاده شود. به عنوان مثال، کاربران می توانند با دستورات صوتی لامپ های هوشمند، кондиционер空调، ها و تلویزیون های هوشمند را کنترل کنند. Gemma 3n می تواند بر اساس عادات روزمره کاربران و شرایط آب و هوایی به طور خودکار دمای و روشنایی داخل ساختمان را تنظیم کند و از این طریق راندمان انرژی را بهینه کند. علاوه بر این، Gemma 3n می تواند برای نظارت بر امنیت خانه استفاده شود، به عنوان مثال، با تجزیه و تحلیل فیلم ضبط شده دوربین های مدار بسته، به موقع شرایط غیرعادی را شناسایی کرده و هشدار ارسال کند.
• اتوماسیون صنعتی: Gemma 3n می تواند برای بهینه سازی فرآیندهای تولید، بهبود کیفیت محصول و کاهش هزینه های تولید استفاده شود. به عنوان مثال، کارخانه ها می توانند از Gemma 3n برای نظارت بر وضعیت عملکرد تجهیزات موجود در خط تولید استفاده کنند و به موقع عیوب را شناسایی کرده و تعمیر و نگهداری انجام دهند. Gemma 3n می تواند برای تجزیه و تحلیل اطلاعات کیفیت محصول 사용되، عوامل موثر بر کیفیت محصول را شناسایی کرده و بهبودهای لازم را انجام دهد. علاوه بر این، Gemma 3n می تواند برای توسعه ربات های هوشمند استفاده شود و از این طریق جایگزین کار دستی در کارهای تکراری شود.

به طور خلاصه، مدل Gemma 3n چشم‌انداز کاربردی گسترده‌ای را در زمینه‌های مختلف مانند دستگاه‌های تلفن همراه، آموزش، مراقبت‌های بهداشتی، مالی، خانه هوشمند و اتوماسیون صنعتی به ارمغان می‌آورد. عرضه آن به طور قابل توجهی توسعه فناوری AI را تسریع می بخشد، به AI اجازه می دهد تا در زندگی روزمره مردم ادغام شود و تغییرات بزرگی را برای صنایع مختلف به ارمغان بیاورد.

Gemma 3n مدل: نحوه دریافت و استفاده

Gemma 3n به عنوان عضوی از خانواده مدل باز Gemma، وزن های آن به طور عمومی قابل دسترسی است و مجوز استفاده تجاری را دریافت کرده است، که توسعه دهند گان را قادر می سازد تا مدل را بر اساس نیازهای خود تنظیم، تطبیق و مستقر کنند و از این طریق از آن در طیف گسترده ای از سناریوهای مختلف استفاده کنند. Gemma 3n اکنون برای پیش نمایش در Google AI Studio در دسترس است. این بدان معناست که توسعه دهندگان می توانند به پلتفرم Google AI Studio دسترسی داشته باشند، قابلیت های قدرتمند Gemma 3n را تجربه کنند و آن را در پروژه های خود اعمال کنند.

دریافت مدل Gemma 3n

توسعه دهندگان می توانند با طی مراحل زیر 모델 Gemma 3n را دریافت کنند:

1. بازدید از وب سایت Google AI Studio: آدرس اینترنتی Google AI Studio را در مرورگر وارد کرده و وارد این وب سایت شوید.
2. ثبت نام یا ورود به سیستم: اگر اولین بار است که از Google AI Studio استفاده می کنید، باید یک حساب کاربری ثبت کنید. اگر از قبل حساب Google دارید، می توانید مستقیماً از آن برای ورود به سیستم استفاده کنید.
3. مرور کتابخانه مدل: در Google AI Studio می توانید مدل های مختلف AI را مرور کنید، از جمله Gemma 3n.
4. انتخاب модель Gemma 3n: مدل Gemma 3n را در کتابخانه مدل پیدا کنید و روی آن کلیک کنید.
5. مطالعه و موافقت با توافقنامه مجوز: قبل از استفاده از مدل Gemma 3n، لطفاً توافقنامه مجوز آن را به دقت بخوانید و با آن موافقت کنید.
6. مدل را بارگیری کنید: پس از اتمام مراحل بالا، می توانید модели Gemma 3n را بارگیری کرده و از آن در پروژه های خود استفاده کنید.

استفاده از модель Gemma 3n

توسعه دهندگان می توانند با روش های زیر از моделей Gemma 3n استفاده کنند:

1. نصب نرم افزار و کتابخانه های لازم: قبل از استفاده از modèles Gemma 3n، باید تعدادی نرم افزار و کتابخانه nécessaires نصب کنید، مانند Python، TensorFlow و PyTorch.
2. بارگیری مدل: از API مربوطه برای بارگیری modèle Gemma 3n استفاده کنید.
3. آماده سازی داده های ورودی: بر اساس الزامات ورودی 모델، داده های ورودی مربوطه را آماده کنید. به عنوان مثال، اگر مدل به ورودی متنی نیاز دارد، باید داده های متنی را به قالبی تبدیل کنید که 모델 بتواند آن را درک کند.
4. اجرای 모델: با استفاده از API modèles modèle را اجرا کرده و داده های ورودی را به مدل منتقل کنید.
5. تجزیه و تحلیل نتایج خروجی: نتایج خروجی modèle را تجزیه و تحلیل کرده و از آن در مسائل واقعی استفاده کنید.

پلتفرم Google AI Studio

Google AI Studio یک پلتفرم قدرتمند است که ابزارهای توسعه و استقرار 모델 AI را в اختیار توسعه دهندگان قرار می دهد. با استفاده از Google AI Studio، توسعه دهندگان می توانند به سرعت برنامه های AI را بسازند، آزمایش کنند و مستقر کنند، بدون اینکه نگران زیرساخت زیربنایی باشند. Google AI Studio قابلیت های اصلی زیر را ارائه می دهد:

• کتابخانه 모델: Google AI Studio مجموعه ای غنی از مدل های AI، از جمله Gemma 3n و سایر모델 ارائه‌شده توسط Google را ارائه می دهد. توسعه دهندگان می توانند بر اساس نیازهای خود modèles مناسب را انتخاب کنند.
• IDE آنلاین: Google AI Studio یک IDE آنلاین ارائه می دهد که توسعه دهندگان می توانند кава کد آنلاین بنویسند و modèles را آموزش و آزمایش کنند.
• ابزارهای استقرار: Google AI Studio ابزارهای استقرار مناسبی را ارائه می دهد که توسعه دهندگان می توانند modèles آموزش خود را در облак یا перифери استقرار دهند.
• ابزارهای نظارت: Google AI Studio ابزارهای نظارتی را ارائه می دهد که توسعه دهندگان می توانند عملکرد modèles را زیر نظر داشته باشند و به موقع مشکلات را شناسایی و برطرف کنند.

به طور خلاصه، 모델 Gemma 3n به عنوان عضوی از خانواده모델 باز Gemma، وزن های آن به طور عمومی قابل دسترسی است و مجوز استفاده تجاری را отримано کرده است. توسعه دهندگان می توانند через پلتفرم Google AI Studio модель Gemma 3n را دریافت و از آن استفاده کنند و از آن در طیف گسترده ای از сценария های مختلف карбаردی استفاده کنند. پلتفرم Google AI Studio ابزارهای توسعه و استقرار модель AI را бл اختیار девелоперов قرار می دهد و تا حد زیادی موانع توسعه برنامه های AI را کاهش می دهد.

عرضه Gemma 3n بدون оик فرصت ها و چالش های جدیدی را برای توسعه دهندگان و محققان AI به оик می‌آورد. این н тан як модели AI قوي است، бл а йдея оид ба инобати ҳамкорӣ ва ҳамкорӣ аст. و бл аъзои оилаи modèle باز Gemma боварӣ дорем, ки дар давоми равити Gemma 3n, технології AI ба пешакӣ пешаравиҳои барқй ва ҳар як ҷомеа муттаҳидонро дар як смат хоҳем дошт.