ג'מה 3n: עידן חדש של AI פורץ גבולות

ג’מה 3n: עידן חדש של AI פורץ גבולות

Google-ית Gemma 3n פורצת דרך, ומסמנת עידן חדש בבינה מלאכותית יוצרת (Generative AI). המודל קטן הממדים והמהיר להפליא הזה, פועל באופן לא מקוון על טלפונים, ומביא טכנולוגיית בינה מלאכותית מתקדמת למכשירים שאנו משתמשים בהם מדי יום. Gemma 3n לא רק מבינה אודיו, תמונות וטקסט, אלא גם מצטיינת בדיוק, ומתעלה על GPT-4.1 Nano בזירת הצ’אטבוטים (Chatbot Arena).

הארכיטקטורה החדשנית של Gemma 3n

לקראת עתיד ה-AI במכשירים, Google DeepMind משתפת פעולה הדוקה עם חברות מובילות בתחום חומרת הסלולר, כגון Qualcomm Technologies, MediaTek ו-Samsung System LSI, לפיתוח ארכיטקטורה חדשה לחלוטין.

ארכיטקטורה זו נועדה לייעל את הביצועים של Generative AI במכשירים מוגבלי משאבים (כגון טלפונים, טאבלטים ומחשבים ניידים). לשם כך, הארכיטקטורה משלבת שלושה חידושים מרכזיים: מטמון PLE (Progressive Layered Extraction), ארכיטקטורת MatFormer וטעינת פרמטרים מותנית.

מטמון PLE: פריצת מגבלות הזיכרון

מטמון PLE הוא מנגנון חכם המאפשר למודל לפרוק פרמטרים של הטבעה שכבתית (Layered Embedding Parameters) לאחסון חיצוני מהיר. כך ניתן להפחית באופן ניכר את השימוש בזיכרון מבלי לפגוע בביצועים. הפרמטרים הללו נוצרים מחוץ לזיכרון התפעולי של המודל, ומאוחזרים לפי הצורך במהלך הביצוע, מה שמאפשר פעולה יעילה גם במכשירים מוגבלי משאבים.

דמיינו שאתם מריצים מודל AI מורכב, אך זיכרון המכשיר שלכם מוגבל. מטמון PLE הוא כמו ספרן חכם, המאחסן ספרים (פרמטרים) שפחות נמצאים בשימוש במחסן סמוך (אחסון חיצוני). כאשר המודל זקוק לפרמטרים אלה, הספרן מאחזר אותם במהירות, ומבטיח שהמודל יפעל בצורה חלקה, מבלי לתפוס מקום יקר בזיכרון.

באופן ספציפי, מטמון PLE מייעל את השימוש בזיכרון ובביצועים בצורה הבאה:

• הפחתת טביעת רגל זיכרון: על ידי אחסון פרמטרים שאינם בשימוש תכוף באחסון חיצוני, מטמון PLE יכול להפחית את כמות הזיכרון שהמודל דורש במהלך הריצה. זה מאפשר להריץ מודלים גדולים של AI על מכשירים מוגבלי משאבים.

• שיפור ביצועים: אמנם אחזור פרמטרים מאחסון חיצוני דורש זמן, אך מטמון PLE ממזער את ההשהיה על ידי חיזוי חכם של אילו פרמטרים יהיו בשימוש בעתיד, וטעינתם מראש למטמון. זה מבטיח שהמודל יכול לפעול במהירות כמעט בזמן אמת.

• תמיכה במודלים גדולים יותר: על ידי הפחתת דרישות הזיכרון, מטמון PLE מאפשר לנו לבנות מודלים גדולים ומורכבים יותר של AI. למודלים אלה יש יכולת הבעה חזקה יותר, והם מסוגלים לבצע משימות מורכבות יותר.

ארכיטקטורת MatFormer: עיצוב גאוני דמוי בבושקה

ארכיטקטורת Matryoshka Transformer (MatFormer) מציגה עיצוב Transformer מקונן (Nested Transformer Design), כאשר מודלים משנה קטנים יותר מוטבעים בתוך מודלים גדולים יותר, בדומה לבבושקה. מבנה זה מאפשר הפעלה סלקטיבית של מודלים משנה, מה שמאפשר למודל להתאים באופן דינמי את גודלו ודרישות החישוב שלו בהתאם למשימה. גמישות זו מפחיתה את עלויות החישוב, זמני התגובה וצריכת האנרגיה, מה שהופך אותה לאידיאלית לפריסה בקצה ובענן.

הרעיון המרכזי מאחורי ארכיטקטורת MatFormer הוא שלא כל המשימות דורשות את מודל ה-AI המלא. עבור משימות פשוטות, די בהפעלת מודל משנה קטן יותר, ובכך לחסוך במשאבי חישוב. עבור משימות מורכבות, ניתן להפעיל מודל משנה גדול יותר, ולקבל דיוק גבוה יותר.

בואו נמחיש את היתרונות של ארכיטקטורת MatFormer באמצעות דוגמה. נניח שאתם משתמשים במודל AI כדי לזהות אובייקטים בתמונות. עבור תמונות פשוטות, כמו תמונות המכילות אובייקט אחד בלבד, ניתן להפעיל מודל משנה קטן יותר, המתמחה בזיהוי סוג ספציפי זה של אובייקט. עבור תמונות מורכבות, כמו תמונות המכילות מספר אובייקטים, ניתן להפעיל מודל משנה גדול יותר, המסוגל לזהות מגוון רחב של אובייקטים שונים.

היתרונות של ארכיטקטורת MatFormer הם:

• הפחתת עלויות חישוב: על ידי הפעלה רק של מודל המשנה הנדרש, ארכיטקטורת MatFormer יכולה להפחית באופן משמעותי את עלויות החישוב. זה קריטי להרצת מודלים של AI במכשירים מוגבלי משאבים.

• קיצור זמני תגובה: מכיוון שארכיטקטורת MatFormer יכולה להתאים את גודל המודל באופן דינמי בהתאם למשימה, היא יכולה לקצר את זמני התגובה. זה מאפשר למודלים של AI להגיב מהר יותר לבקשות משתמשים.

• הפחתת צריכת אנרגיה: על ידי הפחתת עלויות החישוב, ארכיטקטורת MatFormer יכולה גם להפחית את צריכת האנרגיה. זה קריטי להארכת חיי הסוללה.

טעינת פרמטרים מותנית: טעינה לפי דרישה, אופטימיזציה של משאבים

טעינת פרמטרים מותנית מאפשרת למפתחים לדלג על טעינת פרמטרים שאינם בשימוש (כגון פרמטרים לעיבוד אודיו או וידאו) לזיכרון. ניתן לטעון פרמטרים אלה באופן דינמי בזמן ריצה במידת הצורך, ובכך לייעל עוד יותר את השימוש בזיכרון, ולאפשר למודל להתאים למגוון רחב של מכשירים ומשימות.

דמיינו שאתם משתמשים במודל AI כדי לעבד טקסט. אם המשימה שלכם אינה דורשת עיבוד אודיו או וידאו, טעינת הפרמטרים לעיבוד אודיו או וידאו תהיה בזבוז משאבים. טעינת פרמטרים מותנית מאפשרת למודל לטעון רק את הפרמטרים הדרושים, ובכך למזער את השימוש בזיכרון ולשפר את הביצועים.

כך פועלת טעינת פרמטרים מותנית:

1. המודל מנתח את המשימה הנוכחית, וקובע אילו פרמטרים נדרשים.
2. המודל טוען רק את הפרמטרים הדרושים לזיכרון.
3. כאשר המשימה הושלמה, המודל משחרר את הפרמטרים שאינם נחוצים עוד.

היתרונות של טעינת פרמטרים מותנית הם:

• אופטימיזציה של שימוש בזיכרון: על ידי טעינת רק הפרמטרים הדרושים, טעינת פרמטרים מותנית יכולה לייעל באופן משמעותי את השימוש בזיכרון. זה קריטי להרצת מודלים של AI במכשירים מוגבלי משאבים.

• שיפור ביצועים: על ידי הפחתת מספר הפרמטרים שנטענים, טעינת פרמטרים מותנית יכולה לשפר את הביצועים. זה מאפשר למודלים של AI להגיב מהר יותר לבקשות משתמשים.

• תמיכה במגוון רחב יותר של מכשירים: על ידי אופטימיזציה של שימוש בזיכרון, טעינת פרמטרים מותנית מאפשרת להריץ מודלים של AI על מגוון רחב יותר של מכשירים, כולל מכשירים עם זיכרון מוגבל.

המאפיינים יוצאי הדופן של Gemma 3n

Gemma 3n מציגה מספר טכנולוגיות ומאפיינים חדשניים, שמגדירים מחדש את האפשרויות של AI במכשירים.

בואו נעמיק בתכונות המרכזיות שלה:

1. ביצועים ויעילות אופטימליים בקצה: Gemma 3n מהירה כמעט פי 1.5 מקודמתה (Gemma 3 4B), תוך שמירה על איכות פלט גבוהה משמעותית. זה אומר שאתם יכולים לקבל תוצאות מדויקות יותר מהר יותר במכשיר שלכם, מבלי להסתמך על חיבור לענן.

2. מטמון PLE: מערכת מטמון PLE מאפשרת ל-Gemma 3n לאחסן פרמטרים בזיכרון מקומי מהיר, ובכך להפחית את טביעת הרגל הזיכרונית ולשפר את הביצועים.

3. ארכיטקטורת MatFormer: Gemma 3n משתמשת בארכיטקטורת MatFormer, המפעילה באופן סלקטיבי פרמטרים של מודל בהתבסס על בקשה ספציפית. זה מאפשר למודל להתאים באופן דינמי את גודלו ודרישות החישוב שלו, ובכך לייעל את ניצול המשאבים.

4. טעינת פרמטרים מותנית: כדי לחסוך במשאבי זיכרון, Gemma 3n יכולה לעקוף טעינה של פרמטרים לא נחוצים, לדוגמה, לא לטעון פרמטרים תואמים כאשר אין צורך בראייה או אודיו. זה משפר עוד יותר את היעילות ומפחית את צריכת החשמל.

5. קדימות לפרטיות ומוכנות לא מקוונת: הפעלה מקומית של תכונות AI ללא צורך בחיבור לאינטרנט, מבטיחה את פרטיות המשתמש. זה אומר שהנתונים שלכם לא עוזבים את המכשיר שלכם, ואתם יכולים להשתמש בתכונות AI ללא חיבור לרשת.

6. הבנה מרובת אופנויות: Gemma 3n מציעה תמיכה מתקדמת בקלט אודיו, טקסט, תמונה ווידאו, ומאפשרת אינטראקציות מרובות אופנויות מורכבות בזמן אמת. זה מאפשר למודל AI להבין ולהגיב למגוון רחב של קלטים שונים, ובכך לספק חוויית משתמש טבעית ואינטואיטיבית יותר.

7. פונקציונליות אודיו: הוא מספק זיהוי דיבור אוטומטי (ASR) ותרגום דיבור לטקסט, עם תמלול איכותי ותמיכה רב לשונית. זה אומר שאתם יכולים להשתמש ב-Gemma 3n כדי להמיר דיבור לטקסט, ולתרגם דיבור משפה אחת לשפה אחרת.

8. יכולות רב לשוניות משופרות: שיפור משמעותי בביצועים בשפות כמו יפנית, גרמנית, קוריאנית, ספרדית וצרפתית. זה מאפשר ל-Gemma 3n להבין ולייצג טקסט במגוון רחב של שפות שונות בצורה מדויקת יותר.

9. הקשר של 32K אסימונים: הוא יכול לעבד כמויות גדולות של נתונים בבקשה אחת, ולאפשר שיחות ארוכות יותר ומשימות מורכבות יותר. זה אומר שאתם יכולים לספק ל-Gemma 3n קלט טקסט ארוך יותר, מבלי לדאוג לחרוג מחלון ההקשר שלו.

התחלה מהירה עם Gemma 3n

התחלת העבודה עם Gemma 3n היא פשוטה מאוד, וישנן שתי דרכים עיקריות שבהן מפתחים יכולים לחקור ולשלב את המודל העוצמתי הזה.

1. Google AI Studio: יצירת אב טיפוס מהירה

פשוט התחברו ל-Google AI Studio, עברו לסטודיו, בחרו במודל Gemma 3n E4B, ותוכלו להתחיל לחקור את היכולות של Gemma 3n. הסטודיו הזה מושלם למפתחים שרוצים ליצור אב טיפוס במהירות ולבדוק רעיונות לפני יישום מלא.

אתם יכולים לקבל מפתח API, ולשלב את המודל לתוך צ’אטבוט AI מקומי, במיוחד דרך אפליקציית Msty.

בנוסף, אתם יכולים להשתמש ב-Google GenAI Python SDK, ולשלב את המודל לתוך האפליקציה שלכם בכמה שורות קוד בלבד. זה הופך את השילוב של Gemma 3n לתוך הפרויקטים שלכם לקל במיוחד.

2. פיתוח בקצה עם Google AI Edge: בניית אפליקציות מקומיות

עבור מפתחים שרוצים לשלב את Gemma 3n ישירות לתוך האפליקציות שלהם, Google AI Edge מספקת את הכלים והספריות הדרושים לפיתוח בקצה במכשירי Android ו-Chrome. שיטה זו מושלמת לבניית אפליקציות המנצלות את היכולות של Gemma 3n באופן מקומי.

Google AI Edge מספקת מגוון של כלים וספריות, המאפשרים למפתחים לשלב בקלות את Gemma 3n לתוך האפליקציות שלהם. כלים אלה כוללים:

• TensorFlow Lite: מסגרת קלה להרצת מודלים של AI במכשירים ניידים.
• ML Kit: אוסף של ממשקי API להוספת פונקציות של למידת מכונה לאפליקציות ניידות.
• Android Neural Networks API (NNAPI): ממשק API לניצול מאיצי חומרה במכשיר כדי להריץ מודלים של AI.

באמצעות Google AI Edge, מפתחים יכולים לבנות מגוון רחב של אפליקציות חדשניות, כולל:

• זיהוי קולי לא מקוון: מאפשר למשתמשים לשלוט במכשירים שלהם באמצעות פקודות קוליות ללא חיבור לאינטרנט.
• זיהוי תמונות בזמן אמת: מאפשר למשתמשים לזהות אובייקטים בתמונה, מבלי להעלות את התמונה לענן.
• יצירת טקסט חכמה: מאפשר למשתמשים ליצור סוגים שונים של טקסטים, כגון מיילים, מאמרים וקוד.