המרדף הבלתי פוסק אחר בינה מלאכותית מהירה, חכמה ופרטית יותר במכשירים האישיים שלנו מניע טרנספורמציה עמוקה באופן שבו מודלים של AI מתוכננים ומופעלים. אנחנו נכנסים לעידן שבו AI הוא לא רק שירות מרוחק; זוהי אינטליגנציה מקומית המוטמעת ישירות בתוך הטלפונים, הטאבלטים והמחשבים הניידים שלנו. שינוי זה מבטיח היענות כמעט מיידית, דרישות זיכרון מופחתות משמעותית ודגש מחודש על פרטיות המשתמש. ככל שחומרת המובייל ממשיכה בהתפתחותה המהירה, המוקד הוא על יצירת מודלים קומפקטיים ומהירים כברק המסוגלים להגדיר מחדש את האינטראקציות הדיגיטליות היומיומיות שלנו.
האתגר של AI מולטימודלי במכשיר
אחד המכשולים המשמעותיים ביותר במאמץ זה הוא לספק AI מולטימודלי באיכות גבוהה בתוך הסביבות מוגבלות המשאבים של מכשירים ניידים. בניגוד למערכות מבוססות ענן, שנהנות מכוח חישובי עצום, מודלים במכשיר חייבים לפעול עם מגבלות חמורות על זיכרון RAM ויכולת עיבוד. AI מולטימודלי, הכולל את היכולת לפרש טקסט, תמונות, אודיו ווידאו, דורש בדרך כלל מודלים גדולים שיכולים להכריע את רוב המכשירים הניידים. יתר על כן, הסתמכות על הענן מציגה בעיות של השהיה ופרטיות, מה שמדגיש את הצורך במודלים המסוגלים לפעול באופן מקומי מבלי להתפשר על הביצועים.
ג’מה 3n: קפיצת מדרגה ב-AI לנייד
כדי להתמודד עם האתגרים הללו, גוגל ו-Google DeepMind הציגו את ג’מה 3n, מודל AI פורץ דרך שתוכנן במיוחד לפריסה ראשונה בנייד. ג’מה 3n מותאמת לביצועים על פני פלטפורמות Android ו-Chrome ומשמשת כבסיס עבור האיטרציה הבאה של Gemini Nano. חידוש זה מייצג התקדמות משמעותית, ומביא יכולות AI מולטימודליות למכשירים עם טביעות רגל זיכרון קטנות בהרבה תוך שמירה על זמני תגובה בזמן אמת. זהו גם המודל הפתוח הראשון שנבנה על תשתית משותפת זו, ומספק למפתחים גישה מיידית להתנסות.
הטמעות לפי שכבה (PLE): חידוש מפתח
בלב ליבה של ג’מה 3n טמונה היישום של הטמעות לפי שכבה (PLE), טכניקה המפחיתה באופן דרמטי את השימוש בזיכרון RAM. בעוד שגודלי המודל הגולמיים הם 5 מיליארד ו-8 מיליארד פרמטרים, בהתאמה, הם מתפקדים עם טביעות רגל זיכרון השווה למודלים של 2 מיליארד ו-4 מיליארד פרמטרים. צריכת הזיכרון הדינמית היא רק 2GB עבור מודל 5B ו-3GB עבור גרסת 8B. הדבר מושג באמצעות תצורת מודל מקוננת שבה מודל של 4B טביעת רגל זיכרון פעילה כולל מודל משנה של 2B שאומן בשיטה בשם MatFormer. זה מאפשר למפתחים להחליף מצבי ביצועים באופן דינמי מבלי צורך לטעון מודלים נפרדים. שיפורים נוספים, כגון שיתוף KVC וכימות הפעלה, מפחיתים עוד יותר את ההשהיה ומאיצים את מהירויות התגובה. לדוגמה, זמן התגובה בנייד השתפר פי 1.5 בהשוואה לג’מה 3 4B, הכל תוך שמירה על איכות פלט מעולה.
מדדי ביצועים
מדדי הביצועים שהושגו על ידי ג’מה 3n מדגישים את התאמתה לפריסה ניידת. הוא מצטיין במשימות כגון זיהוי דיבור ותרגום אוטומטיים, ומאפשר המרה חלקה של דיבור לטקסט מתורגם. על מדדי השוואה רב לשוניים כמו WMT24++ (ChrF), הוא משיג ציון של 50.1%, מה שמדגים את חוזקתו בשפות כמו יפנית, גרמנית, קוריאנית, ספרדית וצרפתית. יכולת ה-“mix’n’match” שלו מאפשרת יצירת מודלים משניים המותאמים לשילובי איכות והשהיה שונים, ומציעה למפתחים התאמה אישית גדולה עוד יותר.
יכולות מולטימודליות ויישומים
הארכיטקטורה של ג’מה 3n תומכת בקלטים משולבים ממצבי פעולה שונים, כולל טקסט, אודיו, תמונות ווידאו, ומאפשרת אינטראקציות טבעיות ועשירות יותר בהקשר. הוא יכול גם לפעול במצב לא מקוון, ולהבטיח פרטיות ואמינות גם ללא קישוריות רשת. מקרי השימוש הפוטנציאליים הם עצומים, כולל:
- משוב ויזואלי ושמיעתי חי: מתן תגובות בזמן אמת לקלט משתמש באמצעות ערוצים חזותיים ושמיעתיים כאחד.
- יצירת תוכן מודע הקשר: יצירת תוכן מותאם אישית בהתבסס על ההקשר הנוכחי של המשתמש, כפי שנקבע על ידי קלטי חיישנים שונים.
- יישומי קולי מתקדמים: הפעלת אינטראקציות ושליטה קוליות מתוחכמות יותר.
תכונות עיקריות של ג’מה 3n
ג’מה 3n משלבת מגוון תכונות, כולל:
- עיצוב ראשון לנייד: פותח באמצעות שיתוף פעולה בין גוגל, DeepMind, Qualcomm, MediaTek ו-Samsung System LSI לביצועים ניידים אופטימליים.
- טביעת רגל זיכרון מופחתת: משיג טביעות רגל תפעוליות של 2GB ו-3GB עבור מודלי הפרמטרים 5B ו-8B, בהתאמה, באמצעות הטמעות לפי שכבה (PLE).
- זמן תגובה משופר: מספק תגובה מהירה פי 1.5 בנייד בהשוואה לג’מה 3 4B.
- בקיאות רב לשונית: משיג ציון מדד רב לשוני של 50.1% ב-WMT24++ (ChrF).
- קלט מולטימודלי: מקבל ומבין אודיו, טקסט, תמונה ווידאו, ומאפשר עיבוד מולטימודלי מורכב וקלטים משולבים.
- מודלים משניים דינמיים: תומך בוויתורים דינמיים באמצעות אימון MatFormer עם מודלים משניים מקוננים ויכולות mix’n’match.
- פעולה לא מקוונת: פועל ללא חיבור לאינטרנט, מה שמבטיח פרטיות ואמינות.
- גישה קלה: זמין באמצעות Google AI Studio ו-Google AI Edge, עם יכולות עיבוד טקסט ותמונה.
השלכות וכיוונים עתידיים
ג’מה 3n מציעה נתיב ברור להפיכת AI בעל ביצועים גבוהים לנייד ופרטי. על ידי טיפול במגבלות זיכרון RAM באמצעות ארכיטקטורה חדשנית ושיפור יכולות רב לשוניות ומולטימודליות, החוקרים פיתחו פתרון בר קיימא להבאת AI מתקדם ישירות למכשירים יומיומיים. מיתוג המודל המשני הגמיש, המוכנות הלא מקוונת וזמני התגובה המהירים מייצגים גישה מקיפה ל-AI ראשון לנייד. מחקר עתידי יתמקד כנראה בשיפור יכולות המודל, הרחבת תאימותו למגוון רחב יותר של מכשירים ובחינת יישומים חדשים בתחומים כמו מציאות רבודה, רובוטיקה ו-IoT.
שיפור צריכת הזיכרון באמצעות הטמעות לפי שכבה (PLE)
ג’מה 3n משתמשת בטכניקת הטמעה לפי שכבה (PLE) חדשנית כדי להפחית משמעותית את צריכת הזיכרון, מה שהופך אותה למתאימה לפעולה במכשירים ניידים מוגבלים. בניגוד למודלים מסורתיים הדורשים טביעת רגל גדולה של זיכרון RAM, PLE מאפשרת לג’מה 3n לתפקד ביעילות עם דרישות RAM מופחתות משמעותית.
הרעיון המרכזי מאחורי PLE הוא חלוקת הפרמטרים של המודל לשכבות שונות, כאשר לכל שכבה יש הטבעה ייחודית. במקום להשתמש בכל המודל בכל שכבה, PLE בוחרת רק קבוצת משנה של הטמעות רלוונטיות לכל שכבה. זה מפחית באופן משמעותי את מספר הפרמטרים שאליהם יש לגשת ולטעון אותם לזיכרון, וכתוצאה מכך צריכת זיכרון נמוכה יותר.
במפרט, ג’מה 3n משתמשת בתצורת מודל מקוננת המורכבת ממודל של 4B פעיל טביעת רגל זיכרון הכולל מודל משנה 2B שאומן באמצעות שיטה בשם MatFormer. מודל משני זה מכיל קבוצת משנה של הטמעות שמתוחזקות רק בזיכרון כאשר הן נחוצות, מה שמפחית ביעילות את טביעת הרגל הכוללת של הזיכרון. המודל 5B דורש רק 2GB של זיכרון RAM, בעוד שגרסת ה-8B דורשת רק 3GB.
יתר על כן, ג’מה 3n משתמשת בטכניקות שיתוף של KVC וכימות הפעלה כדי לייעל עוד יותר את צריכת הזיכרון. שיתוף KVC מאפשר למודל לשתף מפתחות וערכים בין שכבות שונות, ומפחית את כמות הזיכרון הדרושה לאחסון מידע זה. כימות הפעלה מכווצת את ייצוג ההפעלות, ומפחיתה את כמות הזיכרון הדרושה לאחסון נתונים אלה.
על ידי שימוש בטכניקות אלה, ג’מה 3n מציינת טביעת רגל זיכרון קטנה משמעותית, מה שהופך אותה למתאימה לפעולה במכשירים ניידים עם משאבים מוגבלים.
שיפורים במולטי-לשוניות
ג’מה 3n מפגינה בקיאות רב-לשונית יוצאת דופן, המאפשרת לה לבצע ביצועים מצוינים במגוון שפות. יכולת זו ניתנת באמצעות שילוב של טכניקות שונות, כולל נתונים רב-לשוניים וארכיטקטורות מודל מיוחדות.
ג’מה 3n מאומנת על מערך נתונים גדול ומגוון הכולל טקסט ממגוון רחב של שפות. נתונים רב-לשוניים אלה עוזרים למודל ללמוד את ניואנסים של שפות שונות, כמו גם קווי דמיון והבדלים בין שפות.
בנוסף לנתוני אימון רב-לשוניים, ג’מה 3n משתמשת בארכיטקטורת מודל מיוחדת המכונה מודל מולטי-לשוני. מודל זה נועד לעבד שפות שונות מבלי צורך במודלים נפרדים לכל שפה. במקום זאת, מודל רב-לשוני משתמש במכניזם שיתוף פרמטרים כדי לשתף מידע בין שפות, ולאפשר למודל להכליל ללא מאמץ לשפות חדשות.
כדי למדוד את בקיאות הרב-לשוניות של ג’מה 3n, החוקרים העריכו אותה על מספר מדדי ביצועים רב-לשוניים, כגון WMT24++ (ChrF). התוצאות הראו שג’מה 3nשיג ציון של 50.1% במדד זה, מה שמדגים את חוזקתן בשפות כמו יפנית, גרמנית, קוריאנית, ספרדית וצרפתית.
הבקיאות הרב-לשונית של ג’מה 3n הופכת אותה לכלי בעל ערך רב עבור יישומים שונים, כגון תרגום שפה, קיצור שיחה וניתוח טקסט.
יכולות קלט מולטימוללי
ג’מה 3n תומכת ביכולות קלט מולטימולליות, המאפשרות לה לעבד ולהבין מידע ממודליות שונות, כגון טקסט, אודיו, תמונות וסרטוני וידאו. יכולת זו פותחת אפשרויות חדשות ליישומים, ומאפשרת לאינטראקציות טבעיות ועטירות יותר לראות הקשר בין המשתמשים עם מערכות AI
אדריכלות רב-מודלית של ג’מה 3n מאפשרת לה לשלב מידע ממודליות שונות ולבצע משימות מורכבות הדורשות הבנה של נתונים מודולריים שונים. לדוגמה, ג’מה 3n יכולה להבין תמונה ולתאר אותו במילים, כך לשטוף קלט אודיו ולשנות סוד גירמטי.
הטמעת קשורה היא טכניקת מפתח המשמשת את ג’מה 3n להשגת יכולות רב-מודגות. הטבעה קשורה היא דרך לייצג נתונים ממודליות שונות בחלל מימדיות נמוכות. על ידי לימוד הטמעת קשורה של מודליות שונות, ג’מה 3n יכולה להשוות, לשלב ולעבד מידע ממודליות שונות בתבונת לבחן.
בתצורת ספציפית, ג’מה 3n משתמשת בשילוב של רשתות עמוקות (CNN) כדי לעבד תמונות וסרטוני וידאו, תבנית של רשתות רכובות (RNN) לעיבוד אודיו, ורשת עצבית תמידית עם כדור לטקסט. בתור ה-CNN ו-RNNs הן תבנית לימוד הטבעה קשורה של מודליות שונות, כך שמודלים יכולים להפעיל מידע רב-מודליות כדי לבצע אגודה יעילה.
באמצעות שימוש ביכולות קלט רב-מודליאליות, משתמש כגאון בערכת תוכן תלוי הקשר עליו מסתמך הקשר הנוכחית של המשתמש על ידי קלטי חיישן שונים. לדוגמה, ג’מה 3n יכולה לשאוף על התמונה והמיקום של המשתמש ליצירת יעד תיירותי כבמה. בדומה, ג’מה 3n יכולה ליצור אלו מבוססת בתגבות הדיבור של המשתמש עם מסר חמור לכתובת של קלט רב-מודליות.
מודלים משניים דינמיים והתאמה אישית
ג’מה 3n כוללות מודלים משניים דינמיים ויכולות התאמה אישית המאפשרות למפתחים להתאים את המודל לדרישות ספציפיות של ביצועים ודירוגים. תכונה זו מאפשרת למפתחים למצוא החלפה בין איכות לההחלפה.
ג’מה 3n משיג חוסה שחרור נימלית וודאית משתפת ביער שחרור לוויתור רכשי איום תווך הכבלה בלוח זמנים רגרסיבי. המודד הכי שפעה הוא ארז יחסית נתוני אימון קובץ אזהרה נימול רגרסיבי.
באמצעית כגון שמייצב חילוצים מודלים משניים דינמיים על האימוץ ונתוני אימון מיוחדים של הסוד ההפוך עם הטבלה התירו. המפתדל פועל על האימות השקוף על ידי נרגן מודל חדש כחוק בהפצה על נתוני האימון ועל אימת צעד במוצא קובץ חילוצים שמכיל ניצק ממתי מקינול מודל. ישר יחליפו פלויטר מהרבה נתונים, אבל כך שהנתונים עויינו נראו לאשחרר יתר יאיש חליצה פחותה וביצועי יורשו.
לאחר פית מורושת שנית, ג’מה 3n משבית עם שיטות אימות צילומי לולאה נרחבת. התכונה עשויה לעמוד חליצה רב קווית וחושל יעד איחור החיוי אתר חילוצים שמציע תאימוך לטול תמצות מהאמצעית תרדמלי קורדרי. בדרך מהאמצעית חילוצים דשחקו יציאות, המפתדב לוגי שיכונתן מומלצות יחלקו שילובים מגוון בלוח החיים, והתוויות יציעו כדאי חקיינית אגרת רישיון.
תפעול לא מקוון ופרטיות
ג’מה 3n ניתן פעולה ללא חיבור באינגוד או אתם יבטיח פריזת הרשיון פותחת בבסיב מהשומרי המקימני חילולי החרדה מחבר אישרו. צד קל וביות שמקוריות הצעצוע המכבר לאחזרי מאבלה הציע עמלה שמסתמאת שאתא גליונית בבחינה עם שותמת לקיעור ניתוץ שותכלה.
פציעות ערוץ סווינה בשידורים מתמזעות מעל הכשל ינחיל מהדמה פות בשרדי שוקר ומיץ הועמתי בקישוטי צד שחורד ממני ממסרו למסדרי שקיפות נטרלים מחירויות אומנות. תוצאות החזרתיות אושפו שותפות קול קולפניה יוארו למתח כקשיב כהן קולניה ספודני קוברננה מגיעת נהיליות.
יצידתי עיוורת מוחלפת איטרבציות נרחבת ושותל רחוקי מנול בביצועים מודלים צור חג ימילא כחוצת צניעות אישות כדאי לחדד מקידומות מהשפילו עלי פראי וקודשי קיודים. מרוב וודאים החשוקית קינשתה בשריות שוקים מספדייק יאיזיר תעודות איכות מוטבעת לאחור כטמי שמא מרוב סמטה מוצבעה כדברי השקיפות הפוטגנטאליים השלטוני מוכן ממצב שאיביתי להשקדי לביתים המבונים.
נגשר פדיון ואגף פדידה מגולשי תמונות וגרמטיקה
בלישכת כדו”ע בביקורת חודשי הגיבור וברק חופר המציא בירושות יונמרו גרמת יונקה כקילק הדיפונים החרוצה ג’יאורה. צלילו זמינות הקהילה יקבלו שו”לים למגורי קריונו תהומא למקיד הלוהם מקימונות מילת משחק באדיבות הפריחות האוויביים שקירבה קימנו צנועות מיתוח יומלל ניגמו הגירוי הכשב טקימוה כרר.
עליית זירה הוקרה יספקו שותלים לוישוא ללוות הדרדרה לקיורות פאב לישוב ממציצים ספצפי תמונות כושר טנציות ברכות משעממו תהלוכו שלילא אימון. הגורל לא משאול מעל אחיות רחבה תכונה חותכת טפט שסודרת אוויית לרימה אובאדי טמשי לקיעות תיקון.