गूगल ने जेम्मा 3 का अनावरण किया: फोन और लैपटॉप के लिए एआई पावरहाउस

जेम्मा 3: ओपन और कुशल AI का एक नया युग

एक साल पहले, गूगल ने अपनी AI रणनीति में एक महत्वपूर्ण बदलाव की शुरुआत की, जेम्मा श्रृंखला के लॉन्च के साथ एक सख्ती से मालिकाना दृष्टिकोण से दूर होकर ओपन-सोर्स आंदोलन को गले लगाया। अब, जेम्मा 3 एक बड़ी छलांग का प्रतिनिधित्व करता है, जो डेवलपर्स को शक्तिशाली, बहुमुखी और जिम्मेदारी से विकसित ओपन मॉडल प्रदान करने के लिए गूगल के समर्पण को प्रदर्शित करता है।

जेम्मा 3 चार अलग-अलग आकारों में उपलब्ध है, जो कम्प्यूटेशनल क्षमताओं के एक विस्तृत स्पेक्ट्रम को पूरा करता है। रेंज केवल 1 बिलियन पैरामीटर वाले अविश्वसनीय रूप से कॉम्पैक्ट मॉडल से शुरू होती है, जो इसे मोबाइल उपकरणों जैसे संसाधन-बाधित वातावरण के लिए आदर्श बनाती है। स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर पर, जेम्मा 3 एक 27 बिलियन पैरामीटर मॉडल प्रदान करता है, जो प्रदर्शन और दक्षता के बीच संतुलन बनाता है। गूगल का दावा है कि ये मॉडल न केवल उसके ‘सबसे उन्नत’ और ‘पोर्टेबल’ ओपन मॉडल हैं, बल्कि जिम्मेदार विकास के प्रति उनकी प्रतिबद्धता पर भी जोर देते हैं।

प्रतिस्पर्धा को पछाड़ना

लाइटवेट AI मॉडल के प्रतिस्पर्धी क्षेत्र में, प्रदर्शन सर्वोपरि है। गूगल का दावा है कि जेम्मा 3 अपने प्रतिद्वंद्वियों को पछाड़ता है, जिसमें DeepSeek-V3, मेटा का Llama-405B और OpenAI का o3-mini शामिल हैं। गूगल के अनुसार, यह बेहतर प्रदर्शन, जेम्मा 3 को एक एकल AI त्वरक चिप पर चलने में सक्षम अग्रणी मॉडल के रूप में स्थापित करता है, जो दक्षता और लागत-प्रभावशीलता के मामले में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है।

उन्नत संदर्भ विंडो: बढ़ी हुई क्षमताओं के लिए अधिक याद रखना

किसी भी AI मॉडल का एक महत्वपूर्ण पहलू इसकी ‘संदर्भ विंडो’ है, जो यह निर्धारित करती है कि मॉडल किसी भी समय कितनी जानकारी बनाए रख सकता है। एक बड़ी संदर्भ विंडो मॉडल को अधिक व्यापक इनपुट को संसाधित करने और समझने में सक्षम बनाती है, जिससे संदर्भ की व्यापक समझ की आवश्यकता वाले कार्यों में बेहतर प्रदर्शन होता है।

जबकि जेम्मा 3 की 128,000 टोकन की संदर्भ विंडो अपने पूर्ववर्तियों पर एक महत्वपूर्ण सुधार का प्रतिनिधित्व करती है, यह मुख्य रूप से गूगल के ओपन मॉडल को Llama और DeepSeek जैसे प्रतियोगियों के अनुरूप लाती है, जिन्होंने पहले ही समान संदर्भ विंडो आकार प्राप्त कर लिए हैं। फिर भी, यह वृद्धि जेम्मा 3 को अधिक जटिल कार्यों को संभालने और जानकारी के बड़े हिस्से को प्रभावी ढंग से संसाधित करने के लिए सुसज्जित करती है।

शील्डजेम्मा 2: इमेज सुरक्षा को प्राथमिकता देना

सुरक्षा और जिम्मेदार AI विकास के महत्व को पहचानते हुए, गूगल ने शील्डजेम्मा 2 भी पेश किया है, जो जेम्मा 3 फाउंडेशन पर बनाया गया एक इमेज सुरक्षा चेकर है। यह उपकरण डेवलपर्स को छवियों के भीतर संभावित रूप से हानिकारक सामग्री की पहचान करने का अधिकार देता है, जैसे यौन रूप से स्पष्ट या हिंसक सामग्री। शील्डजेम्मा 2 AI-जनित सामग्री से जुड़े जोखिमों को कम करने और एक सुरक्षित डिजिटल वातावरण को बढ़ावा देने के लिए गूगल के समर्पण को रेखांकित करता है।

गूगल का रोबोटिक्स पुनर्जागरण: जेमिनी केंद्र स्तर पर

लाइटवेट AI मॉडल में प्रगति से परे, गूगल रोबोटिक्स के क्षेत्र में एक नया जोर दे रहा है। अपने प्रमुख जेमिनी 2.0 मॉडल की शक्ति का लाभ उठाते हुए, गूगल के डीपमाइंड डिवीजन ने रोबोटिक्स अनुप्रयोगों के लिए तैयार किए गए दो विशेष मॉडल तैयार किए हैं।

रोबोटिक्स पर यह नए सिरे से ध्यान केंद्रित, कुछ साल पहले अल्फाबेट के एवरीडे रोबोट्स मूनशॉट को बंद करने के बाद, पुनर्मूल्यांकन की अवधि के बाद आया है। हालाँकि, दिसंबर में, गूगल ने ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स में विशेषज्ञता वाली फर्म, एप्ट्रोनिक के साथ एक रणनीतिक साझेदारी की घोषणा करके इस क्षेत्र में अपनी निरंतर रुचि का संकेत दिया।

जेमिनी रोबोटिक्स: भाषा और क्रिया के बीच अंतर को पाटना

नए अनावरण किए गए रोबोटिक्स मॉडल में से एक, जिसे उपयुक्त रूप से जेमिनी रोबोटिक्स नाम दिया गया है, में प्राकृतिक-भाषा निर्देशों को भौतिक क्रियाओं में अनुवाद करने की उल्लेखनीय क्षमता है। यह मॉडल रोबोट के वातावरण में परिवर्तन पर भी विचार करके, अपने कार्यों को तदनुसार अनुकूलित करके सरल कमांड निष्पादन से आगे निकल जाता है।

गूगल का दावा है कि जेमिनी रोबोटिक्स प्रभावशाली निपुणता प्रदर्शित करता है, जो ओरिगेमी को मोड़ने और ज़िपलॉक बैग में वस्तुओं को पैक करने जैसे जटिल कार्यों को संभालने में सक्षम है। ठीक मोटर नियंत्रण और अनुकूलन क्षमता का यह स्तर विनिर्माण से लेकर रसद तक विभिन्न उद्योगों में क्रांति लाने के लिए इस मॉडल की क्षमता पर प्रकाश डालता है।

जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर: स्थानिक तर्क में महारत हासिल करना

दूसरा रोबोटिक्स मॉडल, जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर, स्थानिक तर्क पर केंद्रित है, जो जटिल और गतिशील वातावरण में काम करने वाले रोबोटों के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल है। यह मॉडल रोबोटों को ऐसे कार्य करने का अधिकार देता है जिनके लिए स्थानिक संबंधों की समझ की आवश्यकता होती है, जैसे कि उसके सामने रखे कॉफी मग को पकड़ने और उठाने का इष्टतम तरीका निर्धारित करना।

स्थानिक तर्क में महारत हासिल करके, जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर रोबोटों के लिए अपने परिवेश को अधिक प्रभावी ढंग से नेविगेट करने और बातचीत करने की संभावनाएं खोलता है, सहायक देखभाल, खोज और बचाव और अन्वेषण जैसे क्षेत्रों में अनुप्रयोगों का मार्ग प्रशस्त करता है।

सुरक्षा पहले: AI और रोबोटिक्स में एक मुख्य सिद्धांत

जेम्मा 3 और रोबोटिक्स दोनों घोषणाएं सुरक्षा के बारे में चर्चाओं से काफी प्रभावित हैं, और यह सही भी है। ओपन मॉडल, अपनी प्रकृति से, अंतर्निहित सुरक्षा चुनौतियां पेश करते हैं क्योंकि वे जारी करने वाली कंपनी के सीधे नियंत्रण में नहीं होते हैं। गूगल इस बात पर जोर देता है कि जेम्मा 3 का कठोर परीक्षण किया गया है, जिसमें हानिकारक पदार्थों को उत्पन्न करने की इसकी क्षमता पर विशेष ध्यान दिया गया है, मॉडल की मजबूत STEM क्षमताओं को देखते हुए।

रोबोटिक्स के क्षेत्र में, शारीरिक क्षति की संभावना सुरक्षा पर और भी अधिक जोर देने की आवश्यकता है। जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर को विशेष रूप से अपने कार्यों की सुरक्षा का आकलन करने और ‘उचित प्रतिक्रिया उत्पन्न करने’ के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे दुर्घटनाओं का जोखिम कम होता है और जिम्मेदार संचालन सुनिश्चित होता है।

जेम्मा 3 की वास्तुकला और क्षमताओं में गहराई से उतरना

जेम्मा 3 के महत्व की पूरी तरह से सराहना करने के लिए, इसकी वास्तुशिल्प डिजाइन और इसकी पेशकश की जाने वाली क्षमताओं में गहराई से उतरना आवश्यक है। जबकि गूगल ने विस्तृत तकनीकी विवरण जारी नहीं किए हैं, प्रदान की गई जानकारी से कुछ प्रमुख पहलुओं का अनुमान लगाया जा सकता है।

‘पैरामीटर’ शब्द का उपयोग आंतरिक चर को संदर्भित करता है जो यह नियंत्रित करते हैं कि AI मॉडल कैसे कार्य करता है। ये पैरामीटर प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान सीखे जाते हैं, जहां मॉडल को बड़ी मात्रा में डेटा के संपर्क में लाया जाता है और विशिष्ट कार्यों पर अपने प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए अपने पैरामीटर को समायोजित करता है।

तथ्य यह है कि जेम्मा 3 को चार अलग-अलग आकारों - 1B, 2B, 7B और 27B पैरामीटर - में पेश किया गया है, एक मॉड्यूलर डिजाइन का सुझाव देता है। यह डेवलपर्स को मॉडल आकार चुनने की अनुमति देता है जो उनकी आवश्यकताओं और कम्प्यूटेशनल संसाधनों के लिए सबसे उपयुक्त हो। छोटे मॉडल सीमित प्रसंस्करण शक्ति और मेमोरी वाले उपकरणों, जैसे स्मार्टफोन और एम्बेडेड सिस्टम पर तैनाती के लिए आदर्श हैं, जबकि बड़े मॉडल का उपयोग अधिक शक्तिशाली हार्डवेयर पर अधिक मांग वाले अनुप्रयोगों के लिए किया जा सकता है।

यह दावा कि जेम्मा 3 DeepSeek-V3, मेटा के Llama-405B और OpenAI के o3-mini जैसे प्रतियोगियों से बेहतर प्रदर्शन करता है, एक साहसिक दावा है। इसका तात्पर्य है कि गूगल ने मॉडल अनुकूलन और प्रशिक्षण तकनीकों में महत्वपूर्ण प्रगति की है। हालांकि, स्वतंत्र बेंचमार्क और तुलना के बिना, इन दावों को निश्चित रूप से मान्य करना मुश्किल है।

128,000 टोकन की संदर्भ विंडो, जबकि अभूतपूर्व नहीं है, जटिल कार्यों को संभालने के लिए एक महत्वपूर्ण विशेषता है। एक बड़ी संदर्भ विंडो मॉडल को इनपुट से अधिक जानकारी ‘याद रखने’ की अनुमति देती है, जिससे यह लंबे दस्तावेजों, वार्तालापों या कोड अनुक्रमों को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम होता है। यह सारांश, प्रश्न उत्तर और कोड पीढ़ी जैसे कार्यों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।

शील्डजेम्मा 2: इमेज सुरक्षा पर एक करीब से नज़र

शील्डजेम्मा 2 का परिचय AI-जनित छवियों के संभावित दुरुपयोग के बारे में बढ़ती चिंता पर प्रकाश डालता है। डीपफेक, उदाहरण के लिए, यथार्थवादी लेकिन मनगढ़ंत वीडियो या चित्र बनाने के लिए इस्तेमाल किए जा सकते हैं, जो संभावित रूप से व्यक्तियों को नुकसान पहुंचा सकते हैं या गलत सूचना फैला सकते हैं।

शील्डजेम्मा 2 संभावित रूप से हानिकारक सामग्री की पहचान करने के लिए तकनीकों के संयोजन को नियोजित करता है। इनमें शामिल हो सकते हैं:

• Image classification: हानिकारक सामग्री की विशिष्ट श्रेणियों, जैसे नग्नता, हिंसा या घृणा प्रतीकों को पहचानने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करना।
• Object detection: एक छवि के भीतर विशिष्ट वस्तुओं की पहचान करना जो हानिकारक सामग्री का संकेत दे सकती हैं, जैसे हथियार या नशीली दवाओं के उपकरण।
• Facial recognition: संभावित डीपफेक या प्रतिरूपण के उदाहरणों की पहचान करने के लिए चेहरों का पता लगाना और उनका विश्लेषण करना।
• Anomaly detection: उन छवियों की पहचान करना जो विशिष्ट पैटर्न से काफी विचलित होती हैं, जो हेरफेर या सिंथेटिक सामग्री का संकेत दे सकती हैं।

डेवलपर्स को शील्डजेम्मा 2 जैसा टूल प्रदान करके, गूगल उन्हें सुरक्षित और अधिक जिम्मेदार AI एप्लिकेशन बनाने का अधिकार दे रहा है जो छवियों का उपयोग करते हैं।

जेमिनी रोबोटिक्स और जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर: रोबोटिक्स के भविष्य की खोज

गूगल का रोबोटिक्स पर नए सिरे से ध्यान, जेमिनी 2.0 मॉडल द्वारा संचालित, अधिक बुद्धिमान और सक्षम रोबोट बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का संकेत देता है। प्राकृतिक-भाषा निर्देशों को क्रियाओं में अनुवाद करने की क्षमता (जेमिनी रोबोटिक्स) और स्थानिक तर्क (जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर) करना प्रमुख प्रगति हैं।

जेमिनी रोबोटिक्स की प्राकृतिक-भाषा प्रसंस्करण क्षमताओं में संभवतः निम्नलिखित का संयोजन शामिल है:

• Speech recognition: बोली जाने वाली भाषा को टेक्स्ट में बदलना।
• Natural language understanding (NLU): टेक्स्ट के अर्थ की व्याख्या करना, जिसमें वांछित क्रिया, शामिल वस्तुओं और किसी भी प्रासंगिक बाधाओं की पहचान करना शामिल है।
• Motion planning: रोबोट के लिए वांछित क्रिया को निष्पादित करने के लिए आंदोलनों का एक क्रम उत्पन्न करना।
• Control systems: नियोजित आंदोलनों को निष्पादित करना, रोबोट की भौतिक सीमाओं और पर्यावरण को ध्यान में रखते हुए।

ओरिगेमी को मोड़ने और ज़िपलॉक बैग में वस्तुओं को पैक करने जैसे कार्यों को संभालने की क्षमता उच्च स्तर की निपुणता और ठीक मोटर नियंत्रण का सुझाव देती है। इसमें संभवतः उन्नत सेंसर, एक्चुएटर और नियंत्रण एल्गोरिदम शामिल हैं।

जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर की स्थानिक तर्क क्षमताएं उन कार्यों के लिए महत्वपूर्ण हैं जिनके लिए त्रि-आयामी दुनिया की समझ की आवश्यकता होती है। इसमें शामिल हो सकते हैं:

• Computer vision: कैमरों से छवियों को संसाधित करना ताकि पर्यावरण को समझा जा सके, जिसमें वस्तुओं, उनकी स्थिति और उनके अभिविन्यास की पहचान करना शामिल है।
• 3D scene understanding: पर्यावरण का एक प्रतिनिधित्व बनाना, जिसमें वस्तुओं के बीच स्थानिक संबंध शामिल हैं।
• Path planning: रोबोट के लिए पर्यावरण के माध्यम से स्थानांतरित करने के लिए इष्टतम पथ का निर्धारण करना, बाधाओं से बचना और अपने लक्ष्य तक पहुंचना।
• Grasping and manipulation: वस्तुओं को पकड़ने और हेरफेर करने के लिए आंदोलनों की योजना बनाना और उन्हें निष्पादित करना, उनके आकार, वजन और नाजुकता को ध्यान में रखते हुए।
• Reasoning about Safety: कार्रवाई करने से पहले, यह तर्क करना कि क्या इसे निष्पादित करना सुरक्षित है।

दोनों मॉडलों में सुरक्षा पर जोर सर्वोपरि है। वास्तविक दुनिया में काम करने वाले रोबोट संभावित रूप से नुकसान पहुंचा सकते हैं यदि वे खराब हो जाते हैं या गलत निर्णय लेते हैं। सुरक्षा तंत्र में शामिल हो सकते हैं:

• Collision detection: सेंसर जो संभावित टकरावों का पता लगाते हैं और आपातकालीन स्टॉप को ट्रिगर करते हैं।
• Force sensing: सेंसर जो रोबोट द्वारा लगाए गए बल को मापते हैं, इसे वस्तुओं या लोगों पर अत्यधिक बल लगाने से रोकते हैं।
• Safety constraints: रोबोट को कुछ कार्यों या क्षेत्रों से बचने के लिए प्रोग्रामिंग करना जिन्हें असुरक्षित माना जाता है।
• Human-in-the-loop control: एक मानव ऑपरेटर को हस्तक्षेप करने और यदि आवश्यक हो तो रोबोट का नियंत्रण लेने की अनुमति देना।

निहितार्थ और भविष्य की दिशाएँ

जेम्मा 3 और नए जेमिनी रोबोटिक्स मॉडल की घोषणाओं का AI और रोबोटिक्स के भविष्य के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव है।

जेम्मा 3 की खुली और हल्की प्रकृति शक्तिशाली AI मॉडल तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण करती है, जिससे डेवलपर्स उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए नवीन एप्लिकेशन बना सकते हैं। यह निम्न को जन्म दे सकता है:

• अधिक AI-संचालित मोबाइल ऐप: स्मार्टफोन और टैबलेट पर उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, छवि पहचान और अन्य AI क्षमताएं।
• स्मार्टर एम्बेडेड सिस्टम: स्मार्ट घरेलू उपकरणों, पहनने योग्य और औद्योगिक सेंसर जैसे उपकरणों में बेहतर खुफिया जानकारी।
• संसाधन-बाधित वातावरण में AI को अपनाना: विकासशील देशों या सीमित इंटरनेट कनेक्टिविटी वाले दूरदराज के क्षेत्रों में AI अनुप्रयोगों को सक्षम करना।
• अधिक ओपन-सोर्स AI मॉडल

जेमिनी द्वारा संचालित रोबोटिक्स में प्रगति निम्न को जन्म दे सकती है:

• अधिक सक्षम औद्योगिक रोबोट: विनिर्माण, रसद और अन्य उद्योगों में स्वचालन में वृद्धि।
• स्वास्थ्य सेवा और बुजुर्ग देखभाल के लिए सहायक रोबोट: रोबोट जो दवा वितरण, गतिशीलता सहायता और साहचर्य जैसे कार्यों में मदद कर सकते हैं।
• खोज और बचाव के लिए रोबोट: रोबोट जो खतरनाक वातावरण में नेविगेट कर सकते हैं और पीड़ितों का पता लगा सकते हैं।
• अन्वेषण रोबोट: रोबोट जो दूरस्थ या खतरनाक स्थानों, जैसे अन्य ग्रहों या गहरे समुद्र के वातावरण का पता लगा सकते हैं।

सुरक्षा पर जोर यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि इन प्रगतियों को जिम्मेदारी से तैनात किया जाए और समाज को समग्र रूप से लाभान्वित किया जाए। जैसे-जैसे AI और रोबोटिक्स का विकास जारी है, नैतिक चिंताओं को दूर करना, संभावित जोखिमों को कम करना और यह सुनिश्चित करना आवश्यक होगा कि इन तकनीकों का उपयोग अच्छे के लिए किया जाए।