गुगलने सादर केले जेम्मा 3: फोन आणि लॅपटॉपसाठी लाइटवेट AI पॉवरहाऊस

जेम्मा 3: ओपन आणि कार्यक्षम AI चे नवीन युग

एका वर्षापूर्वी, Google ने आपल्या AI धोरणामध्ये महत्त्वपूर्ण बदल घडवून आणला, जेम्मा सिरीजच्या लाँचसह ओपन-सोर्स चळवळीचा स्वीकार केला. आता, जेम्मा 3 एक मोठे पाऊल पुढे टाकत आहे, जे विकसकांना शक्तिशाली, बहुमुखी आणि जबाबदारीने विकसित केलेले ओपन मॉडेल्स प्रदान करण्यासाठी Google ची वचनबद्धता दर्शवते.

जेम्मा 3 चार वेगवेगळ्या आकारांमध्ये उपलब्ध आहे, जे विविध प्रकारच्या संगणकीय क्षमता पूर्ण करते. या श्रेणीमध्ये 1 अब्ज पॅरामीटर्स असलेले एक अतिशय कॉम्पॅक्ट मॉडेल आहे, जे मोबाईल उपकरणांसारख्या मर्यादित-संसाधन वातावरणासाठी योग्य आहे. स्पेक्ट्रमच्या दुसऱ्या टोकाला, जेम्मा 3 मध्ये 27 अब्ज पॅरामीटर मॉडेल आहे, जे कार्यप्रदर्शन आणि कार्यक्षमतेमध्ये संतुलन राखते. Google चा दावा आहे की ही मॉडेल्स केवळ त्यांची ‘सर्वात प्रगत’ आणि ‘पोर्टेबल’ ओपन मॉडेल्स नाहीत तर जबाबदार विकासासाठी त्यांच्या वचनबद्धतेवरही जोर देतात.

स्पर्धेला मागे टाकणे

लाइटवेट AI मॉडेल्सच्या स्पर्धात्मक क्षेत्रात, कार्यप्रदर्शन सर्वोपरि आहे. Google चा दावा आहे की जेम्मा 3 त्याच्या प्रतिस्पर्धकांना मागे टाकते, ज्यात DeepSeek-V3, Meta चे Llama-405B आणि OpenAI चे o3-mini यांचा समावेश आहे. Google च्या मते, हे उत्कृष्ट कार्यप्रदर्शन जेम्मा 3 ला एकाच AI ऍक्सिलेटर चिपवर चालू करण्यास सक्षम असलेले अग्रगण्य मॉडेल म्हणून स्थान देते, जे कार्यक्षमता आणि खर्च-प्रभावीतेच्या दृष्टीने एक महत्त्वपूर्ण उपलब्धी आहे.

वर्धित संदर्भ विंडो: सुधारित क्षमतांसाठी अधिक लक्षात ठेवणे

कोणत्याही AI मॉडेलचा एक महत्त्वाचा पैलू म्हणजे त्याची ‘संदर्भ विंडो’, जी मॉडेल एका वेळी किती माहिती टिकवून ठेवू शकते हे निर्धारित करते. एक मोठी संदर्भ विंडो मॉडेलला अधिक व्यापक इनपुटवर प्रक्रिया करण्यास आणि समजून घेण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे संदर्भाची व्यापक समज आवश्यक असलेल्या कार्यांमध्ये सुधारित कार्यप्रदर्शन होते.

जेम्मा 3 ची 128,000 टोकन्सची संदर्भ विंडो त्याच्या पूर्ववर्तींपेक्षा लक्षणीय सुधारणा दर्शवते, ती प्रामुख्याने Google च्या ओपन मॉडेल्सना Llama आणि DeepSeek सारख्या प्रतिस्पर्धकांच्या बरोबरीने आणते, ज्यांनी आधीच समान संदर्भ विंडो आकार प्राप्त केले आहेत. तरीही, हे वर्धन जेम्मा 3 ला अधिक जटिल कार्ये हाताळण्यासाठी आणि माहितीचे मोठे तुकडे प्रभावीपणे हाताळण्यासाठी सक्षम करते.

शिल्डजेम्मा 2: इमेज सुरक्षिततेला प्राधान्य देणे

सुरक्षितता आणि जबाबदार AI विकासाचे महत्त्व ओळखून, Google ने शिल्डजेम्मा 2 देखील सादर केले आहे, जे जेम्मा 3 च्या आधारावर तयार केलेले इमेज सुरक्षा तपासक आहे. हे साधन विकसकांना फोटोंमधील संभाव्य हानिकारक सामग्री ओळखण्यास सक्षम करते, जसे की लैंगिक किंवा हिंसक सामग्री. शिल्डजेम्मा 2 हे AI-व्युत्पन्न सामग्रीशी संबंधित धोके कमी करण्यासाठी आणि सुरक्षित डिजिटल वातावरणास प्रोत्साहन देण्यासाठी Google च्या समर्पणावर जोर देते.

Google चा रोबोटिक्स पुनर्जागरण: जेमिनी केंद्रस्थानी

लाइटवेट AI मॉडेल्समधील प्रगती व्यतिरिक्त, Google रोबोटिक्सच्या क्षेत्रात पुन्हा जोर देत आहे. आपल्या फ्लॅगशिप जेमिनी 2.0 मॉडेलच्या सामर्थ्याचा उपयोग करून, Google च्या डीपमाइंड विभागाने रोबोटिक्स ऍप्लिकेशन्ससाठी तयार केलेली दोन विशेष मॉडेल्स तयार केली आहेत.

रोबोटिक्सवर हे नवीन लक्ष केंद्रित करणे, काही वर्षांपूर्वी अल्फाबेटच्या एवरीडे रोबोट्स मूनशॉट बंद करण्याच्या निर्णयाने चिन्हांकित केलेल्या पुनर्मूल्यांकनाच्या कालावधीनंतर आले आहे. तथापि, डिसेंबरमध्ये, Google ने ॲपट्रॉनिक या ह्युमनॉइड रोबोटिक्समध्ये विशेष असलेल्या कंपनीसोबत धोरणात्मक भागीदारीची घोषणा करून या क्षेत्रातील आपली आवड दर्शविली.

जेमिनी रोबोटिक्स: भाषा आणि कृतीमधील अंतर कमी करणे

जेमिनी रोबोटिक्स नावाच्या नवीन अनावरण केलेल्या रोबोटिक्स मॉडेल्सपैकी एकामध्ये, नैसर्गिक-भाषेतील सूचनांचे प्रत्यक्ष कृतींमध्ये भाषांतर करण्याची उल्लेखनीय क्षमता आहे. हे मॉडेल केवळ साध्या आदेशांच्या अंमलबजावणीच्या पलीकडे जाऊन रोबोटच्या वातावरणातील बदलांचा विचार करून त्यानुसार त्याच्या कृतींमध्ये जुळवून घेते.

Google अभिमानाने सांगते की जेमिनी रोबोटिक्स प्रभावी कौशल्य दाखवते, ओरिगामी फोल्ड करणे आणि झिपलॉक बॅगमध्ये वस्तू पॅक करणे यासारख्या क्लिष्ट कामांना हाताळण्यास सक्षम आहे. सूक्ष्म मोटर नियंत्रण आणि अनुकूलतेची ही पातळी उत्पादन आणि लॉजिस्टिक्सपासून विविध उद्योगांमध्ये क्रांती घडवण्याची या मॉडेलची क्षमता दर्शवते.

जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर: स्थानिक तर्कावर प्रभुत्व मिळवणे

दुसरे रोबोटिक्स मॉडेल, जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर, स्थानिक तर्कावर लक्ष केंद्रित करते, जे जटिल आणि गतिशील वातावरणात काम करणाऱ्या रोबोट्ससाठी एक महत्त्वपूर्ण कौशल्य आहे. हे मॉडेल रोबोट्सना अशा कार्यांना कार्यान्वित करण्यास सक्षम करते ज्यासाठी स्थानिक संबंधांची समज आवश्यक आहे, जसे की त्याच्या समोर ठेवलेला कॉफी मग पकडण्याचा आणि उचलण्याचा সর্বোত্তম मार्ग निश्चित करणे.

स्थानिक तर्कावर प्रभुत्व मिळवून, जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर रोबोट्ससाठी त्यांच्या सभोवतालच्या वातावरणाशी अधिक प्रभावीपणे संवाद साधण्यासाठी आणि संवाद साधण्यासाठी शक्यता उघडते, ज्यामुळे सहाय्यक काळजी, शोध आणि बचाव आणि अन्वेषण यासारख्या क्षेत्रांमध्ये अनुप्रयोगांसाठी मार्ग मोकळा होतो.

सुरक्षितता प्रथम: AI आणि रोबोटिक्समधील एक मुख्य तत्त्व

जेम्मा 3 आणि रोबोटिक्स दोन्ही घोषणा सुरक्षिततेबद्दलच्या चर्चांनी भरलेल्या आहेत आणि ते योग्यच आहे. ओपन मॉडेल्स, त्यांच्या स्वरूपामुळे, अंतर्निहित सुरक्षा आव्हाने सादर करतात कारण ते रिलीझ करणाऱ्या कंपनीच्या थेट नियंत्रणाखाली नसतात. Google जोर देते की जेम्मा 3 ची कठोर चाचणी केली गेली आहे, विशेषत: हानिकारक पदार्थ तयार करण्याच्या क्षमतेकडे लक्ष दिले गेले आहे, कारण मॉडेल्सची मजबूत STEM क्षमता आहे.

रोबोटिक्सच्या क्षेत्रात, शारीरिक हानीची शक्यता सुरक्षिततेवर अधिक जोर देणे आवश्यक ठरवते. जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर विशेषतः त्याच्या कृतींच्या सुरक्षिततेचे मूल्यांकन करण्यासाठी आणि ‘योग्य प्रतिसाद निर्माण करण्यासाठी’ डिझाइन केलेले आहे, ज्यामुळे अपघात आणि जबाबदार ऑपरेशन सुनिश्चित होते.

जेम्मा 3 च्या आर्किटेक्चर आणि क्षमतांमध्ये अधिक खोलवर जाणे

जेम्मा 3 चे महत्त्व पूर्णपणे समजून घेण्यासाठी, त्याच्या आर्किटेक्चरल डिझाइन आणि ते देत असलेल्या क्षमतांमध्ये अधिक खोलवर जाणे आवश्यक आहे. Google ने तपशीलवार तांत्रिक माहिती जाहीर केली नसली तरी, प्रदान केलेल्या माहितीवरून काही महत्त्वाचे पैलू अनुमानित केले जाऊ शकतात.

‘पॅरामीटर्स’ या शब्दाचा वापर अंतर्गत व्हेरिएबल्सचा संदर्भ देतो जे AI मॉडेल कसे कार्य करते हे नियंत्रित करतात. हे पॅरामीटर्स शिकण्याच्या प्रक्रियेदरम्यान शिकले जातात, जिथे मॉडेल मोठ्या प्रमाणात डेटाच्या संपर्कात येते आणि विशिष्ट कार्यांवर त्याचे कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी त्याचे पॅरामीटर्स समायोजित करते.

जेम्मा 3 चार वेगवेगळ्या आकारात - 1B, 2B, 7B आणि 27B पॅरामीटर्समध्ये ऑफर केले जाते ही वस्तुस्थिती मॉड्युलर डिझाइन સૂચવે છે. हे विकसकांना त्यांच्या गरजा आणि संगणकीय संसाधनांसाठी योग्य असलेले मॉडेल आकार निवडण्याची परवानगी देते. लहान मॉडेल्स मर्यादित प्रक्रिया शक्ती आणि मेमरी असलेल्या उपकरणांवर, जसे की स्मार्टफोन आणि एम्बेडेड सिस्टमवर उपयोजित करण्यासाठी आदर्श आहेत, तर मोठ्या मॉडेल्सचा वापर अधिक शक्तिशाली हार्डवेअरवर अधिक मागणी असलेल्या अनुप्रयोगांसाठी केला जाऊ शकतो.

जेम्मा 3 DeepSeek-V3, Meta चे Llama-405B आणि OpenAI चे o3-mini सारख्या प्रतिस्पर्धकांना मागे टाकते हा दावा धाडसी आहे. हे સૂચવે છે की Google ने मॉडेल ऑप्टिमायझेशन आणि प्रशिक्षण तंत्रात महत्त्वपूर्ण प्रगती केली आहे. तथापि, स्वतंत्र बेंचमार्क आणि तुलनांशिवाय, या दाव्यांची पुष्टी करणे कठीण आहे.

128,000 टोकन्सची संदर्भ विंडो, जरी ग्राउंडब्रेकिंग नसली तरी, जटिल कार्ये हाताळण्यासाठी एक महत्त्वपूर्ण वैशिष्ट्य आहे. एक मोठी संदर्भ विंडो मॉडेलला इनपुटमधून अधिक माहिती ‘लक्षात ठेवण्यास’ अनुमती देते, ज्यामुळे ते लांब दस्तऐवज, संभाषणे किंवा कोड अनुक्रम अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यास सक्षम होते. हे विशेषतः सारांश, प्रश्न उत्तरे आणि कोड जनरेशनसारख्या कार्यांसाठी महत्त्वाचे आहे.

शिल्डजेम्मा 2: इमेज सुरक्षिततेवर एक जवळून नजर

शिल्डजेम्मा 2 ची ओळख AI-व्युत्पन्न प्रतिमांच्या संभाव्य गैरवापराबद्दल वाढती चिंता दर्शवते. डीपफेक, उदाहरणार्थ, वास्तववादी परंतु बनावट व्हिडिओ किंवा प्रतिमा तयार करण्यासाठी वापरले जाऊ शकतात, ज्यामुळे व्यक्तींना संभाव्य नुकसान होऊ शकते किंवा चुकीची माहिती पसरू शकते.

शिल्डजेम्मा 2 संभाव्य हानिकारक सामग्री ओळखण्यासाठी अनेक तंत्रांचे संयोजन वापरण्याची शक्यता आहे. यामध्ये हे समाविष्ट असू शकते:

• प्रतिमा वर्गीकरण: हानिकारक सामग्रीच्या विशिष्ट श्रेणी ओळखण्यासाठी मॉडेलला प्रशिक्षण देणे, जसे की नग्नता, हिंसा किंवा द्वेषपूर्ण चिन्हे.
• ऑब्जेक्ट डिटेक्शन: प्रतिमेमध्ये विशिष्ट वस्तू ओळखणे जे हानिकारक सामग्रीचे सूचक असू शकतात, जसे की शस्त्रे किंवा ड्रग्सशी संबंधित वस्तू.
• चेहरा ओळखणे: संभाव्य डीपफेक किंवा नक्कल ओळखण्यासाठी चेहरे शोधणे आणि त्यांचे विश्लेषण करणे.
• विसंगती शोध: सामान्य नमुन्यांपासून लक्षणीयरीत्या विचलित होणाऱ्या प्रतिमा ओळखणे, जे हाताळलेले किंवा कृत्रिम सामग्री दर्शवू शकतात.

शिल्डजेम्मा 2 सारखे साधन विकसकांना प्रदान करून, Google त्यांना प्रतिमा वापरणाऱ्या सुरक्षित आणि अधिक जबाबदार AI अनुप्रयोग तयार करण्यास सक्षम करत आहे.

जेमिनी रोबोटिक्स आणि जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर: रोबोटिक्सचे भविष्य शोधणे

Google चे रोबोटिक्सवरचे नवीन लक्ष, जेमिनी 2.0 मॉडेलद्वारे समर्थित, अधिक बुद्धिमान आणि सक्षम रोबोट्स तयार करण्याच्या दिशेने एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे. नैसर्गिक-भाषेतील सूचनांचे कृतींमध्ये भाषांतर करण्याची क्षमता (जेमिनी रोबोटिक्स) आणि स्थानिक तर्क करणे (जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर) या प्रमुख प्रगती आहेत.

जेमिनी रोबोटिक्सच्या नैसर्गिक-भाषा प्रक्रिया क्षमतांमध्ये बहुधा या गोष्टींचा समावेश होतो:

• स्पीच रेकग्निशन: बोललेल्या भाषेचे मजकुरात रूपांतर करणे.
• नैसर्गिक भाषा आकलन (NLU): मजकुराचा अर्थ लावणे, ज्यामध्ये इच्छित कृती, गुंतलेल्या वस्तू आणि कोणत्याही संबंधित मर्यादा ओळखणे समाविष्ट आहे.
• मोशन प्लॅनिंग: रोबोटने इच्छित कृती करण्यासाठी हालचालींचा क्रम तयार करणे.
• नियंत्रण प्रणाली: नियोजित हालचाली कार्यान्वित करणे, रोबोटच्या भौतिक मर्यादा आणि पर्यावरणाचा विचार करणे.

ओरिगामी फोल्ड करणे आणि झिपलॉक बॅगमध्ये वस्तू पॅक करणे यासारख्या कामांना हाताळण्याची क्षमता उच्च पातळीचे कौशल्य आणि सूक्ष्म मोटर नियंत्रण સૂચवते છે. यामध्ये प्रगत सेन्सर्स, ॲक्ट्युएटर्स आणि नियंत्रण अल्गोरिदमचा समावेश असण्याची शक्यता आहे.

जेमिनी रोबोटिक्स-ईआरची स्थानिक तर्क क्षमता त्रिमितीय जगाची समज आवश्यक असलेल्या कार्यांसाठी महत्त्वपूर्ण आहे. यामध्ये हे समाविष्ट असू शकते:

• संगणक दृष्टी: कॅमेरामधील प्रतिमांवर प्रक्रिया करून पर्यावरण समजून घेणे, ज्यामध्ये वस्तू, त्यांची स्थिती आणि त्यांची अभिमुखता ओळखणे समाविष्ट आहे.
• 3D दृश्य समज: वस्तूंच्या स्थानिक संबंधांसह पर्यावरणाचे प्रतिनिधित्व तयार करणे.
• पथ नियोजन: रोबोटला वातावरणातून जाण्यासाठी, अडथळे टाळून आणि त्याचे ध्येय गाठण्यासाठी इष्टतम मार्ग निश्चित करणे.
• पकडणे आणि हाताळणे: वस्तूंचा आकार, वजन आणि नाजूकता लक्षात घेऊन, वस्तू पकडण्यासाठी आणि हाताळण्यासाठी हालचालींची योजना करणे आणि अंमलबजावणी करणे.
• सुरक्षिततेबद्दल तर्क: कृती करण्यापूर्वी, ती करणे सुरक्षित आहे की नाही याबद्दल तर्क करणे.

दोन्ही मॉडेल्समध्ये सुरक्षिततेवर भर देणे अत्यंत महत्त्वाचे आहे. वास्तविक जगात काम करणारे रोबोट्स खराब झाल्यास किंवा चुकीचे निर्णय घेतल्यास संभाव्यतः हानी पोहोचवू शकतात. सुरक्षा यंत्रणेमध्ये हे समाविष्ट असू शकते:

• टक्कर शोध: संभाव्य टक्कर शोधणारे आणि आपत्कालीन थांबे ट्रिगर करणारे सेन्सर्स.
• फोर्स सेन्सिंग: रोबोटने लावलेल्या शक्तीचे मोजमाप करणारे सेन्सर्स, ज्यामुळे ते वस्तू किंवा लोकांवर जास्त शक्ती लावण्यापासून प्रतिबंधित करतात.
• सुरक्षा मर्यादा: रोबोटला विशिष्ट कृती किंवा असुरक्षित मानली जाणारी क्षेत्रे टाळण्यासाठी प्रोग्रामिंग करणे.
• ह्युमन-इन-द-लूप नियंत्रण: आवश्यक असल्यास मानवी ऑपरेटरला हस्तक्षेप करण्याची आणि रोबोटचे नियंत्रण घेण्याची परवानगी देणे.

परिणाम आणि भविष्यातील दिशा

जेम्मा 3 आणि नवीन जेमिनी रोबोटिक्स मॉडेल्सच्या घोषणांमुळे AI आणि रोबोटिक्सच्या भविष्यासाठी महत्त्वपूर्ण परिणाम होतात.

जेम्मा 3 चे ओपन आणि लाइटवेट स्वरूप शक्तिशाली AI मॉडेल्समध्ये प्रवेश सुलभ करते, ज्यामुळे विकसकांना विविध उपकरणांसाठी नाविन्यपूर्ण अनुप्रयोग तयार करता येतात. यामुळे हे होऊ शकते:

• अधिक AI-शक्तीवर चालणारे मोबाइल ॲप्स: स्मार्टफोन आणि टॅब्लेटवर वर्धित नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया, प्रतिमा ओळख आणि इतर AI क्षमता.
• स्मार्टर एम्बेडेड सिस्टम: स्मार्ट होम उपकरणे, वेअरेबल्स आणि औद्योगिक सेन्सर्समध्ये सुधारित बुद्धिमत्ता.
• मर्यादित-संसाधन वातावरणात AI चा वाढलेला अवलंब: विकसनशील देश किंवा मर्यादित इंटरनेट कनेक्टिव्हिटी असलेल्या दुर्गम भागात AI अनुप्रयोग सक्षम करणे.
• अधिक ओपन-सोर्स AI मॉडेल्स

जेमिनीद्वारे समर्थित रोबोटिक्समधील प्रगतीमुळे हे होऊ शकते:

• अधिक सक्षम औद्योगिक रोबोट्स: उत्पादन, लॉजिस्टिक्स आणि इतर उद्योगांमध्ये वाढलेले ऑटोमेशन.
• आरोग्यसेवा आणि वृद्धांची काळजी घेण्यासाठी सहाय्यक रोबोट्स: औषध देणे, गतिशीलता सहाय्य आणि सोबत यासारख्या कामांमध्ये मदत करू शकणारे रोबोट्स.
• शोध आणि बचावसाठी रोबोट्स: धोकादायक वातावरणात नेव्हिगेट करू शकणारे आणि पीडितांना शोधू शकणारे रोबोट्स.
• अन्वेषण रोबोट्स: इतर ग्रह किंवा खोल-समुद्र वातावरण यासारख्या दुर्गम किंवा धोकादायक ठिकाणी शोध घेऊ शकणारे रोबोट्स.

या प्रगतीचा जबाबदारीने वापर केला जाईल आणि समाजाला त्याचा फायदा होईल याची खात्री करण्यासाठी सुरक्षिततेवर भर देणे महत्त्वाचे आहे. AI आणि रोबोटिक्स विकसित होत असताना, नैतिक चिंता दूर करणे, संभाव्य धोके कमी करणे आणि या तंत्रज्ञानाचा चांगल्यासाठी उपयोग केला जाईल याची खात्री करणे आवश्यक आहे.