गुगलने त्यांच्या खुल्या एआय (AI) मॉडेल कुटुंबासाठी, ‘जेम्मा 3’ (Gemma 3) साठी क्वांटायझेशन-अवेअर ट्रेनिंग (Quantization-Aware Training - QAT) मॉडेल सादर केले आहे. या विकासामुळे मोठ्या भाषिक मॉडेलच्या (Large Language Models) computational resource च्या मागणीला सामोरे जाण्यास मदत होईल, ज्यामुळे ते विविध हार्डवेअर कॉन्फिगरेशनसाठी अधिक सुलभ होतील.
जेम्मा 3 समजून घेणे
जेम्मा 3 हे गुगलने विकसित केलेले lightweight, उच्च-कार्यक्षमतेचे open-weight मॉडेलचे कुटुंब आहे. हे गुगलच्या ‘जेमिनी 2.0’ (Gemini 2.0) मॉडेलच्या संशोधनावर आणि तंत्रज्ञानावर आधारित आहे. जेम्मा 3 हे चार पॅरामीटर आकारात उपलब्ध आहे: 1B, 4B, 12B आणि 27B. NVIDIA H100 सारख्या high-end GPUs वर native BFloat16 (BF16) precision मध्ये कार्यक्षम मॉडेल म्हणून ते ओळखले जाते.
जेम्मा 3 च्या QAT मॉडेलचा एक महत्त्वाचा फायदा म्हणजे मेमरीची आवश्यकता लक्षणीयरीत्या कमी करून उच्च गुणवत्ता राखण्याची क्षमता. हे महत्त्वाचे आहे कारण ते जेम्मा 3 27B सारख्या उच्च-कार्यक्षमतेच्या मॉडेलला NVIDIA GeForce RTX 3090 सारख्या consumer-grade GPUs वर स्थानिक पातळीवर (locally) चालवण्याची परवानगी देते.
QAT मॉडेल मागील प्रेरणा
performance comparison मध्ये, BF16 चा वापर अनेकदा केला जातो. तथापि, मोठे मॉडेल deploy करताना, हार्डवेअर आवश्यकता (जसे की GPUs ची संख्या) कमी करण्यासाठी FP8 (8-bit) सारखे lower-precision format वापरले जातात, जरी performance कमी होत असले तरी. जेम्मा 3 चा वापर existing हार्डवेअरसोबत करण्याची मागणी खूप जास्त आहे.
येथे quantization चा अर्थ आहे. AI मॉडेलमध्ये, quantization म्हणजे मॉडेल parameters (model parameters) ची precision कमी करणे, जे मॉडेल प्रतिसाद (responses) store करण्यासाठी आणि calculate करण्यासाठी वापरते. हे वापरलेल्या रंगांची संख्या कमी करून image compress करण्यासारखे आहे. Parameters 16-bit (BF16) मध्ये दर्शविण्याऐवजी, ते कमी bits मध्ये दर्शविणे शक्य आहे, जसे की 8-bit (INT8) किंवा 4-bit (INT4).
तथापि, quantization मुळे performance मध्ये घट येते. गुणवत्ता टिकवण्यासाठी, गुगल QAT चा वापर करते. मॉडेल पूर्णपणे train झाल्यावर quantize करण्याऐवजी, QAT quantization प्रक्रियेला training मध्ये समाविष्ट करते. Training दरम्यान low-precision operations simulate करून, QAT training नंतर performance मध्ये होणारी घट कमी करते. यामुळे लहान, वेगवान मॉडेल तयार होतात आणि अचूकता (accuracy) टिकून राहते.
लक्षणीय VRAM बचत
गुगलने नमूद केले आहे की INT4 quantization मुळे BF16 च्या तुलनेत मॉडेल लोड करण्यासाठी आवश्यक VRAM (GPU memory) लक्षणीयरीत्या कमी होते, जे खालीलप्रमाणे आहे:
- जेम्मा 3 27B: 54GB (BF16) ते 14.1GB (INT4)
- जेम्मा 3 12B: 24GB (BF16) ते 6.6GB (INT4)
- जेम्मा 3 4B: 8GB (BF16) ते 2.6GB (INT4)
- जेम्मा 3 1B: 2GB (BF16) ते 0.5GB (INT4)
मेमरी footprint मध्ये घट झाल्याने शक्तिशाली AI मॉडेलमध्ये प्रवेश democratization करण्यासाठी महत्त्वाचे आहे, ज्यामुळे ते मर्यादित resources असलेल्या उपकरणांवर (devices) deploy केले जाऊ शकतात.
विविध उपकरणांवर जेम्मा 3 मॉडेल सक्षम करणे
गुगलच्या मते, QAT जेम्मा 3 च्या powerful मॉडेलला विविध consumer हार्डवेअरवर चालवण्यास सक्षम करते.
जेम्मा 3 27B (INT4 QAT): NVIDIA GeForce RTX 3090 (24GB VRAM) किंवा equivalent card असलेल्या डेस्कटॉपवर आरामात लोड आणि locally run करता येते, ज्यामुळे वापरकर्त्यांना सर्वात मोठे जेम्मा 3 मॉडेल वापरता येते.
जेम्मा 3 12B (INT4 QAT): NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU (8GB VRAM) सारख्या लॅपटॉप GPUs वर कार्यक्षमतेने run करता येते, ज्यामुळे पोर्टेबल मशीनवर powerful AI क्षमता सक्षम होतात.
लहान मॉडेल (4B, 1B): स्मार्टफोनसारख्या मर्यादित resources असलेल्या सिस्टमसाठी अधिक सुलभ झाले आहेत.
हार्डवेअर compatibility चा विस्तार जेम्मा 3 च्या संभाव्य ॲप्लिकेशन्स (applications) विस्तृत करतो, ज्यामुळे ते विकासक (developers) आणि वापरकर्त्यांच्या मोठ्या समुदायासाठी उपलब्ध होते. Consumer-grade हार्डवेअरवर ही मॉडेल चालवण्याची क्षमता cloud-based services वरील अवलंबित्व कमी करते आणि गोपनीयता वाढवते.
लोकप्रिय साधनांसह (Tools) सुलभ एकत्रीकरण (Integration)
गुगलने हे सुनिश्चित केले आहे की विकासक (developers) त्यांच्या परिचित workflows मध्ये हे नवीन QAT मॉडेल वापरू शकतात. जेम्मा 3 साठी INT4 QAT आणि Q4_0 (4-bit) QAT मॉडेल Hugging Face आणि Kaggle वर उपलब्ध आहेत. ते लोकप्रिय विकासक (developer) साधनांसह (tools) सहजपणे test केले जाऊ शकतात, जसे की:
Ollama: वापरकर्त्यांना साध्या commands सह जेम्मा 3 QAT मॉडेल run करण्याची परवानगी देते. Ollama या मॉडेलला deploy आणि प्रयोग (experiment) करण्याची प्रक्रिया सुलभ करते, ज्यामुळे विकासकांना (developers) ते त्यांच्या प्रोजेक्टमध्ये integrate करणे सोपे होते.
LM Studio: एक सोपा GUI (Graphical User Interface) प्रदान करते, ज्यामुळे वापरकर्ते त्यांच्या डेस्कटॉपवर जेम्मा 3 QAT मॉडेल सहजपणे डाउनलोड आणि run करू शकतात. LM Studio AI मॉडेलची installation आणि management सोपी करते, ज्यामुळे ते non-technical वापरकर्त्यांसाठी अधिक सुलभ होते.
MLX: ऍपल सिलिकॉन-पॉवर्ड Macs वर जेम्मा 3 QAT मॉडेलचे optimized आणि efficient inference सक्षम करते. MLX AI workloads साठी enhanced performance आणि energy efficiency देण्यासाठी ऍपल सिलिकॉनच्या unique architecture चा वापर करते.
Gemma.cpp: गुगलचे dedicated C++ implementation. CPU वर थेट efficient inference करण्यास अनुमती देते. Gemma.cpp विकासकांना (developers) त्यांच्या AI ॲप्लिकेशन्सच्या performance मध्ये सुधारणा (fine-tune) करण्यासाठी low-level interface प्रदान करते.
llama.cpp: natively GGUF-formatted जेम्मा 3 QAT मॉडेलला support करते, ज्यामुळे ते existing workflows मध्ये integrate करणे सोपे होते. Llama.cpp हे CPU आणि GPUs सह विविध हार्डवेअर प्लॅटफॉर्मवर मोठे भाषिक मॉडेल run करण्यासाठी एक लोकप्रिय लायब्ररी (library) आहे.
या प्लॅटफॉर्मवर जेम्मा 3 QAT मॉडेलची उपलब्धता आणि लोकप्रिय साधनांशी (tools) त्यांची compatibility विकासकांसाठी (developers) अडथळा कमी करते, जे त्यांच्या प्रोजेक्टमध्ये या मॉडेलचा लाभ घेऊ इच्छितात. Integration च्या सुलभतेमुळे प्रयोग (experiment) आणि नवकल्पना (innovation) वाढते, ज्यामुळे जेम्मा 3 साठी ॲप्लिकेशन्सची (applications) विस्तृत श्रेणी तयार होते.
क्वांटायझेशन-अवेअर ट्रेनिंगचे (Quantization-Aware Training) तांत्रिक आधार
जेम्मा 3 साठी गुगलच्या QAT मॉडेलचे महत्त्व पूर्णपणे समजून घेण्यासाठी, quantization चे तांत्रिक तपशील आणि QAT त्याच्याशी संबंधित आव्हानांना कसे सामोरे जाते हे समजून घेणे महत्त्वाचे आहे.
क्वांटायझेशन (Quantization) समजून घेणे:
क्वांटायझेशन (Quantization) हे तंत्रिका नेटवर्कचा (neural networks) आकार आणि computational complexity कमी करण्यासाठी वापरले जाणारे तंत्र आहे, ज्यामध्ये weights आणि activations कमी precision ने दर्शविले जातात. Floating-point numbers (उदा. 32-bit किंवा 16-bit) वापरण्याऐवजी, quantized मॉडेल ही मूल्ये दर्शविण्यासाठी integers (उदा. 8-bit किंवा 4-bit) वापरतात. Precision मध्ये घट झाल्यामुळे अनेक फायदे होतात:
- कमी मेमरी फूटप्रिंट (Reduced Memory Footprint): Lower-precision representations मॉडेल store करण्यासाठी कमी मेमरीची आवश्यकता असते, ज्यामुळे मर्यादित मेमरी resources असलेल्या उपकरणांवर (devices) मॉडेल deploy करणे शक्य होते.
- वेगवान अनुमान (Faster Inference): Integer operations सामान्यतः floating-point operations पेक्षा वेगवान असतात, ज्यामुळे वेगवान inference times मिळतात.
- कमी ऊर्जा वापर (Lower Power Consumption): Integer operations floating-point operations पेक्षा कमी ऊर्जा वापरतात, ज्यामुळे quantized मॉडेल battery-powered उपकरणांसाठी अधिक योग्य ठरतात.
क्वांटायझेशनची आव्हाने:
क्वांटायझेशन (Quantization) महत्त्वपूर्ण फायदे देत असले तरी, ते काही आव्हाने देखील निर्माण करते:
- अचूकता ऱ्हास (Accuracy Degradation): Weights आणि activations ची precision कमी केल्याने अचूकता कमी होऊ शकते. डेटाच्या बारकावे (nuances) कॅप्चर (capture) करण्याची मॉडेलची क्षमता कमी होऊ शकते, परिणामी performance कमी होते.
- कॅलिब्रेशन समस्या (Calibration Issues): Integer द्वारे दर्शविलेल्या मूल्यांची श्रेणी मर्यादित आहे. यामुळे activations चे clipping किंवा saturation होऊ शकते, ज्यामुळे अचूकता आणखी कमी होऊ शकते.
क्वांटायझेशन-अवेअर ट्रेनिंग (Quantization-Aware Training - QAT): एक उपाय:
क्वांटायझेशन-अवेअर ट्रेनिंग (Quantization-Aware Training - QAT) हे एक तंत्र आहे जे training प्रक्रियेत quantization समाविष्ट करून अचूकता ऱ्हासाच्या समस्येचे निराकरण करते. QAT मध्ये, मॉडेल simulated quantization सह train केले जाते, म्हणजे weights आणि activations training च्या forward आणि backward passesदरम्यान quantize केले जातात. हे मॉडेलला quantization च्या परिणामांची भरपाई करण्यास शिकण्यास अनुमती देते, परिणामी अधिक अचूक quantized मॉडेल तयार होते.
QAT कसे कार्य करते:
सिम्युलेटेड क्वांटायझेशन (Simulated Quantization): Training दरम्यान, weights आणि activations प्रत्येक forward आणि backward pass नंतर desired precision (उदा. 8-bit किंवा 4-bit) मध्ये quantize केले जातात. हे quantization चे simulation करते जे inference दरम्यान apply केले जाईल.
ग्रेडियंट ॲडजस्टमेंट (Gradient Adjustment): Quantization च्या परिणामांसाठी gradients देखील ॲडजस्ट केले जातात. हे मॉडेलला quantization मुळे होणारी त्रुटी कमी करण्यास मदत करते.
फाइन-ट्यूनिंग (Fine-Tuning): Simulated quantization सह training केल्यानंतर, मॉडेल quantized weights आणि activations सह fine-tune केले जाते. हे quantized मॉडेलची अचूकता आणखी सुधारते.
QAT चे फायदे:
- सुधारित अचूकता (Improved Accuracy): QAT post-training quantization (PTQ) च्या तुलनेत quantized मॉडेलची अचूकता लक्षणीयरीत्या सुधारते, जे train केल्यानंतर मॉडेल quantize करते.
- क्वांटायझेशनसाठी मजबुती (Robustness to Quantization): QAT मॉडेलला quantization च्या परिणामांसाठी अधिक मजबूत करते, ज्यामुळे अचूकता न गमावता उच्च compression ratios साध्य करणे शक्य होते.
- हार्डवेअर compatibility (Hardware Compatibility): QAT मॉडेलला integer operations ला support करणाऱ्या हार्डवेअर प्लॅटफॉर्मवर deploy करण्याची परवानगी देते, जसे की मोबाइल उपकरणे आणि embedded systems.
जेम्मा 3 साठी गुगलची QAT अंमलबजावणी:
जेम्मा 3 साठी गुगलच्या QAT अंमलबजावणीमध्ये उच्च अचूकता आणि compression ratios साध्य करण्यासाठी quantization तंत्रज्ञानातील नवीनतम प्रगतीचा उपयोग केला जातो. त्यांच्या अंमलबजावणीचे विशिष्ट तपशील सार्वजनिकपणे उपलब्ध नाहीत, परंतु ते खालील तंत्रांचा वापर करतात:
- मिश्रित-परिशुद्धता क्वांटायझेशन (Mixed-Precision Quantization): अचूकता आणि compression ऑप्टिमाइझ (optimize) करण्यासाठी मॉडेलच्या वेगवेगळ्या भागांसाठी वेगवेगळ्या precision पातळीचा वापर करणे.
- पर-टेन्सर क्वांटायझेशन (Per-Tensor Quantization): Quantization मुळे होणारी त्रुटी कमी करण्यासाठी प्रत्येक tensor स्वतंत्रपणे quantize करणे.
- शिकण्यायोग्य क्वांटायझेशन पॅरामीटर्स (Learnable Quantization Parameters): अचूकता आणखी सुधारण्यासाठी training दरम्यान quantization पॅरामीटर्स शिकणे.
QAT आणि जेम्मा 3 चे व्यापक परिणाम
जेम्मा 3 साठी QAT मॉडेलचे प्रकाशन अधिक सुलभ आणि कार्यक्षम AI मॉडेलच्या विकासातील एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे. या मॉडेलच्या मेमरी फूटप्रिंट (memory footprint) आणि computational आवश्यकता कमी करून, गुगल विकासक (developers) आणि वापरकर्त्यांच्या विस्तृत श्रेणीला त्यांच्या क्षमतांचा लाभ घेण्यास सक्षम करत आहे. याचे अनेक महत्त्वाचे परिणाम आहेत:
AI चे लोकशाहीकरण (Democratization of AI):
Consumer-grade हार्डवेअरवर powerful AI मॉडेल चालवण्याची क्षमता AI मध्ये प्रवेश democratize करते, ज्यामुळे व्यक्ती आणि लहान व्यवसायांना महागड्या cloud-based services वर अवलंबून न राहता AI-powered ॲप्लिकेशन्स विकसित आणि deploy करणे शक्य होते.
एज कंप्यूटिंग (Edge Computing):
QAT मॉडेल एज कंप्यूटिंग ॲप्लिकेशन्ससाठी योग्य आहेत, जिथे डेटा cloud मध्ये न पाठवता उपकरणांवर locally process केला जातो. हे latency कमी करते, गोपनीयता सुधारते आणि autonomous vehicles आणि स्मार्ट सेन्सर्स (smart sensors) सारख्या नवीन ॲप्लिकेशन्सना सक्षम करते.
मोबाइल एआय (Mobile AI):
QAT मॉडेलचा कमी मेमरी फूटप्रिंट (memory footprint) त्यांना मोबाइल उपकरणांसाठी आदर्श बनवतो, ज्यामुळे real-time भाषांतर, image recognition आणि personalized शिफारसी (personalized recommendations) सारखी नवीन AI-powered वैशिष्ट्ये सक्षम होतात.
संशोधन आणि विकास (Research and Development):
जेम्मा 3 साठी ओपन-सोर्स QAT मॉडेलची उपलब्धता AI च्या क्षेत्रातील संशोधन आणि विकास (research and development) ला गती देईल, ज्यामुळे संशोधकांना नवीन quantization तंत्रांचा प्रयोग (experiment) करता येईल आणि quantized मॉडेलसाठी नवीन ॲप्लिकेशन्स शोधता येतील.
पर्यावरण स्थिरता (Environmental Sustainability):
AI मॉडेलचा ऊर्जा वापर कमी करून, QAT पर्यावरण स्थिरतेमध्ये योगदान देते. AI आपल्या जीवनात अधिकाधिक महत्वाचे बनत चालले आहे, त्यामुळे हे विशेषतः महत्त्वाचे आहे.
निष्कर्ष म्हणून, जेम्मा 3 साठी गुगलचे QAT मॉडेलचे प्रकाशन एक महत्त्वपूर्ण प्रगती आहे, ज्याचा AI च्या क्षेत्रावर कायमस्वरूपी प्रभाव पडेल. AI मॉडेलला अधिक सुलभ, कार्यक्षम आणि टिकाऊ बनवून, गुगल समाजाच्या फायद्यासाठी AI ची पूर्ण क्षमता अनलॉक (unlock) करण्यास मदत करत आहे. जेम्मा 3 च्या powerful architecture आणि QAT च्या efficient quantization तंत्रांचे संयोजन मोबाइल उपकरणांपासून एज कंप्यूटिंग आणि त्याहीपलीकडे विविध ॲप्लिकेशन्समध्ये नवकल्पना (innovation) चालवण्याचे आश्वासन देते.