Gemma 3n: Revolusi Inferens Peranti dengan RAG

Google telah melancarkan Gemma 3n, model bahasa kecil multimodal terobosan yang kini boleh diakses dalam pratonton di komuniti LiteRT Hugging Face yang inovatif, bersama-sama dengan pelbagai model yang telah dilancarkan sebelum ini. Gemma 3n direka bentuk untuk memproses pelbagai jenis input, termasuk teks, imej, video, dan audio. Lebih-lebih lagi, ia memudahkan penalaan halus, penyesuaian melalui penjanaan dipertingkat pengambilan semula (RAG), dan panggilan fungsi, semuanya dikuasakan oleh AI Edge SDKs yang novel.

Gemma 3n: Mendedahkan Kuasa Dalaman

Gemma 3n ditawarkan dalam dua varian parameter yang berbeza: Gemma 3n 2B dan Gemma 3n 4B. Kedua-dua lelaran dilengkapi untuk mengendalikan input teks dan imej, dengan sokongan audio yang dijadualkan untuk disepadukan dalam masa terdekat, menurut unjuran Google. Ini menandakan lonjakan yang besar dalam skala berbanding pendahulunya, Gemma 3 1B bukan multimodal, yang memulakan kerjaya awal tahun ini dan memerlukan hanya 529MB untuk menguruskan 2,585 token yang mengagumkan sesaat pada GPU mudah alih.

Menurut spesifikasi teknikal Google, Gemma 3n memanfaatkan pengaktifan parameter selektif, teknik inovatif yang direka untuk pengurusan parameter yang cekap. Ini membayangkan bahawa kedua-dua model merangkumi bilangan parameter yang lebih besar daripada 2B atau 4B yang terlibat secara aktif semasa inferens. Pendekatan strategik ini mengoptimumkan penggunaan sumber dan meningkatkan prestasi.

Penalaan Halus dan Kuantisasi: Melepaskan Penyesuaian

Google menekankan keupayaan untuk pembangun menala halus model asas dan seterusnya menukar dan mengkuantifikasikannya menggunakan alatan kuantisasi canggih yang boleh diakses melalui Google AI Edge. Ini memperkasakan pembangun untuk menyesuaikan model kepada aplikasi tertentu dan mengoptimumkan ciri prestasi mereka.

Integrasi RAG: Memperkaya Model Bahasa dengan Data Kontekstual

Sebagai alternatif kepada penalaan halus, model Gemma 3n boleh digunakan untuk Penjanaan Dipertingkat Pengambilan Semula (RAG) dalam peranti, metodologi yang memperkaya model bahasa dengan data khusus aplikasi. Augmentasi ini difasilitasi oleh pustaka AI Edge RAG, yang pada masa ini eksklusif untuk Android tetapi dengan rancangan untuk pengembangan ke platform lain dalam perancangan.

Pustaka RAG beroperasi melalui talian paip yang diperkemas yang terdiri daripada beberapa peringkat utama:

• Import Data: Memasukkan data yang berkaitan ke dalam sistem.
• Pecahan dan Pengindeksan: Pembahagian dan penyusunan data untuk pengambilan yang cekap.
• Penjanaan Pembenaman: Mewujudkan perwakilan vektor data untuk pemahaman semantik.
• Pengambilan Maklumat: Mengenal pasti dan mengekstrak maklumat yang berkaitan berdasarkan pertanyaan pengguna.
• Penjanaan Respons: Mereka bentuk respons yang koheren dan berkaitan secara kontekstual menggunakan LLM.

Rangka kerja teguh ini membolehkan penyesuaian menyeluruh bagi talian paip RAG, merangkumi sokongan untuk pangkalan data tersuai, strategi pecahan dan fungsi pengambilan semula.

AI Edge On-device Function Calling SDK: Merapatkan Jurang Antara Model dan Tindakan Dunia Sebenar

Seiring dengan pelancaran Gemma 3n, Google memperkenalkan AI Edge On-device Function Calling SDK, yang pada mulanya hanya tersedia di Android. SDK ini memperkasakan model untuk memanggil fungsi tertentu, dengan itu melaksanakan tindakan dunia sebenar.

Untuk menyepadukan LLM dengan lancar dengan fungsi luaran, fungsi mesti diterangkan dengan teliti dengan menyatakan namanya, naratif deskriptif yang menjelaskan bilakah LLM harus menggunakannya, dan parameter yang diperlukan. Metadata ini diringkaskan dalam objek Tool, yang seterusnya dihantar ke model bahasa besar melalui pembina GenerativeModel. SDK panggilan fungsi menggabungkan sokongan untuk menerima panggilan fungsi daripada LLM berdasarkan perihalan yang diberikan dan menghantar hasil pelaksanaan kembali ke LLM.

Meneroka Potensi: Galeri AI Edge Google

Bagi mereka yang berminat untuk menyelidiki lebih mendalam ke dalam alatan terobosan ini, Galeri AI Edge Google berdiri sebagai sumber yang tidak ternilai. Aplikasi eksperimen ini mempamerkan pelbagai model dan memudahkan pemprosesan teks, imej dan audio.

Menyelami Lebih Dalam: Nuansa Gemma 3n dan Ekosistem Ia

Kemunculan Gemma 3n menandakan langkah penting dalam evolusi pembelajaran mesin dalam peranti, menawarkan gabungan potensi kecekapan, kebolehsuaian dan kefungsian. Keupayaan multimodalnya, ditambah dengan sokongan untuk RAG dan panggilan fungsi, membuka pelbagai kemungkinan untuk pembangun yang ingin mencipta aplikasi pintar dan sedar konteks.

Pengaktifan Parameter Selektif: Penyelaman Mendalam

Teknik pengaktifan parameter selektif yang digunakan oleh Gemma 3n memerlukan penelitian yang lebih rapi. Pendekatan inovatif ini membolehkan model mengaktifkan secara dinamik hanya parameter yang diperlukan untuk tugasan yang diberikan, dengan itu meminimumkan overhed pengiraan dan memaksimumkan kecekapan. Ini amat penting untuk penggunaan dalam peranti, di mana sumber sering terhad.

Prinsip yang mendasari pengaktifan parameter selektif terletak pada pemerhatian bahawa tidak semua parameter dalam rangkaian saraf sama penting untuk semua tugas. Dengan mengaktifkan secara selektif hanya parameter yang paling relevan, model boleh mencapai prestasi yang setanding dengan kos pengiraan yang jauh lebih rendah.

Pelaksanaan pengaktifan parameter selektif biasanya melibatkan mekanisme untuk menentukan parameter yang hendak diaktifkan untuk input yang diberikan. Ini boleh dicapai melalui pelbagai teknik, seperti:

• Mekanisme Perhatian: Menumpukan perhatian pada bahagian input yang paling relevan dan mengaktifkan parameter yang sepadan.
• Mekanisme Pintu: Menggunakan fungsi pintu untuk mengawal aliran maklumat melalui bahagian rangkaian yang berbeza.
• Latihan Jarang: Melatih rangkaian untuk mempelajari sambungan yang jarang, supaya hanya subset parameter yang aktif semasa inferens.

Pilihan teknik bergantung pada seni bina khusus model dan ciri-ciri tugas. Walau bagaimanapun, matlamat menyeluruh adalah untuk mengenal pasti dan mengaktifkan hanya parameter yang paling relevan untuk input yang diberikan, dengan itu mengurangkan kos pengiraan dan meningkatkan kecekapan.

RAG: Menambah Pengetahuan dan Konteks

Penjanaan Dipertingkat Pengambilan Semula (RAG) mewakili perubahan paradigma dalam cara model bahasa digunakan. Dengan menyepadukan sumber pengetahuan luaran, RAG membolehkan model bahasa menjana respons yang lebih bermaklumat, tepat dan berkaitan secara kontekstual.

Talian paip RAG terdiri daripada beberapa peringkat utama:

1. Pengindeksan Data: Dalam peringkat ini, sumber pengetahuan luaran diindeks untuk membolehkan pengambilan maklumat yang berkaitan dengan cekap. Ini biasanya melibatkan penciptaan perwakilan vektor bagi setiap dokumen dalam sumber pengetahuan, yang kemudiannya boleh digunakan untuk mengenal pasti dokumen yang serupa dengan pertanyaan yang diberikan dengan cepat.
2. Pengambilan Maklumat: Apabila pertanyaan diterima, sistem RAG mendapatkan semula dokumen yang paling berkaitan daripada sumber pengetahuan yang diindeks. Ini biasanya dilakukan menggunakan algoritma carian persamaan, yang membandingkan perwakilan vektor pertanyaan dengan perwakilan vektor dokumen dalam sumber pengetahuan.
3. Kontekstualisasi: Dokumen yang diperoleh semula kemudiannya digunakan untuk menambah konteks pertanyaan. Ini boleh dilakukan dengan hanya menggabungkan dokumen yang diperoleh semula dengan pertanyaan, atau dengan menggunakan teknik yang lebih canggih untuk menyepadukan maklumat daripada dokumen yang diperoleh semula ke dalam perwakilan pertanyaan.
4. Penjanaan Respons: Akhir sekali, pertanyaan yang ditambah diberikan kepada model bahasa, yang menjana respons berdasarkan gabungan maklumat daripada pertanyaan dan dokumen yang diperoleh semula.

RAG menawarkan beberapa kelebihan berbanding model bahasa tradisional:

• Ketepatan yang Meningkat: Dengan memasukkan pengetahuan luaran, model RAG boleh menjana respons yang lebih tepat dan faktual.
• Pemahaman Kontekstual yang Dipertingkatkan: Model RAG boleh memahami konteks pertanyaan dengan lebih baik dengan memanfaatkan maklumat dalam dokumen yang diperoleh semula.
• Halusinasi yang Dikurangkan: Model RAG kurang berkemungkinan untuk berhalusinasi atau menjana respons yang tidak masuk akal, kerana ia berasaskan pengetahuan luaran.
• Kebolehsuaian kepada Maklumat Baharu: Model RAG boleh menyesuaikan diri dengan mudah kepada maklumat baharu dengan hanya mengemas kini sumber pengetahuan yang diindeks.

Panggilan Fungsi: Berinteraksi dengan Dunia Sebenar

AI Edge On-device Function Calling SDK mewakili langkah penting ke arah membolehkan model bahasa berinteraksi dengan dunia sebenar. Dengan membenarkan model memanggil fungsi luaran, SDK membuka pelbagai kemungkinan untuk mencipta aplikasi pintar dan sedar konteks.

Proses panggilan fungsi biasanya melibatkan langkah-langkah berikut:

1. Takrifan Fungsi: Pembangun mentakrifkan fungsi yang boleh dipanggil oleh model bahasa. Ini termasuk menyatakan nama fungsi, perihalan tentang apa yang dilakukan oleh fungsi itu, dan parameter yang diterima oleh fungsi itu.
2. Penciptaan Objek Alat: Pembangun mencipta objek Tool yang merangkumi takrifan fungsi. Objek ini kemudiannya dihantar ke model bahasa.
3. Penjanaan Panggilan Fungsi: Apabila model bahasa perlu melaksanakan tindakan dunia sebenar, ia menjana panggilan fungsi. Panggilan ini termasuk nama fungsi yang akan dipanggil dan nilai parameter yang akan dihantar kepada fungsi.
4. Pelaksanaan Fungsi: Panggilan fungsi kemudiannya dilaksanakan oleh sistem. Ini biasanya melibatkan pemanggilan API atau perkhidmatan yang sepadan.
5. Penghantaran Hasil: Hasil pelaksanaan fungsi kemudiannya dihantar kembali ke model bahasa.
6. Penjanaan Respons: Akhir sekali, model bahasa menggunakan hasil pelaksanaan fungsi untuk menjana respons.

SDK panggilan fungsi membolehkan model bahasa melaksanakan pelbagai tugas, seperti:

• Mengakses Maklumat daripada Sumber Luaran: Model boleh memanggil fungsi untuk mendapatkan semula maklumat daripada pangkalan data, API dan sumber luaran lain.
• Mengawal Peranti dan Peralatan: Model boleh memanggil fungsi untuk mengawal peranti rumah pintar, seperti lampu, termostat dan peralatan.
• Melaksanakan Transaksi: Model boleh memanggil fungsi untuk melaksanakan transaksi kewangan, seperti membuat pembayaran dan memindahkan dana.
• Mengautomasikan Tugas: Model boleh memanggil fungsi untuk mengautomasikan tugas kompleks, seperti menjadualkan janji temu dan menghantar e-mel.

Galeri AI Edge Google: Pameran Inovasi

Galeri AI Edge Google berfungsi sebagai platform penting untuk mempamerkan keupayaan Gemma 3n dan alat-alat yang berkaitan dengannya. Dengan menyediakan persekitaran interaktif di mana pembangun boleh bereksperimen dengan teknologi ini, galeri itu memupuk inovasi dan mempercepatkan pembangunan aplikasi baharu.

Galeri ini menampilkan pelbagai model dan demo, yang mempamerkan potensi Gemma 3n untuk pelbagai tugas, seperti:

• Pengecaman Imej: Mengenal pasti objek dan pemandangan dalam imej.
• Pemprosesan Bahasa Semulajadi: Memahami dan menjana bahasa manusia.
• Pengecaman Pertuturan: Mentranskripsi bahasa pertuturan ke dalam teks.
• Pemprosesan Audio: Menganalisis dan memanipulasi isyarat audio.

Galeri ini juga menyediakan akses kepada AI Edge SDKs, yang membolehkan pembangun menyepadukan teknologi ini ke dalam aplikasi mereka sendiri.

Masa Depan Pembelajaran Mesin Dalam Peranti

Kemunculan Gemma 3n dan ekosistem yang menyertainya menandakan era baharu untuk pembelajaran mesin dalam peranti. Dengan menggabungkan kecekapan, kebolehsuaian dan kefungsian, Gemma 3n memperkasakan pembangun untuk mencipta aplikasi pintar dan sedar konteks yang boleh dijalankan terus pada peranti, tanpa memerlukan sambungan internet yang berterusan.

Ini mempunyai implikasi yang mendalam untuk pelbagai industri, termasuk:

• Mudah Alih: Mendayakan aplikasi mudah alih yang lebih pintar dan responsif.
• IoT: Menjana peranti pintar yang boleh beroperasi secara bebas dan autonomi.
• Automotif: Meningkatkan keselamatan dan kemudahan kenderaan autonomi.
• Penjagaan Kesihatan: Meningkatkan ketepatan dan kecekapan diagnosis dan rawatan perubatan.

Apabila teknologi pembelajaran mesin dalam peranti terus berkembang, kita boleh menjangkakan untuk melihat lebih banyak aplikasi inovatif dan berimpak muncul pada tahun-tahun akan datang. Gemma 3n mewakili langkah penting dalam perjalanan ini, membuka jalan untuk masa depan di mana kecerdasan disepadukan dengan lancar ke dalam kehidupan kita seharian.