Google Lancar Gemma 3: AI Ringan Berkuasa

Gemma 3: Era Baharu AI Terbuka dan Cekap

Hanya lebih setahun yang lalu, Google memulakan peralihan ketara dalam strategi AI-nya, beralih daripada pendekatan proprietari yang ketat untuk menerima pergerakan sumber terbuka dengan pelancaran siri Gemma. Kini, Gemma 3 mewakili satu lonjakan besar ke hadapan, mempamerkan dedikasi Google untuk menyediakan pembangun dengan model terbuka yang berkuasa, serba boleh dan dibangunkan secara bertanggungjawab.

Gemma 3 tersedia dalam empat saiz berbeza, memenuhi spektrum keupayaan pengkomputeran yang luas. Julatnya bermula dengan model yang sangat padat yang mempunyai hanya 1 bilion parameter, menjadikannya ideal untuk persekitaran yang terhad sumber seperti peranti mudah alih. Di hujung spektrum yang lain, Gemma 3 menawarkan model parameter 27 bilion, memberikan keseimbangan antara prestasi dan kecekapan. Google menegaskan bahawa model ini bukan sahaja model terbuka ‘paling maju’ dan ‘mudah alih’ mereka setakat ini, tetapi juga menekankan komitmen mereka terhadap pembangunan yang bertanggungjawab.

Mengatasi Persaingan

Dalam arena persaingan model AI ringan, prestasi adalah yang terpenting. Google mendakwa bahawa Gemma 3 mengatasi pesaingnya, termasuk DeepSeek-V3, Llama-405B Meta, dan o3-mini OpenAI. Prestasi unggul ini, menurut Google, meletakkan Gemma 3 sebagai model terkemuka yang mampu dijalankan pada satu cip pemecut AI, satu pencapaian penting dari segi kecekapan dan keberkesanan kos.

Tetingkap Konteks Dipertingkatkan: Mengingati Lebih Banyak untuk Keupayaan Dipertingkatkan

Aspek penting bagi mana-mana model AI ialah ‘tetingkap konteks’nya, yang menentukan jumlah maklumat yang boleh dikekalkan oleh model pada bila-bila masa. Tetingkap konteks yang lebih besar membolehkan model memproses dan memahami input yang lebih meluas, membawa kepada prestasi yang lebih baik dalam tugasan yang memerlukan pemahaman konteks yang lebih luas.

Walaupun tetingkap konteks Gemma 3 sebanyak 128,000 token mewakili peningkatan yang ketara berbanding pendahulunya, ia terutamanya membawa model terbuka Google sejajar dengan pesaing seperti Llama dan DeepSeek, yang telah mencapai saiz tetingkap konteks yang serupa. Walau bagaimanapun, peningkatan ini melengkapkan Gemma 3 untuk mengendalikan tugasan yang lebih kompleks dan memproses sebahagian besar maklumat dengan berkesan.

ShieldGemma 2: Mengutamakan Keselamatan Imej

Menyedari kepentingan keselamatan dan pembangunan AI yang bertanggungjawab, Google juga telah memperkenalkan ShieldGemma 2, penyemak keselamatan imej yang dibina di atas asas Gemma 3. Alat ini memperkasakan pembangun untuk mengenal pasti kandungan yang berpotensi berbahaya dalam imej, seperti bahan seksual eksplisit atau ganas. ShieldGemma 2 menekankan dedikasi Google untuk mengurangkan risiko yang berkaitan dengan kandungan yang dijana AI dan mempromosikan persekitaran digital yang lebih selamat.

Kebangkitan Robotik Google: Gemini Menjadi Tumpuan

Di sebalik kemajuan dalam model AI ringan, Google sedang membuat desakan baharu ke dalam bidang robotik. Memanfaatkan kuasa model perdana Gemini 2.0, bahagian DeepMind Google telah mencipta dua model khusus yang disesuaikan untuk aplikasi robotik.

Fokus yang diperbaharui pada robotik ini berikutan tempoh penilaian semula, ditandai dengan pemberhentian projek bulan Everyday Robots Alphabet beberapa tahun sebelumnya. Walau bagaimanapun, pada bulan Disember, Google memberi isyarat minatnya yang berterusan dalam bidang itu dengan mengumumkan perkongsian strategik dengan Apptronik, sebuah firma yang mengkhusus dalam robotik humanoid.

Robotik Gemini: Merapatkan Jurang Antara Bahasa dan Tindakan

Salah satu model robotik yang baru didedahkan, yang dinamakan Gemini Robotics, mempunyai keupayaan luar biasa untuk menterjemahkan arahan bahasa semula jadi ke dalam tindakan fizikal. Model ini melangkaui pelaksanaan arahan mudah dengan turut mempertimbangkan perubahan dalam persekitaran robot, menyesuaikan tindakannya dengan sewajarnya.

Google berbangga bahawa Gemini Robotics mempamerkan ketangkasan yang mengagumkan, mampu mengendalikan tugasan rumit seperti melipat origami dan membungkus barang ke dalam beg Ziploc. Tahap kawalan motor halus dan kebolehsuaian ini menyerlahkan potensi model ini untuk merevolusikan pelbagai industri, daripada pembuatan hingga logistik.

Gemini Robotics-ER: Menguasai Penaakulan Ruang

Model robotik kedua, Gemini Robotics-ER, memfokuskan pada penaakulan ruang, kemahiran kritikal untuk robot yang beroperasi dalam persekitaran yang kompleks dan dinamik. Model ini memperkasakan robot untuk melaksanakan tugasan yang memerlukan pemahaman tentang hubungan ruang, seperti menentukan cara optimum untuk menggenggam dan mengangkat cawan kopi yang diletakkan di hadapannya.

Dengan menguasai penaakulan ruang, Gemini Robotics-ER membuka kemungkinan untuk robot menavigasi dan berinteraksi dengan persekitaran mereka dengan lebih berkesan, membuka jalan untuk aplikasi dalam bidang seperti penjagaan bantuan, mencari dan menyelamat, dan penerokaan.

Keselamatan Diutamakan: Prinsip Teras dalam AI dan Robotik

Kedua-dua pengumuman Gemma 3 dan robotik banyak diselitkan dengan perbincangan tentang keselamatan, dan memang sepatutnya begitu. Model terbuka, secara semula jadi, memberikan cabaran keselamatan yang wujud kerana ia tidak berada di bawah kawalan langsung syarikat yang mengeluarkan. Google menekankan bahawa Gemma 3 telah menjalani ujian yang ketat, dengan perhatian khusus diberikan kepada potensinya untuk menjana bahan berbahaya, memandangkan keupayaan STEM model yang kukuh.

Dalam bidang robotik, potensi bahaya fizikal memerlukan penekanan yang lebih besar terhadap keselamatan. Gemini Robotics-ER direka khusus untuk menilai keselamatan tindakannya dan ‘menjana tindak balas yang sesuai,’ mengurangkan risiko kemalangan dan memastikan operasi yang bertanggungjawab.

Menyelidiki Lebih Dalam Seni Bina dan Keupayaan Gemma 3

Untuk menghargai sepenuhnya kepentingan Gemma 3, adalah penting untuk menyelidiki lebih mendalam reka bentuk seni binanya dan keupayaan yang ditawarkannya. Walaupun Google belum mengeluarkan butiran teknikal yang lengkap, beberapa aspek utama boleh disimpulkan daripada maklumat yang diberikan.

Penggunaan istilah ‘parameter’ merujuk kepada pembolehubah dalaman yang mengawal cara model AI berfungsi. Parameter ini dipelajari semasa proses latihan, di mana model didedahkan kepada sejumlah besar data dan melaraskan parameternya untuk mengoptimumkan prestasinya pada tugasan tertentu.

Hakikat bahawa Gemma 3 ditawarkan dalam empat saiz berbeza – 1B, 2B, 7B, dan 27B parameter – mencadangkan reka bentuk modular. Ini membolehkan pembangun memilih saiz model yang paling sesuai dengan keperluan dan sumber pengkomputeran mereka. Model yang lebih kecil sesuai untuk digunakan pada peranti dengan kuasa pemprosesan dan memori yang terhad, seperti telefon pintar dan sistem terbenam, manakala model yang lebih besar boleh digunakan untuk aplikasi yang lebih mencabar pada perkakasan yang lebih berkuasa.

Dakwaan bahawa Gemma 3 mengatasi pesaing seperti DeepSeek-V3, Llama-405B Meta, dan o3-mini OpenAI adalah berani. Ini membayangkan bahawa Google telah mencapai kemajuan yang ketara dalam pengoptimuman model dan teknik latihan. Walau bagaimanapun, tanpa penanda aras dan perbandingan bebas, sukar untuk mengesahkan dakwaan ini secara muktamad.

Tetingkap konteks 128,000 token, walaupun tidak inovatif, merupakan ciri penting untuk mengendalikan tugasan yang kompleks. Tetingkap konteks yang lebih besar membolehkan model ‘mengingati’ lebih banyak maklumat daripada input, membolehkannya memahami dokumen, perbualan atau urutan kod yang panjang dengan lebih baik. Ini amat penting untuk tugasan seperti ringkasan, menjawab soalan dan penjanaan kod.

ShieldGemma 2: Pemerhatian Lebih Dekat pada Keselamatan Imej

Pengenalan ShieldGemma 2 menyerlahkan kebimbangan yang semakin meningkat tentang potensi penyalahgunaan imej yang dijana AI. Deepfakes, contohnya, boleh digunakan untuk mencipta video atau imej yang realistik tetapi direka, yang berpotensi membahayakan individu atau menyebarkan maklumat yang salah.

ShieldGemma 2 berkemungkinan menggunakan gabungan teknik untuk mengenal pasti kandungan yang berpotensi berbahaya. Ini boleh termasuk:

• Pengelasan imej: Melatih model untuk mengenali kategori khusus kandungan berbahaya, seperti kebogelan, keganasan atau simbol kebencian.
• Pengesanan objek: Mengenal pasti objek tertentu dalam imej yang mungkin menunjukkan kandungan berbahaya, seperti senjata atau kelengkapan dadah.
• Pengecaman muka: Mengesan dan menganalisis muka untuk mengenal pasti potensi deepfakes atau kejadian penyamaran.
• Pengesanan anomali: Mengenal pasti imej yang menyimpang dengan ketara daripada corak biasa, yang boleh menunjukkan kandungan yang dimanipulasi atau sintetik.

Dengan menyediakan pembangun dengan alat seperti ShieldGemma 2, Google memperkasakan mereka untuk membina aplikasi AI yang lebih selamat dan lebih bertanggungjawab yang menggunakan imej.

Robotik Gemini dan Robotik Gemini-ER: Meneroka Masa Depan Robotik

Fokus Google yang diperbaharui pada robotik, dikuasakan oleh model Gemini 2.0, menandakan langkah penting ke arah mencipta robot yang lebih pintar dan berkebolehan. Keupayaan untuk menterjemahkan arahan bahasa semula jadi ke dalam tindakan (Gemini Robotics) dan melakukan penaakulan ruang (Gemini Robotics-ER) adalah kemajuan utama.

Keupayaan pemprosesan bahasa semula jadi Gemini Robotics berkemungkinan melibatkan gabungan:

• Pengecaman pertuturan: Menukar bahasa pertuturan kepada teks.
• Pemahaman bahasa semula jadi (NLU): Mentafsir makna teks, termasuk mengenal pasti tindakan yang diingini, objek yang terlibat, dan sebarang kekangan yang berkaitan.
• Perancangan gerakan: Menjana urutan pergerakan untuk robot melaksanakan tindakan yang diingini.
• Sistem kawalan: Melaksanakan pergerakan yang dirancang, dengan mengambil kira had fizikal robot dan persekitaran.

Keupayaan untuk mengendalikan tugasan seperti melipat origami dan membungkus barang ke dalam beg Ziploc menunjukkan tahap ketangkasan dan kawalan motor halus yang tinggi. Ini berkemungkinan melibatkan penderia, penggerak dan algoritma kawalan lanjutan.

Keupayaan penaakulan ruang Gemini Robotics-ER adalah penting untuk tugasan yang memerlukan pemahaman tentang dunia tiga dimensi. Ini boleh melibatkan:

• Penglihatan komputer: Memproses imej daripada kamera untuk melihat persekitaran, termasuk mengenal pasti objek, kedudukannya dan orientasinya.
• Pemahaman pemandangan 3D: Membina perwakilan persekitaran, termasuk hubungan ruang antara objek.
• Perancangan laluan: Menentukan laluan optimum untuk robot bergerak melalui persekitaran, mengelakkan halangan dan mencapai matlamatnya.
• Menggenggam dan manipulasi: Merancang dan melaksanakan pergerakan untuk menggenggam dan memanipulasi objek, dengan mengambil kira bentuk, berat dan kerapuhannya.
• Penaakulan tentang Keselamatan: Sebelum mengambil tindakan, menaakul sama ada selamat untuk dilaksanakan.

Penekanan pada keselamatan dalam kedua-dua model adalah amat penting. Robot yang beroperasi di dunia nyata berpotensi menyebabkan kemudaratan jika ia tidak berfungsi atau membuat keputusan yang salah. Mekanisme keselamatan boleh termasuk:

• Pengesanan perlanggaran: Penderia yang mengesan kemungkinan perlanggaran dan mencetuskan perhentian kecemasan.
• Penderiaan daya: Penderia yang mengukur daya yang dikenakan oleh robot, menghalangnya daripada mengenakan daya yang berlebihan pada objek atau orang.
• Kekangan keselamatan: Memprogramkan robot untuk mengelakkan tindakan atau kawasan tertentu yang dianggap tidak selamat.
• Kawalan manusia dalam gelung: Membenarkan pengendali manusia untuk campur tangan dan mengawal robot jika perlu.

Implikasi dan Hala Tuju Masa Depan

Pengumuman Gemma 3 dan model robotik Gemini baharu mempunyai implikasi yang ketara untuk masa depan AI dan robotik.

Sifat terbuka dan ringan Gemma 3 mendemokrasikan akses kepada model AI yang berkuasa, membolehkan pembangun mencipta aplikasi inovatif untuk pelbagai peranti. Ini boleh membawa kepada:

• Lebih banyak aplikasi mudah alih berkuasa AI: Pemprosesan bahasa semula jadi yang dipertingkatkan, pengecaman imej dan keupayaan AI lain pada telefon pintar dan tablet.
• Sistem terbenam yang lebih pintar: Kepintaran yang dipertingkatkan dalam peranti seperti peralatan rumah pintar, boleh pakai dan penderia industri.
• Peningkatan penggunaan AI dalam persekitaran yang terhad sumber: Membolehkan aplikasi AI di negara membangun atau kawasan terpencil dengan sambungan internet yang terhad.
• Lebih banyak model AI sumber terbuka

Kemajuan dalam robotik yang dikuasakan oleh Gemini boleh membawa kepada:

• Robot industri yang lebih berkebolehan: Peningkatan automasi dalam pembuatan, logistik dan industri lain.
• Robot bantuan untuk penjagaan kesihatan dan penjagaan warga emas: Robot yang boleh membantu dengan tugasan seperti pendispensan ubat, bantuan mobiliti dan persahabatan.
• Robot untuk mencari dan menyelamat: Robot yang boleh menavigasi persekitaran berbahaya dan mengesan mangsa.
• Robot penerokaan: Robot yang boleh meneroka lokasi terpencil atau berbahaya, seperti planet lain atau persekitaran laut dalam.

Penekanan pada keselamatan adalah penting untuk memastikan bahawa kemajuan ini digunakan secara bertanggungjawab dan memberi manfaat kepada masyarakat secara keseluruhan. Memandangkan AI dan robotik terus berkembang, adalah penting untuk menangani kebimbangan etika, mengurangkan potensi risiko, dan memastikan bahawa teknologi ini digunakan untuk kebaikan.