Gemma 3n: Revolutie in On-Device Inference met RAG

Google heeft Gemma 3n onthuld, een baanbrekend, klein, multimodale taalmodel dat nu in preview toegankelijk is op de innovatieve LiteRT Hugging Face community, naast een reeks eerder gelanceerde modellen. Gemma 3n is ontworpen om een ​​breed scala aan inputs te verwerken, waaronder tekst, afbeeldingen, video en audio. Bovendien faciliteert het fine-tuning, aanpassing via Retrieval-Augmented Generation (RAG) en functieaanroepen (function calling), allemaal aangedreven door de nieuwe AI Edge SDK’s.

Gemma 3n: De kracht onthuld

Gemma 3n wordt aangeboden in twee verschillende parametervarianten: Gemma 3n 2B en Gemma 3n 4B. Beide iteraties zijn uitgerust om tekst- en afbeeldingsinvoer te verwerken, en audioweergave zal naar verwachting in de nabije toekomst worden geïntegreerd, volgens prognoses van Google. Dit betekent een aanzienlijke sprong in schaal vergeleken met zijn voorganger, de niet-multimodale Gemma 3 1B, die eerder dit jaar debuteerde en slechts 529 MB vereiste om een indrukwekkende 2.585 tokens per seconde op een mobiele GPU te verwerken.

Volgens de technische specificaties van Google maakt Gemma 3n gebruik van selectieve parameteractivatie, een innovatieve techniek die is ontworpen voor efficiënt parameterbeheer. Dit impliceert dat de twee modellen een groter aantal parameters omvatten dan de 2B of 4B die actief zijn tijdens de inference. Deze strategische aanpak optimaliseert het gebruik van resources en verbetert de prestaties.

Fine-Tuning en Kwantisatie: Het ontsluiten van aanpassingsmogelijkheden

Google benadrukt de mogelijkheid voor ontwikkelaars om het basismodel fijn af te stemmen en vervolgens om te zetten en te kwantiseren met behulp van geavanceerde kwantisatietools die toegankelijk zijn via Google AI Edge. Dit stelt ontwikkelaars in staat om het model aan te passen aan specifieke toepassingen en de prestatiekarakteristieken te optimaliseren.

RAG Integratie: Taalmodellen verrijken met contextuele gegevens

Als alternatief voor fine-tuning kunnen Gemma 3n-modellen worden ingezet voor on-device Retrieval Augmented Generation (RAG), een methodologie die een taalmodel verrijkt met applicatiespecifieke gegevens. Deze augmentatie wordt gefaciliteerd door de AI ​​Edge RAG-bibliotheek, momenteel exclusief voor Android, maar met plannen voor uitbreiding naar andere platforms in de pijplijn.

De RAG-bibliotheek werkt via een gestroomlijnde pijplijn die bestaat uit verschillende belangrijke fasen:

• Data Import: Het opnemen van relevante gegevens in het systeem.
• Chunking en Indexing: Het segmenteren en organiseren van de gegevens voor efficiënt ophalen.
• Embeddings Generation: Het creëren van vectorrepresentaties van de gegevens voor semantisch begrip.
• Information Retrieval: Het identificeren en extraheren van relevante informatie op basis van zoekopdrachten van gebruikers.
• Response Generation: Het maken van coherente en contextueel relevante antwoorden met behulp van een LLM.

Dit robuuste raamwerk maakt uitgebreide aanpassing van de RAG-pijplijn mogelijk, inclusief ondersteuning voor aangepaste databases, chunking-strategieën en ophaalfuncties.

AI-Edge On-device Function calling SDK: De kloof overbruggen tussen modellen en echte acties

Tegelijk met de onthulling van Gemma 3n introduceerde Google de AI Edge On-device Function Calling SDK, aanvankelijk alleen beschikbaar op Android. Deze SDK stelt modellen in staat om specifieke functies aan te roepen, waardoor echte acties worden uitgevoerd.

Om een ​​LLM naadloos te integreren met een externe functie, moet de functie zorgvuldig worden beschreven door de naam op te geven, een beschrijvend verhaal dat uitlegt wanneer de LLM deze moet gebruiken en de vereiste parameters. Deze metadata is ingekapseld in een Tool-object, dat vervolgens via de GenerativeModel-constructor aan het grote taalmodel wordt doorgegeven. De function calling SDK biedt ondersteuning voor het ontvangen van functieaanroepen van de LLM op basis van de opgegeven beschrijving en het terugsturen van uitvoeringsresultaten naar de LLM.

Het potentieel verkennen: de Google AI Edge Gallery

Voor degenen die graag dieper in deze baanbrekende tools willen duiken, is de Google AI ​​Edge Gallery een waardevolle bron. Deze experimentele applicatie toont een divers scala aan modellen en faciliteert tekst-, beeld- en audioverwerking.

Dieper ingaan: De nuances van Gemma 3n en zijn ecosysteem

De komst van Gemma 3n markeert een belangrijke stap in de evolutie van on-device machine learning en biedt een krachtige combinatie van efficiëntie, aanpasbaarheid en functionaliteit. De multimodale mogelijkheden, in combinatie met ondersteuning voor RAG en function calling, ontsluiten een groot aantal mogelijkheden voor ontwikkelaars die intelligente en contextbewuste applicaties willen maken.

Selectieve parameteractivatie: Een diepe duik

De selectieve parameteractivatietechniek die door Gemma 3n wordt gebruikt, verdient nadere bestudering. Deze innovatieve aanpak stelt het model in staat om dynamisch alleen de parameters te activeren die nodig zijn voor een bepaalde taak, waardoor de rekenoverhead wordt geminimaliseerd en de efficiëntie wordt gemaximaliseerd. Dit is vooral cruciaal voor on-device implementatie, waar de resources vaak beperkt zijn.

Het onderliggende principe achter selectieve parameteractivatie ligt in de constatering dat niet alle parameters in een neuraal netwerk even belangrijk zijn voor alle taken. Door selectief alleen de meest relevante parameters te activeren, kan het model vergelijkbare prestaties bereiken met aanzienlijk lagere rekenkosten.

De implementatie van selectieve parameteractivatie omvat doorgaans een mechanisme om te bepalen welke parameters voor een bepaalde input moeten worden geactiveerd. Dit kan worden bereikt door middel van verschillende technieken, zoals:

• Aandachtmechanismen: Aandacht besteden aan de meest relevante delen van de input en de bijbehorende parameters activeren.
• Gating Mechanisms: Het gebruiken van een gating functie om de informatiestroom door verschillende delen van het netwerk te regelen.
• Sparse Training: Het trainen van het netwerk om sparse verbindingen te leren, zodat slechts een subset van de parameters actief is tijdens de inference.

De keuze van de techniek hangt af van de specifieke architectuur van het model en de kenmerken van de taak. Het overkoepelende doel is echter om alleen de parameters te identificeren en te activeren die het meest relevant zijn voor de gegeven input, waardoor de rekenkosten worden verlaagd en de efficiëntie wordt verbeterd.

RAG: Kennis en context vergroten

Retrieval Augmented Generation (RAG) vertegenwoordigt een paradigmaverschuiving in de manier waarop taalmodellen worden gebruikt. Door externe kennisbronnen te integreren, stelt RAG taalmodellen in staat om meer geïnformeerde, nauwkeurige en contextueel relevante antwoorden te genereren.

De RAG-pijplijn bestaat uit verschillende belangrijke fasen:

1. Data Indexing: In deze fase wordt de externe kennisbron geïndexeerd om het efficiënt ophalen van relevante informatie mogelijk te maken. Dit omvat doorgaans het maken van een vectorrepresentatie van elk document in de kennisbron, die vervolgens kan worden gebruikt om snel documenten te identificeren die vergelijkbaar zijn met een bepaalde query.
2. Information Retrieval: Wanneer een query wordt ontvangen, haalt het RAG-systeem de meest relevante documenten op uit de geïndexeerde kennisbron. Dit gebeurt doorgaans met behulp van een similarity search algoritme, dat de vectorrepresentatie van de query vergelijkt met de vectorrepresentaties van de documenten in de kennisbron.
3. Contextualization: De opgehaalde documenten worden vervolgens gebruikt om de context van de query te vergroten. Dit kan worden gedaan door de opgehaalde documenten eenvoudig aan de query toe te voegen, of door een meer geavanceerde techniek te gebruiken om de informatie uit de opgehaalde documenten in de queryrepresentatie te integreren.
4. Response Generation: Ten slotte wordt de augmented query ingevoerd in een taalmodel, dat een antwoord genereert op basis van de gecombineerde informatie uit de query en de opgehaalde documenten.

RAG biedt verschillende voordelen ten opzichte van traditionele taalmodellen:

• Increased Accuracy: Door externe kennis op te nemen, kunnen RAG-modellen nauwkeurigere en feitelijke antwoorden genereren.
• Improved Contextual Understanding: RAG-modellen kunnen de context van een query beter begrijpen door gebruik te maken van de informatie in de opgehaalde documenten.
• Reduced Hallucinations: Het is minder waarschijnlijk dat RAG-modellen hallucineren of onzinnige antwoorden genereren, omdat ze zijn gebaseerd op externe kennis.
• Adaptability to New Information: RAG-modellen kunnen zich eenvoudig aanpassen aan nieuwe informatie door de geïndexeerde kennisbron eenvoudigweg bij te werken.

Function calling: Interageren met de echte wereld

De AI ​​Edge On-device Function Calling SDK vertegenwoordigt een belangrijke stap in de richting van het in staat stellen van taalmodellen om met de echte wereld te interageren. Door modellen in staat te stellen externe functies aan te roepen, ontsluit de SDK een breed scala aan mogelijkheden voor het creëren van intelligente en contextbewuste applicaties.

Het function calling proces omvat typisch de volgende stappen:

1. Function Definition: De ontwikkelaar definieert de functies die het taalmodel kan aanroepen. Dit omvat het specificeren van de naam van de functie, een beschrijving van wat de functie doet en de parameters die de functie accepteert.
2. Tool Object Creation: De ontwikkelaar maakt een Tool-object dat de functiedefinitie inkapselt. Dit object wordt vervolgens doorgegeven aan het taalmodel.
3. Function Call Generation: Wanneer het taalmodel een echte actie moet uitvoeren, genereert het een functieaanroep. Deze aanroep omvat de naam van de functie die moet worden aangeroepen en de waarden van de parameters die aan de functie moeten worden doorgegeven.
4. Function Execution: De functieaanroep wordt vervolgens door het systeem uitgevoerd. Dit omvat doorgaans het aanroepen van de bijbehorende API of service.
5. Result Transmission: De resultaten van de functie-uitvoering worden vervolgens teruggestuurd naar het taalmodel.
6. Response Generation: Ten slotte gebruikt het taalmodel de resultaten van de functie-uitvoering om een antwoord te genereren.

De function calling SDK stelt taalmodellen in staat om een ​​breed scala aan taken uit te voeren, zoals:

• Accessing Information from External Sources: Het model kan functies aanroepen om informatie op te halen uit databases, API’s en andere externe bronnen.
• Controlling Devices and Appliances: Het model kan functies aanroepen om smart home-apparaten te bedienen, zoals lampen, thermostaten en apparaten.
• Performing Transactions: Het model kan functies aanroepen om financiële transacties uit te voeren, zoals het doen van betalingen en het overmaken van geld.
• Automating Tasks: Het model kan functies aanroepen om complexe taken te automatiseren, zoals het plannen van afspraken en het verzenden van e-mails.

De Google AI Edge Gallery: Een showcase van innovatie

De Google AI ​​Edge Gallery dient als een essentieel platform voor het tonen van de mogelijkheden van Gemma 3n en de bijbehorende tools. Door een interactieve omgeving te bieden waar ontwikkelaars met deze technologieën kunnen experimenteren, stimuleert de gallery innovatie en versnelt het de ontwikkeling van nieuwe applicaties.

De gallery bevat een divers scala aan modellen en demo’s, die het potentieel van Gemma 3n voor verschillende taken demonstreren, zoals:

• Image Recognition: Identificeren van objecten en scènes in afbeeldingen.
• Natural Language Processing: Begrijpen en genereren van menselijke taal.
• Speech Recognition: Het transcriberen van gesproken taal naar tekst.
• Audio Processing: Analyseren en manipuleren van audiosignalen.

De gallery biedt ook toegang tot de AI ​​Edge SDK’s, waardoor ontwikkelaars deze technologieën in hun eigen applicaties kunnen integreren.

De toekomst van on-device machine learning

De opkomst van Gemma 3n en het bijbehorende ecosysteem luidt een nieuw tijdperk in voor on-device machine learning. Door efficiëntie, aanpasbaarheid en functionaliteit te combineren, stelt Gemma 3n ontwikkelaars in staat om intelligente en contextbewuste applicaties te maken die rechtstreeks op apparaten kunnen worden uitgevoerd, zonder dat er een constante internetverbinding nodig is.

Dit heeft diepgaande gevolgen voor verschillende industrieën, waaronder:

• Mobile: Het mogelijk maken van intelligentere en responsievere mobiele applicaties.
• IoT: Het aandrijven van slimme apparaten die onafhankelijk en autonoom kunnen werken.
• Automotive: Het verbeteren van de veiligheid en het gemak van autonome voertuigen.
• Healthcare: Het verbeteren van de nauwkeurigheid en efficiëntie van medische diagnose en behandeling.

Naarmate on-device machine learning-technologieën zich blijven ontwikkelen, kunnen we verwachten dat er in de komende jaren nog meer innovatieve en impactvolle toepassingen zullen ontstaan. Gemma 3n vertegenwoordigt een belangrijke stap in deze reis en maakt de weg vrij voor een toekomst waarin intelligentie naadloos is geïntegreerd in ons dagelijks leven.