ਗੂਗਲ ਨੇ ਜੇਮਾ 3 ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤਾ

Gemma 3: ਓਪਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ AI ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਯੁੱਗ

ਇੱਕ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, Google ਨੇ ਆਪਣੀ AI ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ, Gemma ਸੀਰੀਜ਼ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਮਲਕੀਅਤ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੋ ਕੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਅੰਦੋਲਨ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਲਿਆ। ਹੁਣ, Gemma 3 ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਛਾਲ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਬਹੁਮੁਖੀ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਓਪਨ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ Google ਦੇ ਸਮਰਪਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

Gemma 3 ਚਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰੇਂਜ ਸਿਰਫ 1 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸੰਖੇਪ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਰਗੇ ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਦੇ ਦੂਜੇ ਸਿਰੇ ‘ਤੇ, Gemma 3 ਇੱਕ 27 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। Google ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਉਸਦੇ ‘ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ’ ਅਤੇ ‘ਪੋਰਟੇਬਲ’ ਓਪਨ ਮਾਡਲ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ‘ਤੇ ਵੀ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਪਛਾੜਨਾ

ਹਲਕੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। Google ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ Gemma 3 ਆਪਣੇ ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ DeepSeek-V3, Meta’s Llama-405B, ਅਤੇ OpenAI’s o3-mini ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। Google ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹ ਉੱਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, Gemma 3 ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ AI ਐਕਸਲੇਟਰ ਚਿੱਪ ‘ਤੇ ਚੱਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤੀ।

ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ: ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਲਈ ਹੋਰ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ

ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਇਸਦੀ ‘ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ’ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਕਿ Gemma 3 ਦੀ 128,000 ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਇਸਦੇ ਪੂਰਵਜਾਂ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ Google ਦੇ ਓਪਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ Llama ਅਤੇ DeepSeek ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਮਾਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਆਕਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲਏ ਹਨ। ਫਿਰ ਵੀ, ਇਹ ਵਾਧਾ Gemma 3 ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ShieldGemma 2: ਚਿੱਤਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ

ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹੋਏ, Google ਨੇ ShieldGemma 2 ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ Gemma 3 ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ‘ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂਚਕਰਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਿਨਸੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਾਂ ਹਿੰਸਕ ਸਮੱਗਰੀ। ShieldGemma 2 AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਡਿਜੀਟਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ Google ਦੇ ਸਮਰਪਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

Google ਦਾ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਪੁਨਰਜਾਗਰਣ: Gemini ਕੇਂਦਰ ਪੜਾਅ ਲੈਂਦਾ ਹੈ

ਹਲਕੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, Google ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਧੱਕਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ Gemini 2.0 ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, Google ਦੇ DeepMind ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਨੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਦੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਹਨ।

ਰੋਬੋਟਿਕਸ ‘ਤੇ ਇਹ ਨਵਾਂ ਫੋਕਸ ਮੁੜ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਮਿਆਦ ਦਾ ਪਾਲਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ Alphabet’s Everyday Robots ਮੂਨਸ਼ਾਟ ਦੇ ਬੰਦ ਹੋਣ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦਸੰਬਰ ਵਿੱਚ, Google ਨੇ ਹਿਊਮਨੋਇਡ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਇੱਕ ਫਰਮ, Apptronik ਨਾਲ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਭਾਈਵਾਲੀ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕਰਕੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਨਿਰੰਤਰ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ।

Gemini Robotics: ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ

ਨਵੇਂ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਜਿਸਦਾ ਨਾਮ Gemini Robotics ਹੈ, ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਭੌਤਿਕ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਕਮਾਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਰੋਬੋਟ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ‘ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਕੇ, ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਢਾਲ ਕੇ ਸਧਾਰਨ ਕਮਾਂਡ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

Google ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ Gemini Robotics ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਨਿਪੁੰਨਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਓਰੀਗਾਮੀ ਨੂੰ ਫੋਲਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜ਼ਿਪਲੋਕ ਬੈਗਾਂ ਵਿੱਚ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੈਕ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਵਧੀਆ ਮੋਟਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਇਹ ਪੱਧਰ ਇਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਨਿਰਮਾਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਤੱਕ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Gemini Robotics-ER: ਸਥਾਨਿਕ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ

ਦੂਜਾ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਮਾਡਲ, Gemini Robotics-ER, ਸਥਾਨਿਕ ਤਰਕ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰੋਬੋਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁਨਰ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸਥਾਨਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖੇ ਗਏ ਕੌਫੀ ਮੱਗ ਨੂੰ ਫੜਨ ਅਤੇ ਚੁੱਕਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ।

ਸਥਾਨਿਕ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਕੇ, Gemini Robotics-ER ਰੋਬੋਟਾਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਸਹਾਇਕ ਦੇਖਭਾਲ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਬਚਾਅ, ਅਤੇ ਖੋਜ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਹਿਲਾਂ: AI ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ

Gemma 3 ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦੋਵਾਂ ਘੋਸ਼ਣਾਵਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾਵਾਂ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਹੀ ਵੀ ਹੈ। ਓਪਨ ਮਾਡਲ, ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੁਆਰਾ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਸਿੱਧੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਧੀਨ ਨਹੀਂ ਹਨ। Google ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ Gemma 3 ਦੀ ਸਖ਼ਤ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਪਦਾਰਥ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ‘ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਮਜ਼ਬੂਤ STEM ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ।

ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਸਰੀਰਕ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ‘ਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। Gemini Robotics-ER ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ‘ਢੁਕਵੇਂ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਨ’ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਦੁਰਘਟਨਾਵਾਂ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਸੰਚਾਲਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

Gemma 3 ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨਾ

Gemma 3 ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ Google ਨੇ ਪੂਰੇ ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵੇ ਜਾਰੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

‘ਪੈਰਾਮੀਟਰ’ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਲਿਆਂਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਤੱਥ ਕਿ Gemma 3 ਨੂੰ ਚਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - 1B, 2B, 7B, ਅਤੇ 27B ਪੈਰਾਮੀਟਰ - ਇੱਕ ਮਾਡਯੂਲਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਕਾਰ ਚੁਣਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ। ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਸੀਮਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਵਰ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਵਾਲੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਅਤੇ ਏਮਬੈਡਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ‘ਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਮੰਗ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਕਿ Gemma 3 DeepSeek-V3, Meta’s Llama-405B, ਅਤੇ OpenAI’s o3-mini ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਦਲੇਰ ਹੈ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ Google ਨੇ ਮਾਡਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸੁਤੰਤਰ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇਹਨਾਂ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।

128,000 ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਗ੍ਰਾਊਂਡਬ੍ਰੇਕਿੰਗ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ‘ਯਾਦ ਰੱਖਣ’ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਲੰਬੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਗੱਲਬਾਤਾਂ, ਜਾਂ ਕੋਡ ਕ੍ਰਮਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਖੇਪ, ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਅਤੇ ਕੋਡ ਉਤਪਾਦਨ ਵਰਗੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ShieldGemma 2: ਚਿੱਤਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਨਜ਼ਰ

ShieldGemma 2 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਵੱਧ ਰਹੀ ਚਿੰਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਡੀਪਫੇਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਪਰ ਮਨਘੜਤ ਵੀਡੀਓ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫੈਲਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ShieldGemma 2 ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ: ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਗਨਤਾ, ਹਿੰਸਾ, ਜਾਂ ਨਫ਼ਰਤ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ।
• ਵਸਤੂ ਖੋਜ: ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖਾਸ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਜੋ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਥਿਆਰ ਜਾਂ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ।
• ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ: ਸੰਭਾਵੀ ਡੀਪਫੇਕ ਜਾਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਚਿਹਰਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ।
• ਅਸਧਾਰਨਤਾ ਖੋਜ: ਉਹਨਾਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਜੋ ਆਮ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਭਟਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਜਾਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ShieldGemma 2 ਵਰਗਾ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, Google ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

Gemini Robotics ਅਤੇ Gemini Robotics-ER: ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ

Google ਦਾ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ‘ਤੇ ਨਵਾਂ ਫੋਕਸ, Gemini 2.0 ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ, ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥ ਰੋਬੋਟ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੁਦਰਤੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ (Gemini Robotics) ਅਤੇ ਸਥਾਨਿਕ ਤਰਕ (Gemini Robotics-ER) ਕਰਨਾ ਮੁੱਖ ਤਰੱਕੀਆਂ ਹਨ।

Gemini Robotics ਦੀਆਂ ਕੁਦਰਤੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:

• ਭਾਸ਼ਣ ਪਛਾਣ: ਬੋਲੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ।
• ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ (NLU): ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਅਰਥ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕਾਰਵਾਈ, ਸ਼ਾਮਲ ਵਸਤੂਆਂ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
• ਮੋਸ਼ਨ ਪਲੈਨਿੰਗ: ਰੋਬੋਟ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ।
• ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ: ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ, ਰੋਬੋਟ ਦੀਆਂ ਭੌਤਿਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ।

ਓਰੀਗਾਮੀ ਨੂੰ ਫੋਲਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜ਼ਿਪਲੋਕ ਬੈਗਾਂ ਵਿੱਚ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੈਕ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਨਿਪੁੰਨਤਾ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਮੋਟਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉੱਨਤ ਸੈਂਸਰ, ਐਕਚੁਏਟਰ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

Gemini Robotics-ER ਦੀਆਂ ਸਥਾਨਿਕ ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਤਿੰਨ-ਅਯਾਮੀ ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ: ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
• 3D ਸੀਨ ਸਮਝ: ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਬਣਾਉਣਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਥਾਨਿਕ ਸਬੰਧ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
• ਮਾਰਗ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ: ਰੋਬੋਟ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ, ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਟੀਚੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਰਗ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ।
• ਪਕੜ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ: ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਕਾਰ, ਭਾਰ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਫੜਨ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ।
• ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਕਰਨਾ: ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਤਰਕ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ।

ਦੋਵਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰੋਬੋਟ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਉਹ ਖਰਾਬ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਗਲਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• ਟੱਕਰ ਖੋਜ: ਸੈਂਸਰ ਜੋ ਸੰਭਾਵੀ ਟੱਕਰਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਸਟਾਪਾਂ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਫੋਰਸ ਸੈਂਸਿੰਗ: ਸੈਂਸਰ ਜੋ ਰੋਬੋਟ ਦੁਆਰਾ ਲਗਾਏ ਗਏ ਬਲ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹਨ, ਇਸਨੂੰ ਵਸਤੂਆਂ ਜਾਂ ਲੋਕਾਂ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਲ ਲਗਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ।
• ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੁਕਾਵਟਾਂ: ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਕੁਝ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਜਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਕਰਨਾ ਜੋ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਮੰਨੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
• ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਕੰਟਰੋਲ: ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਆਪਰੇਟਰ ਨੂੰ ਦਖਲ ਦੇਣ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟ ਦਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲੈਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣਾ ਜੇਕਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇ।

ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ

Gemma 3 ਅਤੇ ਨਵੇਂ Gemini ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਘੋਸ਼ਣਾਵਾਂ AI ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।

Gemma 3 ਦੀ ਓਪਨ ਅਤੇ ਹਲਕੇ ਭਾਰ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਵਧੇਰੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਸ: ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ ਅਤੇ ਟੈਬਲੇਟਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਹੋਰ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ।
• ਸਮਾਰਟ ਏਮਬੈਡਡ ਸਿਸਟਮ: ਸਮਾਰਟ ਹੋਮ ਉਪਕਰਨਾਂ, ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਸੈਂਸਰਾਂ ਵਰਗੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰੀ ਗਈ ਬੁੱਧੀ।
• ਸਰੋਤ-ਸੀਮਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਅਪਣਾਉਣਾ: ਸੀਮਤ ਇੰਟਰਨੈਟ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਵਾਲੇ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਦੇਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਦੂਰ-ਦੁਰਾਡੇ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ।
• ਵਧੇਰੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਮਾਡਲ

Gemini ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ:

• ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥ ਉਦਯੋਗਿਕ ਰੋਬੋਟ: ਨਿਰਮਾਣ, ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਅਤੇ ਹੋਰ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ।
• ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਬਜ਼ੁਰਗਾਂ ਦੀ ਦੇਖਭਾਲ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਰੋਬੋਟ: ਰੋਬੋਟ ਜੋ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਵੰਡ, ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਸਹਾਇਤਾ, ਅਤੇ ਸਾਥ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਖੋਜ ਅਤੇ ਬਚਾਅ ਲਈ ਰੋਬੋਟ: ਰੋਬੋਟ ਜੋ ਖਤਰਨਾਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਪੀੜਤਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਖੋਜ ਰੋਬੋਟ: ਰੋਬੋਟ ਜੋ ਦੂਰ-ਦੁਰਾਡੇ ਜਾਂ ਖਤਰਨਾਕ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੂਜੇ ਗ੍ਰਹਿ ਜਾਂ ਡੂੰਘੇ ਸਮੁੰਦਰੀ ਵਾਤਾਵਰਣ।

ਸੁਰੱਖਿਆ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤਰੱਕੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਉਣ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਜਾਰੀ ਹੈ, ਨੈਤਿਕ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ, ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਚੰਗੇ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ।