ਗੂਗਲ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਓਪਨ AI ਮਾਡਲ ਫੈਮਿਲੀ, ‘Gemma 3’ ਲਈ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ-ਅਵੇਅਰ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ (QAT) ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਰਿਸੋਰਸ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
Gemma 3 ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
Gemma 3 ਗੂਗਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਹਲਕੇ ਭਾਰ ਵਾਲੇ, ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪਰਿਵਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਗੂਗਲ ਦੇ ‘Gemini 2.0’ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਉਹੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ‘ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। Gemma 3 ਚਾਰ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਆਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਹੈ: 1B, 4B, 12B, ਅਤੇ 27B। ਇਸਨੇ NVIDIA H100 ਵਰਗੇ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਵਾਲੇ GPUs ‘ਤੇ ਨੇਟਿਵ BFloat16 (BF16) ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
Gemma 3 ਦੇ QAT ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ Gemma 3 27B ਵਰਗੇ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ NVIDIA GeForce RTX 3090 ਵਰਗੇ ਖਪਤਕਾਰ-ਗਰੇਡ GPUs ‘ਤੇ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚੱਲਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
QAT ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪ੍ਰੇਰਣਾ
ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ, BF16 ਅਕਸਰ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਘੱਟ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਾਲੇ ਫਾਰਮੈਟ ਜਿਵੇਂ ਕਿ FP8 (8-ਬਿੱਟ) ਕਈ ਵਾਰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਲੋੜਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ GPUs ਦੀ ਗਿਣਤੀ) ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਕੀਮਤ ‘ਤੇ ਵੀ। ਮੌਜੂਦਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨਾਲ Gemma 3 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੰਗ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕੰਮ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। AI ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸੰਖਿਆਵਾਂ (ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ) ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਰਤੇ ਗਏ ਰੰਗਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ। ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ 16-ਬਿੱਟ (BF16) ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਬਿੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ 8-ਬਿੱਟ (INT8) ਜਾਂ 4-ਬਿੱਟ (INT4)।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਲਈ, ਗੂਗਲ QAT ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, QAT ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਹੀ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਘੱਟ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਾਲੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਕੇ, QAT ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਛੋਟੇ, ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲ ਬਣਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ VRAM ਬਚਤ
ਗੂਗਲ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ INT4 ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ BF16 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ VRAM (GPU ਮੈਮੋਰੀ) ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ:
- Gemma 3 27B: 54GB (BF16) ਤੋਂ 14.1GB (INT4)
- Gemma 3 12B: 24GB (BF16) ਤੋਂ 6.6GB (INT4)
- Gemma 3 4B: 8GB (BF16) ਤੋਂ 2.6GB (INT4)
- Gemma 3 1B: 2GB (BF16) ਤੋਂ 0.5GB (INT4)
ਮੈਮੋਰੀ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਮੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਜਮਹੂਰੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ Gemma 3 ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ
ਗੂਗਲ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, QAT Gemma 3 ਦੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਖਪਤਕਾਰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ‘ਤੇ ਚੱਲਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Gemma 3 27B (INT4 QAT): NVIDIA GeForce RTX 3090 (24GB VRAM) ਜਾਂ ਸਮਾਨ ਕਾਰਡ ਵਾਲੇ ਡੈਸਕਟੌਪ ‘ਤੇ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਰਾਮ ਨਾਲ ਲੋਡ ਅਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ Gemma 3 ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
Gemma 3 12B (INT4 QAT): NVIDIA GeForce RTX 4060 ਲੈਪਟਾਪ GPU (8GB VRAM) ਵਰਗੇ ਲੈਪਟਾਪ GPUs ‘ਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੋਰਟੇਬਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ‘ਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ।
ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ (4B, 1B): ਸੀਮਤ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੋ ਗਏ ਹਨ।
ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਇਹ ਵਿਸਤਾਰ Gemma 3 ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਸਰੋਤਿਆਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਖਪਤਕਾਰ-ਗਰੇਡ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਕੇ ਸਥਾਨਕ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਆਸਾਨ ਏਕੀਕਰਣ
ਗੂਗਲ ਨੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਹਨਾਂ ਨਵੇਂ QAT ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। Gemma 3 ਲਈ INT4 QAT ਅਤੇ Q4\_0 (4-ਬਿੱਟ) QAT ਮਾਡਲ Hugging Face ਅਤੇ Kaggle ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਡਿਵੈਲਪਰ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
Ollama: ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਕਮਾਂਡਾਂ ਨਾਲ Gemma 3 QAT ਮਾਡਲ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Ollama ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
LM Studio: ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ GUI (ਗ੍ਰਾਫੀਕਲ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੈਸਕਟਾਪ ‘ਤੇ Gemma 3 QAT ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਡਾਊਨਲੋਡ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। LM Studio AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਤਕਨੀਕੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
MLX: Apple ਸਿਲੀਕਾਨ-ਪਾਵਰਡ Macs ‘ਤੇ Gemma 3 QAT ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। MLX AI ਵਰਕਲੋਡਸ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ Apple ਸਿਲੀਕਾਨ ਦੇ ਵਿਲੱਖਣ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Gemma.cpp: ਗੂਗਲ ਦਾ ਸਮਰਪਿਤ C++ ਲਾਗੂਕਰਨ। CPU ‘ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਕੁਸ਼ਲ ਅਨੁਮਾਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Gemma.cpp ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹੇਠਲੇ-ਪੱਧਰ ਦਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੀਆਂ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
llama.cpp: ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ GGUF-ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤੇ Gemma 3 QAT ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Llama.cpp CPU ਅਤੇ GPU ਸਮੇਤ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ Gemma 3 QAT ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੀ ਇੱਛਾ ਰੱਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਇਹ ਸੌਖ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ Gemma 3 ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ-ਅਵੇਅਰ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਆਧਾਰ
Gemma 3 ਲਈ ਗੂਗਲ ਦੇ QAT ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸ਼ਲਾਘਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਅਤੇ QAT ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ:
ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਘੱਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਵਜ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਕੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਨੰਬਰਾਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 32-ਬਿੱਟ ਜਾਂ 16-ਬਿੱਟ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ਡ ਮਾਡਲ ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਪੂਰਨ ਸੰਖਿਆਵਾਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 8-ਬਿੱਟ ਜਾਂ 4-ਬਿੱਟ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਮੀ ਕਈ ਲਾਭਾਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ:
- ਘੱਟ ਮੈਮੋਰੀ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ: ਘੱਟ-ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸੀਮਤ ਮੈਮੋਰੀ ਸਰੋਤਾਂ ਵਾਲੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਤੇਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ: ਪੂਰਨ ਸੰਖਿਆ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਅਨੁਮਾਨ ਸਮਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਖਪਤ: ਪੂਰਨ ਸੰਖਿਆ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ਡ ਮਾਡਲ ਬੈਟਰੀ ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ:
ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ: ਵਜ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸਮਰੱਥ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਮੁੱਦੇ: ਪੂਰਨ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਸੀਮਾ ਸੀਮਤ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਕਲਿਪਿੰਗ ਜਾਂ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ-ਅਵੇਅਰ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ (QAT): ਇੱਕ ਹੱਲ:
ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ-ਅਵੇਅਰ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ (QAT) ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। QAT ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਅਗਲੇ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਪਾਸਿਆਂ ਦੌਰਾਨ ਵਜ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਭਰਪਾਈ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ਡ ਮਾਡਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
QAT ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ, ਵਜ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਅਗਲੇ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਪਾਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 8-ਬਿੱਟ ਜਾਂ 4-ਬਿੱਟ) ਤੱਕ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਮਾਨ ਦੌਰਾਨ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।
ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਐਡਜਸਟਮੈਂਟ: ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਨੂੰ ਵੀ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਲਈ ਐਡਜਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ: ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ਡ ਵਜ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ਡ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
QAT ਦੇ ਲਾਭ:
- ਵਧੀ ਹੋਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ: QAT ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (PTQ) ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤੀ: QAT ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਕੁਰਬਾਨੀ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉੱਚ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਅਨੁਪਾਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ: QAT ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰਨ ਸੰਖਿਆ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਅਤੇ ਐਮਬੈੱਡਡ ਸਿਸਟਮ।
Gemma 3 ਲਈ QAT ਦਾ ਗੂਗਲ ਦਾ ਲਾਗੂਕਰਨ:
Gemma 3 ਲਈ QAT ਦਾ ਗੂਗਲ ਦਾ ਲਾਗੂਕਰਨ ਉੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਅਨੁਪਾਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਮ ਤਰੱਕੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੇ ਖਾਸ ਵੇਰਵੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
- ਮਿਕਸਡ-ਪ੍ਰੀਸੀਜ਼ਨ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪੱਧਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ।
- ਪ੍ਰਤੀ-ਟੈਂਸਰ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ: ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਟੈਂਸਰ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ।
- ਸਿੱਖਣਯੋਗ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਿੱਖਣਾ।
QAT ਅਤੇ Gemma 3 ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਭਾਵ
Gemma 3 ਲਈ QAT ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਰਿਲੀਜ਼ ਹੋਣਾ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੈਮੋਰੀ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ, ਗੂਗਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ:
AI ਦਾ ਜਮਹੂਰੀਕਰਨ:
ਖਪਤਕਾਰ-ਗਰੇਡ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ AI ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਜਮਹੂਰੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ:
QAT ਮਾਡਲ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੇਟੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਵਾਹਨ ਅਤੇ ਸਮਾਰਟ ਸੈਂਸਰ।
ਮੋਬਾਈਲ AI:
QAT ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਘਟਿਆ ਹੋਇਆ ਮੈਮੋਰੀ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਵੀਆਂ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਅਨੁਵਾਦ, ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ।
ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ:
Gemma 3 ਲਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ QAT ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ AI ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੇਗੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ਡ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲੇਗੀ।
ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਸਥਿਰਤਾ:
AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਊਰਜਾ ਖਪਤ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ, QAT ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਸਥਿਰਤਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, Gemma 3 ਲਈ QAT ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਗੂਗਲ ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਹੈ ਜਿਸਦਾ AI ਦੇ ਖੇਤਰ ‘ਤੇ ਸਥਾਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਵੇਗਾ। AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ, ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊ ਬਣਾ ਕੇ, ਗੂਗਲ ਸਮਾਜ ਦੇ ਲਾਭ ਲਈ AI ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। Gemma 3 ਦੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਅਤੇ QAT ਦੀ ਕੁਸ਼ਲ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਤੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਲਿਆਉਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।