Gemma 3n от Google знаменует новую эру в генеративном ИИ. Эта модель, будучи компактной и невероятно быстрой, также может работать в автономном режиме на мобильных телефонах, что позволяет использовать передовые технологии искусственного интеллекта в устройствах, которыми мы пользуемся каждый день. Gemma 3n не только способна понимать аудио, изображения и текст, но и обладает исключительной точностью, превосходя даже GPT-4.1 Nano на Chatbot Arena.
Инновационная архитектура Gemma 3n
Чтобы подготовиться к будущему ИИ на устройствах, Google DeepMind тесно сотрудничает с ведущими компаниями в области мобильного оборудования, такими как Qualcomm Technologies, MediaTek и Samsung System LSI, для разработки совершенно новой архитектуры.
Эта архитектура предназначена для оптимизации производительности генеративного ИИ на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны, планшеты и ноутбуки. Для достижения этой цели в архитектуре используются три ключевые инновации: послойное встраивание с кешированием (PLE), архитектура MatFormer и условная загрузка параметров.
PLE-кеширование: преодоление ограничений памяти
PLE-кеширование – это умный механизм, позволяющий модели выгружать параметры послойного встраивания во внешнее хранилище памяти с высокой скоростью, что значительно снижает использование памяти без ущерба для производительности. Эти параметры генерируются за пределами оперативной памяти модели и извлекаются по мере необходимости во время выполнения, обеспечивая эффективную работу даже на устройствах с ограниченными ресурсами.
Представьте себе, что вы запускаете сложную модель ИИ, но память вашего устройства ограничена. PLE-кеширование похоже на умного библиотекаря, который хранит редко используемые книги (параметры) на соседнем складе (внешнем хранилище памяти). Когда модели требуются эти параметры, библиотекарь быстро извлекает их, гарантируя бесперебойную работу модели без необходимости занимать драгоценное пространство в памяти.
В частности, PLE-кеширование оптимизирует использование памяти и производительность следующим образом:
Снижение объема занимаемой памяти: за счет хранения редко используемых параметров во внешнем хранилище памяти PLE-кеширование снижает объем памяти, необходимый модели во время работы. Это делает возможным запуск больших моделей ИИ на устройствах с ограниченными ресурсами.
Повышение производительности: хотя извлечение параметров из внешнего хранилища памяти требует определенного времени, PLE-кеширование сводит к минимуму задержку, интеллектуально прогнозируя, какие параметры будут использоваться в будущем, и предварительно загружая их в кеш. Это гарантирует, что модель может работать почти в реальном времени.
Поддержка более крупных моделей: за счет снижения требований к памяти PLE-кеширование позволяет нам создавать более крупные и сложные модели ИИ. Эти модели обладают большей выразительностью и способны выполнять более сложные задачи.
Архитектура MatFormer: конструкция, подобная русской матрешке
Архитектура Matryoshka Transformer (MatFormer) представляет собой вложенную конструкцию Transformer, в которой меньшие подмодели встроены в более крупные модели, подобно русским матрешкам. Эта структура позволяет избирательно активировать подмодели, что позволяет модели динамически регулировать свой размер и вычислительные потребности в зависимости от задачи. Такая гибкость снижает вычислительные затраты, время отклика и энергопотребление, что делает ее идеальной для периферийных и облачных развертываний.
Основная идея архитектуры MatFormer заключается в том, что не для всех задач требуется полная модель ИИ. Для простых задач достаточно активировать меньшие подмодели, что экономит вычислительные ресурсы. Для сложных задач можно активировать более крупные подмодели, чтобы получить более высокую точность.
Давайте проиллюстрируем преимущества архитектуры MatFormer на примере. Предположим, вы используете модель ИИ для идентификации объектов на изображениях. Для простых изображений, например содержащих только один объект, можно активировать меньшую подмодель, которая специализируется на идентификации этого конкретного типа объекта. Для сложных изображений, например содержащих несколько объектов, можно активировать более крупную подмодель, которая способна идентифицировать различные объекты.
Преимущества архитектуры MatFormer:
Снижение вычислительных затрат: за счет активации только необходимых подмоделей архитектура MatFormer может значительно снизить вычислительные затраты. Это критически важно для запуска моделей ИИ на устройствах с ограниченными ресурсами.
Сокращение времени отклика: поскольку архитектура MatFormer может динамически регулировать размер модели в зависимости от задачи, можно сократить время отклика. Это позволяет моделям ИИ быстрее реагировать на запросы пользователей.
Снижение энергопотребления: за счет снижения вычислительных затрат архитектура MatFormer также может снизить энергопотребление. Это крайне важно для увеличения срока службы батареи.
Условная загрузка параметров: загрузка по требованию, оптимизация ресурсов
Условная загрузка параметров позволяет разработчикам пропускать загрузку в память неиспользуемых параметров, таких как параметры, используемые для обработки звука или визуальных данных. При необходимости эти параметры можно динамически загружать во время выполнения, что еще больше оптимизирует использование памяти и позволяет модели адаптироваться к различным устройствам и задачам.
Представьте, что вы используете модель ИИ для обработки текста. Если ваша задача не требует обработки звука или визуальных данных, загрузка параметров для обработки звука или визуальных данных будет пустой тратой ресурсов. Условная загрузка параметров позволяет модели загружать только необходимые параметры, что сводит к минимуму использование памяти и повышает производительность.
Принцип работы условной загрузки параметров:
- Модель анализирует текущую задачу и определяет, какие параметры необходимы.
- Модель загружает в память только необходимые параметры.
- Когда задача завершена, модель освобождает параметры, которые больше не нужны.
Преимущества условной загрузки параметров:
Оптимизация использования памяти: за счет загрузки только необходимых параметров условная загрузка параметров может значительно оптимизировать использование памяти. Это критически важно для запуска моделей ИИ на устройствах с ограниченными ресурсами.
Повышение производительности: за счет уменьшения количества загружаемых параметров условная загрузка параметров может повысить производительность. Это позволяет моделям ИИ быстрее реагировать на запросы пользователей.
Поддержка более широкого спектра устройств: за счет оптимизации использования памяти условная загрузка параметров позволяет моделям ИИ работать на более широком спектре устройств, включая устройства с ограниченной памятью.
Выдающиеся характеристики Gemma 3n
Gemma 3n внедряет несколько инновационных технологий и функций, которые переопределяют возможности ИИ на устройствах.
Рассмотрим его ключевые особенности:
Оптимизированная производительность и эффективность на устройствах: Gemma 3n примерно в 1,5 раза быстрее, чем ее предшественница (Gemma 3 4B), сохраняя при этом значительно более высокое качество вывода. Это означает, что вы можете быстрее получать более точные результаты на своем устройстве, не полагаясь на облачное подключение.
PLE-кеширование: Система PLE-кеширования позволяет Gemma 3n хранить параметры в быстрой локальной памяти, что снижает объем занимаемой памяти и повышает производительность.
Архитектура MatFormer: Gemma 3n использует архитектуру MatFormer, которая выборочно активирует параметры модели в зависимости от конкретного запроса. Это позволяет модели динамически регулировать свой размер и вычислительные потребности, оптимизируя использование ресурсов.
Условная загрузка параметров: Чтобы сэкономить ресурсы памяти, Gemma 3n может пропускать загрузку ненужных параметров, например, при отсутствии необходимости в визуальных данных или звуке можно не загружать соответствующие параметры. Это еще больше повышает эффективность и снижает энергопотребление.
Приоритет конфиденциальности и готовность к автономной работе: Возможность локального запуска функций ИИ без подключения к Интернету обеспечивает конфиденциальность пользователей. Это означает, что ваши данные не покидают ваше устройство, и вы можете использовать функции ИИ без подключения к сети.
Мультимодальное понимание: Gemma 3n обеспечивает расширенную поддержку аудио, текста, изображений и видеовходов, обеспечивая сложные мультимодальные взаимодействия в реальном времени. Это позволяет модели ИИ понимать и реагировать на различные входы, обеспечивая более естественный и интуитивно понятный пользовательский интерфейс.
Аудиофункции: Он предлагает автоматическое распознавание речи (ASR) и перевод речи в текст с высоким качеством транскрипции и многоязыковой поддержкой. Это означает, что вы можете использовать Gemma 3n для преобразования устной речи в текст и перевода речи с одного языка на другой.
Улучшенные многоязычные возможности: Значительно улучшена производительность для таких языков, как японский, немецкий, корейский, испанский и французский. Это позволяет Gemma 3n более точно понимать и генерировать текст на различных языках.
Контекст на 32 тыс. токенов: Он может обрабатывать большой объем данных в одном запросе, обеспечивая более длительные разговоры и более сложные задачи. Это означает, что вы можете предоставлять Gemma 3n более длинные текстовые вводы, не беспокоясь о превышении ее контекстного окна.
Быстрый старт с Gemma 3n
Начать работу с Gemma 3n очень просто, и разработчики могут исследовать и интегрировать эту мощную модель двумя основными способами.
1. Google AI Studio: быстрое прототипирование
Просто войдите в Google AI Studio, перейдите в студию, выберите модель Gemma 3n E4B и начните изучать возможности Gemma 3n. Эта студия идеально подходит для разработчиков, которые хотят быстро создавать прототипы и тестировать идеи перед полной реализацией.
Вы можете получить ключ API и интегрировать модель в свой локальный чат-бот с ИИ, особенно через приложение Msty.
Кроме того, вы можете использовать Google GenAI Python SDK, чтобы интегрировать модель в свое приложение всего несколькими строками кода. Это делает интеграцию Gemma 3n в ваши проекты очень простой.
2. Использование Google AI Edge для разработки на устройствах: создание локальных приложений
Для разработчиков, которые хотят интегрировать Gemma 3n непосредственно в свои приложения, Google AI Edge предоставляет инструменты и библиотеки, необходимые для разработки на устройствах на платформах Android и Chrome. Этот метод идеально подходит для создания приложений, которые локально используют возможности Gemma 3n.
Google AI Edge предоставляет набор инструментов и библиотек, которые позволяют разработчикам легко интегрировать Gemma 3n в свои приложения. Эти инструменты включают в себя:
- TensorFlow Lite: Облегченная платформа для запуска моделей ИИ на мобильных устройствах.
- ML Kit: Набор API для добавления функций машинного обучения в мобильные приложения.
- Android Neural Networks API (NNAPI): API для использования аппаратных ускорителей на устройстве для запуска моделей ИИ.
Используя Google AI Edge, разработчики могут создавать различные инновационные приложения, в том числе:
- Автономное распознавание речи: Позволяет пользователям управлять своими устройствами с помощью голосовых команд без подключения к Интернету.
- Распознавание изображений в реальном времени: Позволяет пользователям распознавать объекты на изображениях без необходимости загружать изображения в облако.
- Интеллектуальное создание текста: Позволяет пользователям создавать различные типы текста, такие как электронные письма, статьи и код.