Gemma 3n: Революция уст-ва с RAG и Function Calling

Gemma 3n: Раскрытие скрытой мощи

Gemma 3n предлагается в двух вариантах, различающихся количеством параметров: Gemma 3n 2B и Gemma 3n 4B. Обе версии способны обрабатывать текстовые и графические данные, а поддержка аудио, согласно прогнозам Google, будет добавлена в ближайшем будущем. Это знаменует собой значительный скачок в масштабе по сравнению с предшественником, не-мультимодальной Gemma 3 1B, дебютировавшей в начале этого года, для работы которой требовалось всего 529 МБ и которая обрабатывала впечатляющие 2585 токенов в секунду на мобильном GPU.

Согласно техническим характеристикам Google, Gemma 3n использует выборочную активацию параметров (selective parameter activation), инновационный метод, разработанный для эффективного управления параметрами. Это подразумевает, что обе модели содержат больше параметров, чем 2B или 4B, которые активно используются во время вывода. Такой стратегический подход оптимизирует использование ресурсов и повышает производительность.

Тонкая настройка и квантование: Раскрытие возможностей персонализации

Google подчеркивает возможность для разработчиков выполнять тонкую настройку базовой модели, с последующим преобразованием и квантованием с использованием передовых инструментов квантования, доступных через Google AI Edge. Это позволяет разработчикам адаптировать модель к конкретным приложениям и оптимизировать ее характеристики производительности.

Интеграция RAG: Обогащение языковых моделей контекстными данными

В качестве альтернативы тонкой настройке, модели Gemma 3n могут быть развернуты для генерации, дополненной поиском (Retrieval Augmented Generation - RAG), методологии, которая обогащает языковую модель данными, специфичными для приложения. Это дополнение облегчается с помощью библиотеки AI Edge RAG, в настоящее время эксклюзивной для Android, но с планами по расширению и на другие платформы.

Библиотека RAG работает через упрощенный конвейер, состоящий из нескольких ключевых этапов:

• Импорт данных: Загрузка релевантных данных в систему.
• Разбиение на фрагменты и индексирование: Сегментирование и организация данных для эффективного поиска.
• Генерация вложений (embeddings): Создание векторных представлений данных для семантического понимания.
• Информационный поиск: Идентификация и извлечение соответствующей информации на основе запросов пользователя.
• Генерация ответов: Создание связных и контекстуально релевантных ответов с использованием LLM.

Эта надежная структура обеспечивает всестороннюю настройку конвейера RAG, включая поддержку пользовательских баз данных, стратегий разбиения на фрагменты и функций поиска.

AI Edge On-device Function Calling SDK: Преодоление разрыва между моделями и реальными действиями

Одновременно с представлением Gemma 3n, Google представила AI Edge On-device Function Calling SDK, первоначально доступную только на Android. Этот SDK позволяет моделям вызывать определенные функции, тем самым выполняя реальные действия.

Чтобы беспрепятственно интегрировать LLM с внешней функцией, функция должна быть тщательно описана с указанием ее имени, описательного повествования, разъясняющего, когда LLM следует ее использовать, и необходимых параметров. Эти метаданные заключены в объект Tool, который впоследствии передается большой языковой модели через конструктор GenerativeModel. Function Calling SDK включает поддержку получения вызовов функций от LLM на основе предоставленного описания и передачи результатов выполнения обратно в LLM.

Изучение потенциала: Google AI Edge Gallery

Для тех, кто стремится углубиться в эти революционные инструменты, Google AI Edge Gallery представляет собой бесценный ресурс. Это экспериментальное приложение демонстрирует разнообразный набор моделей и облегчает обработку текста, изображений и аудио.

Более глубокое погружение: Нюансы Gemma 3n и ее экосистемы

Появление Gemma 3n знаменует собой значительный шаг в эволюции машинного обучения на устройствах, предлагая мощное сочетание эффективности, адаптируемости и функциональности. Ее мультимодальные возможности, в сочетании с поддержкой RAG и вызова функций, открывают множество возможностей для разработчиков, стремящихся создавать интеллектуальные и контекстно-зависимые приложения.

Выборочная активация параметров: Глубокое погружение

Метод выборочной активации параметров, используемый Gemma 3n, требует более тщательного изучения. Этот инновационный подход позволяет модели динамически активировать только те параметры, которые необходимы для данной задачи, тем самым сводя к минимуму вычислительные издержки и максимизируя эффективность. Это особенно важно для развертывания на устройствах, где ресурсы часто ограничены.

Основной принцип выборочной активации параметров заключается в наблюдении, что не все параметры в нейронной сети одинаково важны для всех задач. Выборочно активируя только наиболее релевантные параметры, модель может достичь сопоставимой производительности при значительно сниженных вычислительных затратах.

Реализация выборочной активации параметров обычно включает механизм для определения того, какие параметры активировать для данного ввода. Это может быть достигнуто с помощью различных методов, таких как:

• Механизмы внимания: Обращение внимания на наиболее релевантные части ввода и активация соответствующих параметров.
• Механизмы привратников: Использование функции привратника для управления потоком информации через различные части сети.
• Разреженное обучение: Обучение сети для изучения разреженных связей, так что только подмножество параметров активно во время вывода.

Выбор метода зависит от конкретной архитектуры модели и характеристик задачи. Однако основной целью является выявление и активация только тех параметров, которые наиболее релевантны для данного ввода, тем самым снижая вычислительные затраты и повышая эффективность.

RAG: Расширение знаний и контекста

Генерация, дополненная поиском (RAG) представляет собой сдвиг парадигмы в способе использования языковых моделей. Интегрируя внешние источники знаний, RAG позволяет языковым моделям генерировать более информированные, точные и контекстуально релевантные ответы.

Конвейер RAG состоит из нескольких ключевых этапов:

1. Индексирование данных: На этом этапе индексируется внешний источник знаний, чтобы обеспечить эффективный поиск релевантной информации. Обычно это включает созданиевекторного представления каждого документа в источнике знаний, которое затем можно использовать для быстрой идентификации документов, похожих на данный запрос.
2. Информационный поиск: Когда получен запрос, система RAG извлекает наиболее релевантные документы из индексированного источника знаний. Обычно это делается с использованием алгоритма поиска сходства, который сравнивает векторное представление запроса с векторными представлениями документов в источнике знаний.
3. Контекстуализация: Извлеченные документы затем используются для расширения контекста запроса. Это можно сделать, просто объединив извлеченные документы с запросом или используя более сложный метод для интеграции информации из извлеченных документов в представление запроса.
4. Генерация ответов: Наконец, дополненный запрос передается в языковую модель, которая генерирует ответ на основе объединенной информации из запроса и извлеченных документов.

RAG предлагает несколько преимуществ по сравнению с традиционными языковыми моделями:

• Повышенная точность: За счет включения внешних знаний, модели RAG могут генерировать более точные и фактические ответы.
• Улучшенное контекстуальное понимание: Модели RAG могут лучше понимать контекст запроса, используя информацию, содержащуюся в извлеченных документах.
• Уменьшение галлюцинаций: Модели RAG с меньшей вероятностью галлюцинируют или генерируют бессмысленные ответы, поскольку они основаны на внешних знаниях.
• Адаптируемость к новой информации: Модели RAG могут легко адаптироваться к новой информации, просто обновив индексированный источник знаний.

Вызов функций: Взаимодействие с реальным миром

AI Edge On-device Function Calling SDK представляет собой значительный шаг на пути к тому, чтобы позволить языковым моделям взаимодействовать с реальным миром. Позволяя моделям вызывать внешние функции, SDK открывает широкий спектр возможностей для создания интеллектуальных и контекстуально-зависимых приложений.

Процесс вызова функции обычно включает следующие этапы:

1. Определение функции: Разработчик определяет функции, которые может вызвать языковая модель. Это включает в себя указание имени функции, описание того, что делает функция, и параметры, которые принимает функция.
2. Создание объекта Tool: Разработчик создает объект Tool, который инкапсулирует определение функции. Этот объект затем передается языковой модели.
3. Генерация вызова функции: Когда языковой модели необходимо выполнить реальное действие, она генерирует вызов функции. Этот вызов включает имя функции, которую нужно вызвать, и значения параметров, которые нужно передать функции.
4. Выполнение функции: Вызов функции затем выполняется системой. Обычно это включает вызов соответствующего API или службы.
5. Передача результатов: Результаты выполнения функции затем передаются обратно в языковую модель.
6. Генерация ответов: Наконец, языковая модель использует результаты выполнения функции для создания ответа.

Function Calling SDK позволяет языковым моделям выполнять широкий спектр задач, таких как:

• Получение информации из внешних источников: Модель может вызывать функции для получения информации из баз данных, API и других внешних источников.
• Управление устройствами и приборами: Модель может вызывать функции для управления устройствами умного дома, такими как светильники, термостаты и приборы.
• Выполнение транзакций: Модель может вызывать функции для выполнения финансовых транзакций, таких как совершение платежей и перевод средств.
• Автоматизация задач: Модель может вызывать функции для автоматизации сложных задач, таких как планирование встреч и отправка электронных писем.

Google AI Edge Gallery: Демонстрация инноваций

Google AI Edge Gallery служит жизненно важной платформой для демонстрации возможностей Gemma 3n и связанных с ней инструментов. Предоставляя интерактивную среду, где разработчики могут экспериментировать с этими технологиями, галерея стимулирует инновации и ускоряет разработку новых приложений.

В галерее представлен разнообразный выбор моделей и демонстраций, демонстрирующих потенциал Gemma 3n для различных задач, таких как:

• Распознавание изображений: Идентификация объектов и сцен на изображениях.
• Обработка естественного языка: Понимание и генерация человеческого языка.
• Распознавание речи: Преобразование устной речи в текст.
• Обработка звука: Анализ и манипулирование звуковыми сигналами.

Галерея также предоставляет доступ к AI Edge SDK, позволяя разработчикам интегрировать эти технологии в свои собственные приложения.

Будущее машинного обучения на устройствах

Появление Gemma 3n и сопровождающей ее экосистемы возвещает новую эру для машинного обучения на устройствах. Сочетая эффективность, адаптируемость и функциональность, Gemma 3n позволяет разработчикам создавать интеллектуальные и контекстно-ориентированные приложения, которые могут работать непосредственно на устройствах, без необходимости постоянного подключения к Интернету.

Это имеет серьезные последствия для различных отраслей, включая:

• Мобильная связь: Обеспечение более интеллектуальных и оперативных мобильных приложений.
• Интернет вещей (IoT): Питание интеллектуальных устройств, которые могут работать независимо и автономно.
• Автомобилестроение: Повышение безопасности и удобства автономных транспортных средств.
• Здравоохранение: Улучшение точности и эффективности медицинской диагностики и лечения.

По мере того, как технологии машинного обучения на устройствах продолжают развиваться, мы можем ожидать появления еще более инновационных и эффективных приложений в ближайшие годы. Gemma 3n представляет собой значительный шаг в этом путешествии, прокладывая путь в будущее, где интеллект органично интегрирован в нашу повседневную жизнь.