Gemma 3n: Mapinduzi ya Inferensi Kifaa

Gemma 3n: Kufunua Nguvu Ndani

Gemma 3n inatolewa katika aina mbili tofauti za parameter: Gemma 3n 2B na Gemma 3n 4B. Marudio zote mbili zina vifaa vya kushughulikia pembejeo za maandishi na picha, huku msaada wa sauti umepangwa kuunganishwa katika siku za usoni, kulingana na makadirio ya Google. Hii inaashiria kuruka kubwa kwa kiwango ikilinganishwa na mtangulizi wake, Gemma 3 1B isiyo ya multimodal, ambayo ilianza mapema mwaka huu na ilihitaji MB 529 tu kudhibiti tokeni 2,585 za kuvutia kwa sekunde kwenye GPU ya rununu.

Kulingana na uainishaji wa kiufundi wa Google, Gemma 3n hutumia uanzishaji wa parameter teule, mbinu ya ubunifu iliyoundwa kwa usimamizi mzuri wa parameter. Hii ina maana kwamba modeli hizo mbili zinajumuisha idadi kubwa ya parameter kuliko 2B au 4B ambazo zinashiriki kikamilifu wakati wa inferensi. Mbinu hii ya kimkakati inaboresha utumiaji wa rasilimali na huongeza utendaji.

Urekebishaji Bora na Quantization: Kuachilia Ubinafsishaji

Google inasisitiza uwezo wa wasanidi programu kurekebisha modeli ya msingi na kisha kuibadilisha na kuikadiria kwa kutumia vifaa vya hali ya juu vya uainishaji vinavyopatikana kupitia Google AI Edge. Hii huwapa wasanidi programu uwezo wa kulenga modeli kwa matumizi maalum na kuboresha sifa zake za utendaji.

Ushirikiano wa RAG: Kuboresha Miundo ya Lugha na Data ya Kimuktadha

Kama mbadala ya urekebishaji bora, modeli za Gemma 3n zinaweza kupelekwa kwa Utengenezaji wa Ongezeko la Urejeshaji (RAG) kwenye kifaa, mbinu ambayo huboresha mfumo wa lugha na data maalum ya programu. Ongezeko hili linarahisishwa na maktaba ya AI Edge RAG, ambayo kwa sasa ni ya kipekee kwa Android lakini ina mipango ya upanuzi kwenda kwa majukwaa mengine kwenye bomba.

Maktaba ya RAG inafanya kazi kupitia bomba lililorahisishwa linalojumuisha hatua kadhaa muhimu:

• Uagizaji wa Data: Kuweka data muhimu kwenye mfumo.
• Kukata na Kuorodhesha: Kugawanya na kupanga data kwa urejeshaji mzuri.
• Utengenezaji wa Embedding: Kuunda uwakilishi wa vekta wa data kwa uelewa wa semantiki.
• Urejeshaji wa Habari: Kutambua na kutoa habari muhimu kulingana na maswali ya mtumiaji.
• Utengenezaji wa Majibu: Kutengeneza majibu yanayoeleweka na yanayofaa muktadha kwa kutumia LLM.

Mfumo huu thabiti huwezesha ubinafsishaji wa kina wa bomba la RAG, linalojumuisha msaada kwa hifadhidata maalum, mikakati ya kukata na kazi za urejeshaji.

AI Edge On-device Function Calling SDK: Kuziba Pengo Kati ya Miundo na Vitendo Halisi vya Ulimwengu

Sambamba na ufunuo wa Gemma 3n, Google ilianzisha AI Edge On-device Function Calling SDK, ambayo inapatikana hapo awali kwenye Android pekee. SDK hii huwezesha modeli kuomba kazi maalum, na hivyo kutekeleza vitendo halisi vya ulimwengu.

Ili kuunganisha LLM na kazi ya nje bila mshono, kazi lazima ieleweke kwa uangalifu kwa kubainisha jina lake, simulizi ya maelezo inayoonyesha wakati LLM inapaswa kuitumia, na parameter zinazohitajika. Metadata hii imefungwa ndani ya kitu cha Tool, ambacho baadaye hupitishwa kwa mfumo mkuu wa lugha kupitia kiteuzi cha GenerativeModel. SDK ya kupiga simu inajumuisha msaada wa kupokea simu za kazi kutoka kwa LLM kulingana na maelezo yaliyotolewa na kusambaza matokeo ya utekelezaji kurudi kwa LLM.

Kuchunguza Uwezekano: Matunzio ya Google AI Edge

Kwa wale ambao wana hamu ya kuingia kwa undani zaidi katika zana hizi za msingi, Matunzio ya Google AI Edge yanasimama kama rasilimali muhimu sana. Programu hii ya majaribio inaonyesha safu tofauti ya modeli na inahimiza usindikaji wa maandishi, picha na sauti.

Kuibua kwa Undani Zaidi: Vipengele Muhimu vya Gemma 3n na Mfumo wake wa Mazingira

Kuja kwa Gemma 3n kunaashiria hatua muhimu katika mageuzi ya ujifunzaji wa mashine kwenye kifaa, ikitoa mchanganyiko mkubwa wa ufanisi, uwezo wa kubadilika na utendaji. Uwezo wake wa multimodal, pamoja na msaada wa RAG na uendeshaji wa kazi, hufungua idadi kubwa ya uwezekano kwa wasanidi programu wanaotafuta kuunda programu mahiri na zinazofahamu muktadha.

Uanzishaji wa Parameter Teule: Kupiga Mbizi kwa Undani

Mbinu teule ya uanzishaji wa parameter inayotumiwa na Gemma 3n inahitaji uchunguzi wa karibu. Mbinu hii ya kibunifu inaruhusu modeli kuwezesha kwa nguvu parameter muhimu tu kwa kazi iliyopewa, na hivyo kupunguza gharama ya hesabu na kuongeza ufanisi. Hii ni muhimu sana kwa upelekaji wa kifaa, ambapo rasilimali mara nyingi zinabanwa.

Kanuni ya msingi ya uanzishaji teule wa parameter inatokana na uchunguzi kwamba si parameter zote katika mtandao wa neva ni muhimu sawa kwa kazi zote. Kwa kuwezesha kwa kuchagua parameta muhimu zaidi pekee, modeli inaweza kufikia utendaji unaolingana na gharama iliyopunguzwa kwa kiasi kikubwa ya hesabu.

Utekelezaji wa uanzishaji teule wa parameter kwa kawaida unahusisha utaratibu wa kuamua ni parameter gani za kuwezesha kwa pembejeo iliyoandaliwa. Hii inaweza kupatikana kupitia mbinu mbalimbali, kama vile:

• Tararibu za Unasihi: Kuhudhuria sehemu muhimu zaidi za pembejeo na kuwezesha parameter zinazolingana.
• Tararibu za Kutawala: Kutumia kazi ya kutawala kudhibiti mtiririko wa habari kupitia sehemu tofauti za mtandao.
• Mafunzo Adimu: Kufunza mtandao ili kujifunza miunganisho adimu, ili sehemu ndogo tu ya parameter ifanye kazi wakati wa inferensi.

Chaguo la mbinu inategemea usanifu maalum wa modeli na sifa za kazi. Hata hivyo, lengo kuu ni kutambua na kuwezesha parameter ambazo zinafaa zaidi kwa pembejeo iliyotolewa, hivyo kupunguza gharama ya hesabu na kuboresha ufanisi.

RAG: Kuongeza Ujuzi na Muktadha

Utengenezaji wa Uongezeko la Urejeshaji (RAG) unawakilisha mabadiliko ya dhana katika jinsi mifumo ya lugha inatumiwa. Kwa kuunganisha vyanzo vya maarifa vya nje, RAG huwezesha mifumo ya lugha kutoa majibu sahihi zaidi, sahihi na yanayofaa muktadha.

Bomba la RAG linajumuisha hatua kadhaa muhimu:

1. Uorodheshaji wa Data: Katika hatua hii, chanzo cha maarifa cha nje kimeorodheshwa ili kuwezesha urejeshaji ufanisi wa habari muhimu. Hii kwa kawaida inahusisha kuunda uwakilishi wa vekta wa kila hati katika chanzo cha maarifa, ambayo inaweza kutumika kutambua haraka hati ambazo zinafanana na swali lililopewa.
2. Urejeshaji wa Habari: Swali linapopokelewa, mfumo wa RAG hurejesha hati muhimu zaidi kutoka kwa chanzo kilichoandikwa cha maarifa. Hii kwa kawaida hufanyika kwa kutumia algoriti ya utafutaji wa kufanana, ambayo inalinganisha uwakilishi wa vekta wa swali na uwakilishi wa vekta wa hati katika chanzo cha maarifa.
3. Uwekaji katika Muktadha: Hati zilizorejeshwa kisha hutumiwa kuongeza muktadha wa swali. Hii inaweza kufanyika kwa kuungananisha tu hati zilizorejeshwa kwa swali, au kwa kutumia mbinu ya kisasa zaidi kuunganisha habari kutoka kwa hati zilizorejeshwa katika uwakilishi wa swali.
4. Utengenezaji wa Majibu: Hatimaye, swali lililoongezewa hulishwa katika mfumo wa lugha, ambayo hutoa jibu kulingana na habari iliyojumuishwa kutoka kwa swali na hati zilizorejeshwa.

RAG inatoa faida kadhaa juu ya mifumo ya jadi ya lugha:

• Uongezekaji wa Usahihi: Kwa kuingiza maarifa ya nje, modeli za RAG zinaweza kutoa majibu sahihi zaidi na ya ukweli.
• Uboreshaji wa Uelewa wa Muktadha: Mifumo ya RAG inaweza kuelewa vyema muktadha wa swali kwa kutumia habari katika hati zilizorejeshwa.
• Kupunguza Maelezo ya Kupotosha: Mifumo ya RAG haielekei kupotosha au kutoa majibu yasiyo na maana, kwani zimejikita katika maarifa ya nje.
• Uwezo wa Kubadilika kwa Habari Mpya: Mifumo ya RAG inaweza kubadilika kwa urahisi kwa habari mpya kwa kusasisha tu chanzo cha maarifa kilichoandikwa.

Uendeshaji wa Kazi: Kuingiliana na Ulimwengu Halisi

AI Edge On-device Function Calling SDK inawakilisha hatua muhimu kuelekea kuwezesha mifumo ya lugha kuingiliana na ulimwengu halisi. Kwa kuruhusu modeli kuomba kazi za nje, SDK inafungua fursa mbalimbali za kuunda programu mahiri na zinazofahamu muktadha.

Mchakato wa kupiga simu kwa kawaida unahusisha hatua zifuatazo:

1. Ufafanuzi wa Kazi: Msanidi programu anafafanua kazi ambazo mfumo wa lugha unaweza kuomba. Hii inajumuisha kubainisha jina la kazi, maelezo ya kile kazi inafanya, na parameter ambazo kazi inakubali.
2. Uundaji wa Kitu cha Zana: Msanidi programu huunda kitu cha Tool kinachojumuisha ufafanuzi wa kazi. Kitu hiki kisha hupitishwa kwa mfumo wa lugha.
3. Utengenezaji wa Simu ya Kazi: Mfumo wa lugha unahitaji kufanya kitendo halisi cha ulimwengu, hutoa simu ya kazi. Simu hii inajumuisha jina la kazi itakayoomba na maadili ya parameter zitakazopitishwa kwa kazi.
4. Utekelezaji wa Kazi: Simu ya kazi kisha inatekelezwa na mfumo. Hii kwa kawaida inahusisha kuomba API au huduma inayolingana.
5. Usambazaji wa Matokeo: Matokeo ya utekelezaji wa kazi kisha yanatumwa kurudi kwa mfumo wa lugha.
6. Utengenezaji wa Jibu: Hatimaye, mfumo wa lugha hutumia matokeo ya utekelezaji wa kazi kutoa jibu.

SDK ya kupiga simu huwezesha mifumo ya lugha kufanya mbalimbali za kazi, kama vile:

• Kupata Habari kutoka kwa Vyanzo vya Nje: Modeli inaweza kuomba kazi ili kupata habari kutoka kwa hifadhidata, API na vyanzo vingine vya nje.
• Kudhibiti Vifaa na Vifaa: Modeli inaweza kuomba kazi ili kudhibiti vifaa mahiri vya nyumbani, kama vile taa, vituo vya joto na vifaa.
• Kufanya Miamala: Modeli inaweza kuomba kazi ili kufanya miamala ya kifedha, kama vile kufanya malipo na kuhamisha fedha.
• Kutekeleza Kazi: Modeli inaweza kuomba kazi ili kutekeleza kazi ngumu, kama vile kuratibu miadi na kutuma barua pepe.

Matunzio ya Google AI Edge: Maonyesho ya Ubunifu

Matunzio ya Google AI Edge hutumika kama jukwaa muhimu kwa kuonyesha uwezo wa Gemma 3n na zana zake zinazohusiana. Kwa kutoa mazingira shirikishi ambapo wasanidi programu wanaweza kujaribu teknolojia hizi, matunzio huchochea ubunifu na kuharakisha utengenezaji wa programu mpya.

Matunzio yana safu tofauti ya modeli na maonyesho, inayoonyesha uwezo wa Gemma 3n kwa kazi mbalimbali, kama vile:

• Utambuzi wa Picha: Kutambua vitu na matukio katika picha.
• Usindikaji wa Lugha Asilia: Kuelewa na kutoa lugha ya binadamu.
• Utambuzi wa Hotuba: Kunakili lugha inayozungumzwa kuwa maandishi.
• Usindikaji wa Sauti: Kuchambua na kudhibiti ishara za sauti.

Matunzio pia hutoa ufikiaji wa AI Edge SDKs, kuwezesha wasanidi programu kuunganisha teknolojia hizi katika programu zao wenyewe.

Mustakabali wa Ujifunzaji wa Mashine kwenye Kifaa

Kutokea kwa Gemma 3n na mfumo wake wa ikolojia unaoandamana kunatangaza enzi mpya kwa ujifunzaji wa mashine kwenye kifaa. Kwa kuchanganya ufanisi, uwezo wa kubadilika na utendaji, Gemma 3n huwapa wasanidi programu uwezo wa kuunda programu mahiri na zinazofahamu muktadha ambazo zinaweza kufanya kazi moja kwa moja kwenye vifaa, bila hitaji la muunganisho wa mara kwa mara wa intaneti.

Hii ina athari kubwa kwa tasnia mbalimbali, pamoja na:

• Simu: Kuwezesha programu mahiri zaidi na zinazojibu za rununu.
• IoT: Kuwezesha vifaa mahiri ambavyo vinaweza kufanya kazi kwa kujitegemea na kwa uhuru.
• Magari: Kuboresha usalama na urahisi wa magari yanayojiendesha.
• Huduma ya Afya: Kuboresha usahihi na ufanisi wa utambuzi na matibabu ya matibabu.

Kadiri teknolojia za ujifunzaji wa mashine kwenye kifaa zinaendelea kubadilika, tunaweza kutarajia kuona programu bunifu zaidi na zenye athari zinazojitokeza katika miaka ijayo. Gemma 3n inawakilisha hatua muhimu katika safari hii, ikifungua njia kwa mustakabali ambapo akili imeunganishwa bila mshono katika maisha yetu ya kila siku.