గూగుల్ జెమ్మా 3n ఆవిష్కరించింది, ఇది ఒక వినూత్న బహుముఖ చిన్న భాషా నమూనా, ఇది లైట్‌ఆర్టీ హగ్గింగ్ ఫేస్ కమ్యూనిటీలో ప్రివ్యూలో అందుబాటులో ఉంది, అలాగే గతంలో ప్రారంభించిన నమూనాల శ్రేణి కూడా ఉంది. జెమ్మా 3n అనేది టెక్స్ట్, ఇమేజ్‌లు, వీడియో మరియు ఆడియోతో సహా వివిధ రకాల ఇన్‌పుట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఇంజనీరింగ్ చేయబడింది. అంతేకాకుండా, ఇది AI ఎడ్జ్ SDKల ద్వారా ఆధారితమైన ఫైన్-ట్యూనింగ్, రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) ద్వారా అనుకూలీకరణ మరియు ఫంక్షన్ కాలింగ్‌ను సులభతరం చేస్తుంది.
జెమ్మా 3n: అంతర్గత శక్తిని ఆవిష్కరించడం
జెమ్మా 3n రెండు విభిన్న పారామీటర్ వేరియంట్‌లలో అందించబడుతుంది: జెమ్మా 3n 2B మరియు జెమ్మా 3n 4B. రెండు పునరావృత్తులు వచన మరియు చిత్ర ఇన్‌పుట్‌లను నిర్వహించడానికి అమర్చబడ్డాయి, గూగుల్ యొక్క అంచనాల ప్రకారం సమీప భవిష్యత్తులో ఆడియో మద్దతును ఏకీకృతం చేయడానికి నిర్ణయించబడింది. ఈ సంవత్సరం ప్రారంభంలో ప్రారంభమైన, నాన్-మల్టీమోడల్ జెమ్మా 3 1Bతో పోలిస్తే ఇది గణనీయమైన పురోగతి, ఇది మొబైల్ GPUలో సెకనుకు 2,585 టోకెన్లను నిర్వహించడానికి కేవలం 529MB మాత్రమే అవసరం.
గూగుల్ యొక్క సాంకేతిక లక్షణాల ప్రకారం, జెమ్మా 3n సెలెక్టివ్ పారామీటర్ యాక్టివేషన్, సమర్థవంతమైన పారామీటర్ నిర్వహణ కోసం రూపొందించిన ఒక వినూత్న సాంకేతికతను ఉపయోగిస్తుంది. దీని అర్థం, అనుమితి సమయంలో చురుకుగా పాల్గొనే 2B లేదా 4B కంటే ఎక్కువ పారామీటర్లను రెండు నమూనాలు కలిగి ఉంటాయి. ఈ వ్యూహాత్మక విధానం వనరుల వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది మరియు పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది.
ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు క్వాంటైజేషన్: అనుకూలీకరణను వెలికితీయడం
డెవలపర్‌లు బేస్ మోడల్‌ను ఫైన్-ట్యూన్ చేయడానికి మరియు ఆ తర్వాత గూగుల్ AI ఎడ్జ్ ద్వారా అందుబాటులో ఉన్న అత్యాధునిక క్వాంటైజేషన్ సాధనాలను ఉపయోగించి దానిని మార్చడానికి మరియు క్వాంటిజ్ చేయడానికి సామర్థ్యాన్ని గూగుల్ నొక్కి చెబుతుంది. ఇది డెవలపర్‌లకు నిర్దిష్ట అప్లికేషన్‌లకు నమూనాను అనుగుణంగా మార్చడానికి మరియు దాని పనితీరు లక్షణాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అధికారం ఇస్తుంది.
RAG ఇంటిగ్రేషన్: సందర్భోచిత డేటాతో భాషా నమూనాలను సుసంపన్నం చేయడం
ఫైన్-ట్యూనింగ్‌కు ప్రత్యామ్నాయంగా, జెమ్మా 3n నమూనాలను ఆన్-డివైజ్ రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) కోసం అమలు చేయవచ్చు, ఇది అప్లికేషన్-నిర్దిష్ట డేటాతో భాషా నమూనాను సుసంపన్నం చేస్తుంది. ఈ పెంపు AI ఎడ్జ్ RAG లైబ్రరీ ద్వారా సులభతరం చేయబడింది, ప్రస్తుతం Androidకి మాత్రమే ప్రత్యేకించబడింది, అయితే ఇతర ప్లాట్‌ఫారమ్‌లకు విస్తరించే ప్రణాళికలు ఉన్నాయి.
RAG లైబ్రరీ అనేక కీలక దశలను కలిగి ఉన్న క్రమబద్ధీకరించిన పైప్‌లైన్ ద్వారా పనిచేస్తుంది:
- డేటా దిగుమతి: సంబంధిత డేటాను సిస్టమ్‌లోకి తీసుకోవడం.
- చంకింగ్ మరియు ఇండెక్సింగ్: సమర్థవంతమైన తిరిగి పొందడానికి డేటాను విభజించడం మరియు నిర్వహించడం.
- ఎంబెడింగ్స్ జనరేషన్: అర్థ విశ్లేషణపరంగా అర్థం చేసుకోవడానికి డేటా యొక్క వెక్టార్ ప్రాతినిధ్యాలను సృష్టించడం.
- సమాచారం పునరుద్ధరణ: వినియోగదారు ప్రశ్నల ఆధారంగా సంబంధిత సమాచారాన్ని గుర్తించడం మరియు సంగ్రహించడం.
- స్పందన ఉత్పత్తి: LLMని ఉపయోగించి పొందికైన మరియు సందర్భోచితంగా సంబంధిత ప్రతిస్పందనలను రూపొందించడం.
ఈ బలమైన ఫ్రేమ్‌వర్క్ అనుకూల డేటాబేస్‌లు, చంకింగ్ వ్యూహాలు మరియు పునరుద్ధరణ ఫంక్షన్‌లకు మద్దతుతో సహా RAG పైప్‌లైన్ యొక్క సమగ్ర అనుకూలీకరణను అనుమతిస్తుంది.
AI ఎడ్జ్ ఆన్-డివైజ్ ఫంక్షన్ కాలింగ్ SDK: మోడల్స్ మరియు రియల్-వరల్డ్ చర్యల మధ్య అంతరాన్ని పూరించడం
జెమ్మా 3n ఆవిష్కరణతో ఏకకాలంలో, గూగుల్ AI ఎడ్జ్ ఆన్-డివైజ్ ఫంక్షన్ కాలింగ్ SDKని ప్రారంభించింది, ఇది ప్రారంభంలో Androidలో మాత్రమే అందుబాటులో ఉంది. ఈ SDK నిర్దిష్ట ఫంక్షన్లను ప్రారంభించడానికి మోడల్స్‌కు అధికారం ఇస్తుంది, తద్వారా వాస్తవ-ప్రపంచ చర్యలను అమలు చేస్తుంది.
బాహ్య ఫంక్షన్‌తో LLMని సజావుగా ఏకీకృతం చేయడానికి, ఫంక్షన్ పేరు ద్వారా ఖచ్చితంగా వివరించబడాలి, LLM ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో వివరించే వివరణాత్మక కథనం మరియు అవసరమైన పారామితులు. ఈ మెటాడేటా Tool ఆబ్జెక్ట్‌లో కలిగి ఉంటుంది, ఇది తర్వాత GenerativeModel కన్‌స్ట్రక్టర్ ద్వారా పెద్ద భాషా నమూనాకు పంపబడుతుంది. ఫంక్షన్ కాలింగ్ SDK అందించిన వివరణ ఆధారంగా LLM నుండి ఫంక్షన్ కాల్‌లను స్వీకరించడానికి మరియు అమలు ఫలితాలను LLMకి తిరిగి పంపడానికి మద్దతును కలిగి ఉంటుంది.
సామర్థ్యాన్ని అన్వేషించడం: గూగుల్ AI ఎడ్జ్ గ్యాలరీ
ఈ అద్భుతమైన సాధనాల గురించి మరింత లోతుగా తెలుసుకోవడానికి ఆసక్తి ఉన్నవారికి, గూగుల్ AI ఎడ్జ్ గ్యాలరీ ఒక అమూల్యమైన వనరుగా నిలుస్తుంది. ఈ ప్రయోగాత్మక అప్లికేషన్ విభిన్న మోడళ్ల శ్రేణిని ప్రదర్శిస్తుంది మరియు వచనం, చిత్రం మరియు ఆడియో ప్రాసెసింగ్‌ను సులభతరం చేస్తుంది.
మరింత లోతుగా పరిశోధించడం: జెమ్మా 3n మరియు దాని పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు
జెమ్మా 3n యొక్క రాక ఆన్-డివైజ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క పరిణామంలో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తుంది, ఇది సామర్థ్యం, అనుకూలత మరియు కార్యాచరణ యొక్క శక్తివంతమైన కలయికను అందిస్తుంది. దీని బహుముఖ సామర్థ్యాలు, RAG మరియు ఫంక్షన్ కాలింగ్‌కు మద్దతుతో పాటు, తెలివైన మరియు సందర్భోచిత-అవగాహన అప్లికేషన్‌లను సృష్టించాలనుకునే డెవలపర్‌ల కోసం అనేక అవకాశాలను తెరుస్తాయి.
సెలెక్టివ్ పారామీటర్ యాక్టివేషన్: ఒక లోతైన డైవ్
జెమ్మా 3n ఉపయోగించే సెలెక్టివ్ పారామీటర్ యాక్టివేషన్ టెక్నిక్ మరింత క్షుణ్ణంగా పరిశీలించదగినది. ఈ వినూత్న విధానం మోడల్‌ను ఇచ్చిన పనికి అవసరమైన పారామితులను మాత్రమే డైనమిక్‌గా సక్రియం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, తద్వారా గణన ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గిస్తుంది మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది. వనరులు తరచుగా పరిమితం చేయబడే ఆన్-డివైజ్ డిప్లాయ్‌మెంట్‌కు ఇది చాలా కీలకం.
సెలెక్టివ్ పారామీటర్ యాక్టివేషన్ వెనుక ఉన్న అంతర్లీన సూత్రం ఏమిటంటే, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లోని అన్ని పారామితులు అన్ని పనులకు సమానంగా ముఖ్యమైనవి కావు. అత్యంత సంబంధిత పారామితులను మాత్రమే ఎంపిక చేసుకుని, మోడల్ గణనీయంగా తక్కువ గణన ఖర్చుతో పోల్చదగిన పనితీరును సాధించగలదు.
సెలెక్టివ్ పారామీటర్ యాక్టివేషన్ యొక్క అమలు సాధారణంగా ఇచ్చిన ఇన్‌పుట్ కోసం ఏ పారామితులను సక్రియం చేయాలో నిర్ణయించడానికి ఒక యంత్రాంగాన్ని కలిగి ఉంటుంది. దీనిని వివిధ సాంకేతిక పద్ధతుల ద్వారా సాధించవచ్చు, అవి:
- శ్రద్ధ మెకానిజమ్‌లు: ఇన్‌పుట్ యొక్క అత్యంత సంబంధిత భాగాలపై శ్రద్ధ వహించడం మరియు సంబంధిత పారామితులను సక్రియం చేయడం.
- గేటింగ్ మెకానిజమ్‌లు: నెట్‌వర్క్ యొక్క వివిధ భాగాల ద్వారా సమాచారం యొక్క ప్రవాహాన్ని నియంత్రించడానికి గేటింగ్ ఫంక్షన్‌ను ఉపయోగించడం.
- విರಳ శిక్షణ: విರಳ కనెక్షన్‌లను నేర్చుకోవడానికి నెట్‌వర్క్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం, తద్వారా అనుమితి సమయంలో పారామితుల సబ్‌సెట్ మాత్రమే సక్రియంగా ఉంటుంది.
టెక్నిక్ యొక్క ఎంపిక నమూనా యొక్క నిర్దిష్ట నిర్మాణశైలి మరియు పని యొక్క లక్షణాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అయితే, అతివ్యాప్తి లక్ష్యం ఏమిటంటే ఇచ్చిన ఇన్‌పుట్‌కు అత్యంత సంబంధితమైన పారామితులను గుర్తించడం మరియు సక్రియం చేయడం, తద్వారా గణన ఖర్చును తగ్గించడం మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం.
RAG: జ్ఞానం మరియు సందర్భాన్ని పెంచడం
రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) అనేది భాషా నమూనాలు ఉపయోగించే విధానంలో ఒక నమూనా మార్పును సూచిస్తుంది. బాహ్య జ్ఞాన మూలాలను ఏకీకృతం చేయడం ద్వారా, మరింత సమాచారం, ఖచ్చితమైన మరియు సందర్భోచితంగా సంబంధిత ప్రతిస్పందనలను రూపొందించడానికి RAG భాషా నమూనాలను అనుమతిస్తుంది.
RAG పైప్‌లైన్ అనేక కీలక దశలను కలిగి ఉంటుంది:
- డేటా ఇండెక్సింగ్: ఈ దశలో, సంబంధిత సమాచారం యొక్క సమర్థవంతమైన పునరుద్ధరణను ప్రారంభించడానికి బాహ్య జ్ఞాన మూలాన్ని ఇండెక్స్ చేస్తారు. ఇది సాధారణంగా జ్ఞాన మూలంలోని ప్రతి పత్రం యొక్క వెక్టార్ ప్రాతినిధ్యాన్ని సృష్టించడంలో ఉంటుంది, దీనిని ఇచ్చిన ప్రశ్నకు సమానమైన పత్రాలను త్వరగా గుర్తించడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
- సమాచారం పునరుద్ధరణ: ఒక ప్రశ్న స్వీకరించబడినప్పుడు, RAG సిస్టమ్ ఇండెక్స్ చేసిన జ్ఞాన మూలం నుండి అత్యంత సంబంధిత పత్రాలను పునరుద్ధరిస్తుంది. ఇది సాధారణంగా సారూప్యత శోధన అల్గోరిథంను ఉపయోగించి జరుగుతుంది, ఇది ప్రశ్న యొక్క వెక్టార్ ప్రాతినిధ్యాన్ని జ్ఞాన మూలంలోని పత్రాల వెక్టార్ ప్రాతినిధ్యాలతో పోల్చి చూస్తుంది.
- సందర్భీకరణ: పునరుద్ధరించబడిన పత్రాలు ప్రశ్న యొక్క సందర్భాన్ని పెంచడానికి ఉపయోగించబడతాయి. పునరుద్ధరించబడిన పత్రాలను ప్రశ్నకు అనుసంధానించడం ద్వారా లేదా పునరుద్ధరించబడిన పత్రాల నుండి సమాచారాన్ని ప్రశ్న ప్రాతినిధ్యంలోకి చేర్చడానికి మరింత అధునాతన సాంకేతికతను ఉపయోగించడం ద్వారా ఇది చేయవచ్చు.
- స్పందన ఉత్పత్తి: చివరగా, వృద్ధి చేయబడిన ప్రశ్న భాషా నమూనాలోకి అందించబడుతుంది, ఇది ప్రశ్న మరియు పునరుద్ధరించబడిన పత్రాల నుండి కలిపిన సమాచారం ఆధారంగా ప్రతిస్పందనను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.
సాంప్రదాయ భాషా నమూనాలపై RAG అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది:
- ఖచ్చితత్వం పెరిగింది: బాహ్య జ్ఞానాన్ని చేర్చడం ద్వారా, RAG నమూనాలు మరింత ఖచ్చితమైన మరియు వాస్తవిక ప్రతిస్పందనలను ఉత్పత్తి చేయగలవు.
- మెరుగైన సందర్భోచిత అవగాహన: పునరుద్ధరించబడిన పత్రాలలో సమాచారాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా RAG నమూనాలు ప్రశ్న యొక్క సందర్భాన్ని బాగా అర్థం చేసుకోగలవు.
- తగ్గిన భ్రమలు: RAG నమూనాలు భ్రమ పడే అవకాశం తక్కువ మరియు బాహ్య జ్ఞానంలో స్థాపించబడినందున అర్ధంలేని ప్రతిస్పందనలను ఉత్పత్తి చేసే అవకాశం తక్కువ.
- కొత్త సమాచారానికి అనుగుణంగా ఉండటం: ఇండెక్స్ చేసిన జ్ఞాన మూలాన్ని నవీకరించడం ద్వారా RAG నమూనాలు కొత్త సమాచారానికి సులభంగా అనుగుణంగా ఉండగలవు.
ఫంక్షన్ కాలింగ్: వాస్తవ ప్రపంచంతో పరస్పర చర్య
AI ఎడ్జ్ ఆన్-డివైజ్ ఫంక్షన్ కాలింగ్ SDK భాషా నమూనాలకు వాస్తవ ప్రపంచంతో పరస్పర చర్య చేయడానికి వీలు కల్పించే దిశగా ఒక ముఖ్యమైన అడుగును సూచిస్తుంది. బాహ్య ఫంక్షన్లను ప్రారంభించడానికి మోడళ్లను అనుమతించడం ద్వారా, SDK తెలివైన మరియు సందర్భోచిత-అవగాహన అప్లికేషన్‌లను సృష్టించడానికి విస్తృత శ్రేణి అవకాశాలను అన్‌లాక్ చేస్తుంది.
ఫంక్షన్ కాలింగ్ ప్రక్రియ సాధారణంగా కింది దశలను కలిగి ఉంటుంది:
- ఫంక్షన్ నిర్వచనం: డెవలపర్ భాషా నమూనా ప్రారంభించగల ఫంక్షన్లను నిర్వచిస్తాడు. ఇది ఫంక్షన్ యొక్క పేరు, ఫంక్షన్ ఏమి చేస్తుంది అనే దాని వివరణ మరియు ఫంక్షన్ స్వీకరించే పారామితులను పేర్కొనడం కలిగి ఉంటుంది.
- టూల్ ఆబ్జెక్ట్ క్రియేషన్: డెవలపర్ ఫంక్షన్ నిర్వచనాన్ని కలిగి ఉన్న
Toolవస్తువును సృష్టిస్తాడు. ఈ వస్తువు తర్వాత భాషా నమూనాకు పంపబడుతుంది. - ఫంక్షన్ కాల్ జనరేషన్: భాషా నమూనాకు వాస్తవ-ప్రపంచ చర్యను నిర్వహించాల్సిన అవసరం వచ్చినప్పుడు, అది ఫంక్షన్ కాల్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఈ కాల్ ఫంక్షన్ పేరును ప్రారంభించాలి మరియు ఫంక్షన్‌కు పంపవలసిన పారామితుల విలువలను కలిగి ఉంటుంది.
- ఫంక్షన్ ఎక్జిక్యూషన్: ఫంక్షన్ కాల్ తర్వాత సిస్టమ్ ద్వారా అమలు చేయబడుతుంది. ఇది సాధారణంగా సంబంధిత API లేదా సేవను ప్రారంభించడం కలిగి ఉంటుంది.
- ఫలితం ప్రసారం: ఫంక్షన్ అమలు యొక్క ఫలితాలు తర్వాత భాషా నమూనాకు తిరిగి పంపబడతాయి.
- స్పందన ఉత్పత్తి: చివరగా, భాషా నమూనా ప్రతిస్పందనను రూపొందించడానికి ఫంక్షన్ అమలు యొక్క ఫలితాలను ఉపయోగిస్తుంది.
ఫంక్షన్ కాలింగ్ SDK భాషా నమూనాలకు విస్తృత శ్రేణి పనులను నిర్వహించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, అవి:
- బాహ్య మూలాల నుండి సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేయడం: డేటాబేస్‌లు, APIలు మరియు ఇతర బాహ్య మూలాల నుండి సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడానికి మోడల్ ఫంక్షన్లను కాల్ చేయగలదు.
- పరికరాలు మరియు ఉపకరణాలను నియంత్రించడం: లైట్లు, థర్మోస్టాట్‌లు మరియు ఉపకరణాల వంటి స్మార్ట్ హోమ్ పరికరాలను నియంత్రించడానికి మోడల్ ఫంక్షన్లను కాల్ చేయగలదు.
- లావాదేవీలు నిర్వహించడం: చెల్లింపులు చేయడం మరియు నిధులను బదిలీ చేయడం వంటి ఆర్థిక లావాదేవీలు చేయడానికి మోడల్ ఫంక్షన్లను కాల్ చేయగలదు.
- పనులను ఆటోమేట్ చేయడం: అపాయింట్‌మెంట్‌లను షెడ్యూల్ చేయడం మరియు ఇమెయిల్‌లను పంపడం వంటి క్లిష్టమైన పనులను ఆటోమేట్ చేయడానికి మోడల్ ఫంక్షన్లను కాల్ చేయగలదు.
గూగుల్ AI ఎడ్జ్ గ్యాలరీ: ఆవిష్కరణ యొక్క ప్రదర్శన
జెమ్మా 3n మరియు దాని సంబంధిత సాధనాల సామర్థ్యాలను ప్రదర్శించడానికి గూగుల్ AI ఎడ్జ్ గ్యాలరీ ఒక ముఖ్యమైన వేదికగా పనిచేస్తుంది. డెవలపర్‌లు ఈ సాంకేతికతలతో ప్రయోగాలు చేయగల ఇంటరాక్టివ్ వాతావరణాన్ని అందించడం ద్వారా, గ్యాలరీ ఆవిష్కరణను ప్రోత్సహిస్తుంది మరియు కొత్త అప్లికేషన్‌ల అభివృద్ధిని వేగవంతం చేస్తుంది.
గ్యాలరీ అనేక రకాల మోడల్‌లు మరియు డెమోలను కలిగి ఉంది, ఇవి వివిధ పనుల కోసం జెమ్మా 3n యొక్క సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తాయి, అవి:
- చిత్ర గుర్తింపు: చిత్రాలలో వస్తువులు మరియు దృశ్యాలను గుర్తించడం.
- సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్: మానవ భాషను అర్థం చేసుకోవడం మరియు ఉత్పత్తి చేయడం.
- స్పీచ్ రికగ్నిషన్: మాట్లాడే భాషను వచనంలోకి లిప్యంతరీకరించడం.
- ఆడియో ప్రాసెసింగ్: ఆడియో సంకేతాలను విశ్లేషించడం మరియు తారుమారు చేయడం.
గ్యాలరీ AI ఎడ్జ్ SDKలకు కూడా ప్రాప్తిని అందిస్తుంది, ఇది డెవలపర్‌లకు ఈ సాంకేతికతలను వారి స్వంత అప్లికేషన్‌లలోకి చేర్చడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ఆన్-డివైజ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ యొక్క భవిష్యత్తు
జెమ్మా 3n మరియు దాని అనుబంధ పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క ఆవిర్భావం ఆన్-డివైజ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ కోసం ఒక కొత్త యుగాన్ని సూచిస్తుంది. సామర్థ్యం, అనుకూలత మరియు కార్యాచరణను కలపడం ద్వారా, జెమ్మా 3n నిరంతర ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్ అవసరం లేకుండా పరికరాల్లో నేరుగా అమలు చేయగల తెలివైన మరియు సందర్భోచిత-అవగాహన అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి డెవలపర్‌లకు అధికారం ఇస్తుంది.
ఇది వివిధ పరిశ్రమలకు లోతైన చిక్కులను కలిగి ఉంది, వీటిలో:
- మొబైల్: మరింత తెలివైన మరియు ప్రతిస్పందించే మొబైల్ అప్లికేషన్‌లను ప్రారంభించడం.
- IoT: స్వతంత్రంగా మరియు స్వయంప్రతిపత్తితో పనిచేయగల స్మార్ట్ పరికరాలకు శక్తినివ్వడం.
- ఆటోమోటివ్: స్వయంప్రతిపత్తి వాహనాల భద్రత మరియు సౌలభ్యాన్ని మెరుగుపరచడం.
- హెల్త్‌కేర్: వైద్య నిర్ధారణ మరియు చికిత్స యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం.
ఆన్-డివైజ్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సాంకేతికతలు అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నందున, రాబోయే సంవత్సరాల్లో మరింత వినూత్నమైన మరియు ప్రభావవంతమైన అప్లికేషన్‌లు వస్తాయని మేము ఆశించవచ్చు. జెమ్మా 3n ఈ ప్రయాణంలో ఒక ముఖ్యమైన అడుగును సూచిస్తుంది, మన దైనందిన జీవితంలో తెలివితేటలు సజావుగా కలిసిపోయే భవిష్యత్తుకు మార్గం సుగమం చేస్తుంది.