వ్యక్తిగత పరికరాల్లో వేగవంతమైన, తెలివైన, మరియు మరింత గోప్యమైన కృత్రిమ మేధస్సు కోసం అవిశ్రాంతంగా చేసే ప్రయత్నాలు AI నమూనాలు రూపకల్పన మరియు అమలు చేయబడుతున్న విధానంలో ఒక లోతైన రూపాంతరణకు దారితీస్తున్నాయి. మనం ఒక యుగంలోకి ప్రవేశిస్తున్నాము, ఇక్కడ AI కేవలం ఒక రిమోట్ సేవ మాత్రమే కాదు; ఇది నేరుగా మన ఫోన్లు, టాబ్లెట్‌లు మరియు ల్యాప్‌టాప్‌లలో పొందుపరచబడిన ఒక స్థానికీకరించిన మేధస్సు. ఈ మార్పు తక్షణ స్పందన, గణనీయంగా తగ్గిన మెమరీ డిమాండ్‌లు మరియు వినియోగదారు గోప్యతపై ఒక కొత్త ఒత్తిడిని ఇస్తుంది. మొబైల్ హార్డ్‌వేర్ దాని వేగవంతమైన పరిణామం కొనసాగుతున్నందున, మన రోజువారీ డిజిటల్ పరస్పర చర్యలను పునర్నిర్వచించగల కాంపాక్ట్, మెరుపు-వేగవంతమైన నమూనాలను సృష్టించడంపై దృష్టి పెట్టాలి.
పరికరంలో మల్టీమోడల్ AI యొక్క సవాలు
ఈ ప్రయత్నంలో అత్యంత ముఖ్యమైన అడ్డంకులలో ఒకటి మొబైల్ పరికరాల యొక్క వనరుల-పరిమితమైన వాతావరణాలలో అధిక-నాణ్యత, మల్టీమోడల్ AI ని అందించడం. విస్తారమైన కంప్యూటేషనల్ శక్తి నుండి ప్రయోజనం పొందే క్లౌడ్ ఆధారిత వ్యవస్థల వలె కాకుండా, పరికరంలో నమూనాలు RAM మరియు ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యంపై ఖచ్చితమైన పరిమితులతో పనిచేయాలి. మల్టీమోడల్ AI, వచనం, చిత్రాలు, ఆడియో మరియు వీడియోను అర్థం చేసుకునే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది, సాధారణంగా చాలా మొబైల్ పరికరాలను ముంచెత్తగల పెద్ద నమూనాలు అవసరం. అంతేకాకుండా, క్లౌడ్‌పై ఆధారపడటం జాప్యం మరియు గోప్యతా సమస్యలను పరిచయం చేస్తుంది, పనితీరును రాజీ పడకుండా స్థానికంగా అమలు చేయగల నమూనాల అవసరాన్ని నొక్కి చెబుతుంది.
Gemma 3n: మొబైల్ AIలో ఒక ముందడుగు
ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి, Google మరియు Google DeepMind Gemma 3n ను పరిచయం చేశాయి, ఇది మొబైల్-తొలి అమలు కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన ఒక సంచలనాత్మక AI నమూనా. Gemma 3n Android మరియు Chrome ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో పనితీరు కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది మరియు Gemini Nano యొక్క తదుపరి పునరావృతానికి పునాదిగా పనిచేస్తుంది. ఈ ఆవిష్కరణ ఒక గణనీయమైన పురోగతిని సూచిస్తుంది, ఇది చాలా చిన్న మెమరీ ఫుట్‌ప్రింట్‌లతో పరికరాలకు మల్టీమోడల్ AI సామర్థ్యాలను తీసుకువస్తుంది, అయితే నిజ-సమయ స్పందన సమయాలను నిర్వహిస్తుంది. ఇది ఈ భాగస్వామ్య మౌలిక సదుపాయాలపై నిర్మించిన మొదటి ఓపెన్ నమూనా కూడా, డెవలపర్‌లకు ప్రయోగం కోసం తక్షణ ప్రాప్తిని అందిస్తుంది.
ప్రతి-పొర పొందుపరచడం (PLE): ఒక కీ ఆవిష్కరణ
Gemma 3n యొక్క గుండె వద్ద ప్రతి-పొర పొందుపరచడం (PLE) యొక్క అప్లికేషన్ ఉంది, ఇది RAM వినియోగాన్ని నాటకీయంగా తగ్గిస్తుంది. ముడి నమూనా పరిమాణాలు వరుసగా 5 బిలియన్ మరియు 8 బిలియన్ పారామితులు అయితే, అవి 2 బిలియన్ మరియు 4 బిలియన్ పారామీటర్ నమూనాలకు సమానమైన మెమరీ ఫుట్‌ప్రింట్‌లతో పనిచేస్తాయి. డైనమిక్ మెమరీ వినియోగం 5B నమూనాకు కేవలం 2GB మరియు 8B వెర్షన్ కోసం 3GB మాత్రమే. ఇది ఒక గూడు కట్టుకున్న నమూనా కాన్ఫిగరేషన్ ద్వారా సాధించబడుతుంది, ఇక్కడ 4B క్రియాశీల మెమరీ ఫుట్‌ప్రింట్ నమూనా MatFormer అనే పద్ధతిని ఉపయోగించి శిక్షణ పొందిన 2B సబ్‌మోడల్‌ను కలిగి ఉంటుంది. ఇది డెవలపర్‌లు వేర్వేరు నమూనాలను లోడ్ చేయకుండానే పనితీరు మోడ్‌లను డైనమిక్‌గా మార్చడానికి అనుమతిస్తుంది. KVC భాగస్వామ్యం మరియు యాక్టివేషన్ క్వాంటిజేషన్ వంటి మరిన్ని మెరుగుదలలు జాప్యాన్ని మరింత తగ్గిస్తాయి మరియు ప్రతిస్పందన వేగాన్ని పెంచుతాయి. ఉదాహరణకు, మొబైల్‌లో ప్రతిస్పందన సమయం Gemma 3 4Bతో పోలిస్తే 1.5x మెరుగుపడింది, అన్నీ ఉన్నతమైన అవుట్‌పుట్ నాణ్యతను కొనసాగిస్తూనే.
పనితీరు బెంచ్‌మార్క్‌లు
Gemma 3n సాధించిన పనితీరు కొలమానాలు మొబైల్ అమలుకు దాని అనుకూలతను హైలైట్ చేస్తాయి. ఇది ఆటోమేటిక్ స్పీచ్ రికగ్నిషన్ మరియు ట్రాన్స్‌లేషన్ వంటి పనులలో రాణిస్తుంది, ప్రసంగాన్ని అనువదించబడిన వచనంగా సజావుగా మార్చడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. WMT24++ (ChrF) వంటి బహుళ భాషా బెంచ్‌మార్క్‌లపై ఇది 50.1% స్కోర్‌ను సాధిస్తుంది, ఇది జపనీస్, జర్మన్, కొరియన్, స్పానిష్ మరియు ఫ్రెంచ్ వంటి భాషలలో దాని బలాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. దీని “mix’n’match” సామర్థ్యం వివిధ నాణ్యత మరియు జాప్యం కలయికల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన సబ్‌మోడల్‌ల సృష్టిని అనుమతిస్తుంది, డెవలపర్‌లకు మరింత అనుకూలీకరణను అందిస్తుంది.
మల్టీమోడల్ సామర్థ్యాలు మరియు అనువర్తనాలు
Gemma 3n యొక్క నిర్మాణం వచనం, ఆడియో, చిత్రాలు మరియు వీడియోతో సహా వివిధ మోడాలిటీల నుండి పరస్పరం ముడిపడి ఉన్న ఇన్‌పుట్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది మరింత సహజమైన మరియు సందర్భోచితమైన పరస్పర చర్యలకు అనుమతిస్తుంది. ఇది ఆఫ్‌లైన్‌లో కూడా పనిచేయగలదు, నెట్‌వర్క్ కనెక్టివిటీ లేకుండా కూడా గోప్యత మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారిస్తుంది. సంభావ్య వినియోగ సందర్భాలు విస్తారమైనవి, వీటిలో:
- ప్రత్యక్ష దృశ్య మరియు శ్రవణ అభిప్రాయం: దృశ్య మరియు శ్రవణ ఛానెల్‌ల ద్వారా వినియోగదారు ఇన్‌పుట్‌కు నిజ-సమయ ప్రతిస్పందనలను అందించడం.
- సందర్భోచితమైన కంటెంట్ ఉత్పత్తి: వివిధ సెన్సార్ ఇన్‌పుట్‌ల ద్వారా నిర్ణయించబడిన వినియోగదారు యొక్క ప్రస్తుత సందర్భం ఆధారంగా రూపొందించిన కంటెంట్‌ను సృష్టించడం.
- అధునాతన వాయిస్-ఆధారిత అనువర్తనాలు: మరింత సంక్లిష్టమైన వాయిస్ పరస్పర చర్యలు మరియు నియంత్రణను ప్రారంభించడం.
Gemma 3n యొక్క ముఖ్య లక్షణాలు
Gemma 3n అనేక రకాల లక్షణాలను కలిగి ఉంది, వీటిలో:
- మొబైల్-తొలి డిజైన్: Google, DeepMind, Qualcomm, MediaTek మరియు Samsung System LSI మధ్య సరైన మొబైల్ పనితీరు కోసం సహకారం ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడింది.
- తగ్గిన మెమరీ ఫుట్‌ప్రింట్: ప్రతి-పొర పొందుపరచడం (PLE) ఉపయోగించి వరుసగా 5B మరియు 8B పారామీటర్ నమూనాల కోసం 2GB మరియు 3GB యొక్క కార్యాచరణ ఫుట్‌ప్రింట్‌లను సాధిస్తుంది.
- మెరుగైన ప్రతిస్పందన సమయం: Gemma 3 4Bతో పోలిస్తే మొబైల్‌లో 1.5x వేగవంతమైన ప్రతిస్పందనను అందిస్తుంది.
- బహుళ భాషా నైపుణ్యం: WMT24++ (ChrF)పై 50.1% యొక్క బహుళ భాషా బెంచ్‌మార్క్ స్కోర్‌ను సాధిస్తుంది.
- మల్టీమోడల్ ఇన్‌పుట్: ఆడియో, వచనం, చిత్రం మరియు వీడియోను అంగీకరిస్తుంది మరియు అర్థం చేసుకుంటుంది, సంక్లిష్టమైన మల్టీమోడల్ ప్రాసెసింగ్ మరియు పరస్పరం ముడిపడి ఉన్న ఇన్‌పుట్‌లను అనుమతిస్తుంది.
- డైనమిక్ సబ్‌మోడల్‌లు: గూడు కట్టుకున్న సబ్‌మోడల్‌లు మరియు మిక్స్’న్’మ్యాచ్ సామర్థ్యాలతో MatFormer శిక్షణను ఉపయోగించి డైనమిక్ ట్రేడ్-ఆఫ్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది.
- ఆఫ్‌లైన్ ఆపరేషన్: ఇంటర్నెట్ కనెక్షన్ లేకుండా పనిచేస్తుంది, గోప్యత మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారిస్తుంది.
- సులభంగా ప్రాప్యత: Google AI Studio మరియు Google AI Edge ద్వారా అందుబాటులో ఉంది, వచనం మరియు ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలతో.
సూచనలు మరియు భవిష్యత్తు దిశలు
Gemma 3n అధిక-పనితీరు గల AIని పోర్టబుల్ మరియు ప్రైవేట్‌గా చేయడానికి ఒక స్పష్టమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది. వినూత్న నిర్మాణం ద్వారా RAM పరిమితులను పరిష్కరించడం మరియు బహుళ భాషా మరియు మల్టీమోడల్ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడం ద్వారా, పరిశోధకులు అధునాతన AI ని నేరుగా రోజువారీ పరికరాలకు తీసుకురావడానికి ఒక ఆచరణీయ పరిష్కారాన్ని అభివృద్ధి చేశారు. అనువైన సబ్‌మోడల్ స్విచింగ్, ఆఫ్‌లైన్ సన్నద్ధత మరియు వేగవంతమైన ప్రతిస్పందన సమయాలు మొబైల్-తొలి AIకి సమగ్ర విధానాన్ని సూచిస్తాయి. భవిష్యత్తు పరిశోధనలు నమూనా యొక్క సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడం, విస్తృత పరిధిలోని పరికరాలతో దాని అనుకూలతను విస్తరించడం మరియు ఆగ్మెంటెడ్ రియాలిటీ, రోబోటిక్స్ మరియు IoT వంటి రంగాలలో కొత్త అప్లికేషన్‌లను అన్వేషించడంపై దృష్టి సారించే అవకాశం ఉంది.