గూగుల్ తన ఓపెన్ AI మోడల్ కుటుంబం ‘గెమ్మా 3’ కోసం క్వాంటిజేషన్-అవేర్ ట్రైనింగ్ (QAT) మోడళ్లను ఇటీవల విడుదల చేసింది. ఈ అభివృద్ధి పెద్ద భాషా నమూనాల యొక్క కంప్యూటేషనల్ వనరుల డిమాండ్లను పరిష్కరించడానికి, వాటిని విస్తృత శ్రేణి హార్డ్‌వేర్ కాన్ఫిగరేషన్‌లకు మరింత అందుబాటులో ఉంచడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
గెమ్మా 3 గురించి అవగాహన
గెమ్మా 3 అనేది గూగుల్ అభివృద్ధి చేసిన తేలికపాటి, అధిక-పనితీరు గల ఓపెన్-వెయిట్ నమూనాల కుటుంబం. ఇది గూగుల్ యొక్క ‘జెమిని 2.0’ నమూనా వలె అదే పరిశోధన మరియు సాంకేతికతపై నిర్మించబడింది. గెమ్మా 3 నాలుగు పరామితి పరిమాణాలలో అందుబాటులో ఉంది: 1B, 4B, 12B మరియు 27B. ఇది NVIDIA H100 వంటి హై-ఎండ్ GPUలపై స్థానిక BFloat16 (BF16) ఖచ్చితత్వంతో పనిచేసే ప్రముఖ నమూనాగా తనను తాను స్థాపించుకుంది.
గెమ్మా 3 యొక్క QAT నమూనాల యొక్క ముఖ్యమైన ప్రయోజనం ఏమిటంటే, మెమరీ అవసరాలను గణనీయంగా తగ్గిస్తూనే అధిక నాణ్యతను కొనసాగించే సామర్థ్యం. గెమ్మా 3 27B వంటి అధిక-పనితీరు నమూనాలు NVIDIA GeForce RTX 3090 వంటి వినియోగదారు-గ్రేడ్ GPUలపై స్థానికంగా అమలు చేయడానికి ఇది చాలా కీలకం.
QAT నమూనాల వెనుక ఉన్న ఉద్దేశం
పనితీరు పోలికలలో, BF16 తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది. అయితే, పెద్ద నమూనాలను అమలు చేసేటప్పుడు, పనితీరును తగ్గించే ఖర్చుతోనైనా, హార్డ్‌వేర్ అవసరాలను (GPUల సంఖ్య వంటివి) తగ్గించడానికి FP8 (8-బిట్) వంటి తక్కువ-ఖచ్చితత్వ ఫార్మాట్‌లు కొన్నిసార్లు ఉపయోగించబడతాయి. ఇప్పటికే ఉన్న హార్డ్‌వేర్‌తో గెమ్మా 3ని ఉపయోగించడానికి అధిక డిమాండ్ ఉంది.
ఇక్కడే క్వాంటిజేషన్ అమలులోకి వస్తుంది. AI నమూనాలలో, క్వాంటిజేషన్ నమూనా ప్రతిస్పందనలను నిల్వ చేయడానికి మరియు లెక్కించడానికి ఉపయోగించే సంఖ్యల (నమూనా పరామితులు) ఖచ్చితత్వాన్ని తగ్గిస్తుంది. ఇది ఉపయోగించిన రంగుల సంఖ్యను తగ్గించడం ద్వారా చిత్రాన్ని కుదించడం లాంటిది. పరామితులను 16-బిట్ (BF16)లో సూచించే బదులు, వాటిని 8-బిట్ (INT8) లేదా 4-బిట్ (INT4) వంటి తక్కువ బిట్‌లలో సూచించడం సాధ్యమవుతుంది.
అయితే, క్వాంటిజేషన్ తరచుగా పనితీరులో క్షీణతకు దారితీస్తుంది. నాణ్యతను కాపాడటానికి, గూగుల్ QATని ఉపయోగిస్తుంది. నమూనాని పూర్తిగా శిక్షణ పొందిన తర్వాత క్వాంటిజ్ చేయడానికి బదులుగా, QAT క్వాంటిజేషన్ ప్రక్రియను శిక్షణలోనే పొందుపరుస్తుంది. శిక్షణ సమయంలో తక్కువ-ఖచ్చితత్వ కార్యకలాపాలను అనుకరించడం ద్వారా, శిక్షణ తర్వాత పనితీరు క్షీణతను QAT తగ్గిస్తుంది. దీని ఫలితంగా చిన్న, వేగవంతమైన నమూనాలు ఏర్పడతాయి, అయితే ఖచ్చితత్వం అలాగే ఉంటుంది.
గణనీయమైన VRAM ఆదా
BF16తో పోలిస్తే నమూనాని లోడ్ చేయడానికి INT4 క్వాంటిజేషన్ అవసరమైన VRAM (GPU మెమరీ)ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుందని గూగుల్ పేర్కొంది:
- గెమ్మా 3 27B: 54GB (BF16) నుండి 14.1GB (INT4)
- గెమ్మా 3 12B: 24GB (BF16) నుండి 6.6GB (INT4)
- గెమ్మా 3 4B: 8GB (BF16) నుండి 2.6GB (INT4)
- గెమ్మా 3 1B: 2GB (BF16) నుండి 0.5GB (INT4)
మెమరీ వినియోగంలో ఈ తగ్గింపులు శక్తివంతమైన AI నమూనాలకు ప్రాప్యతను విస్తృతం చేయడానికి చాలా ముఖ్యమైనవి, తక్కువ వనరులు ఉన్న పరికరాల్లో వాటిని అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తాయి.
వివిధ పరికరాల్లో గెమ్మా 3 నమూనాలను ప్రారంభించడం
గూగుల్ ప్రకారం, QAT గెమ్మా 3 యొక్క శక్తివంతమైన నమూనాలను విస్తృత శ్రేణి వినియోగదారు హార్డ్‌వేర్‌పై అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
గెమ్మా 3 27B (INT4 QAT): NVIDIA GeForce RTX 3090 (24GB VRAM) లేదా సమానమైన కార్డ్‌తో డెస్క్‌టాప్‌లో స్థానికంగా సౌకర్యవంతంగా లోడ్ చేయవచ్చు మరియు అమలు చేయవచ్చు, ఇది వినియోగదారులు అతిపెద్ద గెమ్మా 3 నమూనాని ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది.
గెమ్మా 3 12B (INT4 QAT): NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU (8GB VRAM) వంటి ల్యాప్‌టాప్ GPUలపై సమర్థవంతంగా అమలు చేయవచ్చు, ఇది పోర్టబుల్ యంత్రాల్లో శక్తివంతమైన AI సామర్థ్యాలను అనుమతిస్తుంది.
చిన్న నమూనాలు (4B, 1B): స్మార్ట్‌ఫోన్‌ల వంటి పరిమిత వనరులు ఉన్న సిస్టమ్‌లకు మరింత అందుబాటులోకి వచ్చాయి.
హార్డ్‌వేర్ అనుకూలత యొక్క ఈ విస్తరణ గెమ్మా 3 యొక్క సంభావ్య అనువర్తనాలను గణనీయంగా విస్తరిస్తుంది, ఇది డెవలపర్‌లు మరియు వినియోగదారుల యొక్క పెద్ద ప్రేక్షకులకు అందుబాటులో ఉంటుంది. వినియోగదారు-గ్రేడ్ హార్డ్‌వేర్‌పై ఈ నమూనాలను అమలు చేయగల సామర్థ్యం స్థానిక AI ప్రాసెసింగ్ కోసం కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది, క్లౌడ్-ఆధారిత సేవలపై ఆధారపడటాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు గోప్యతను పెంచుతుంది.
ప్రసిద్ధ సాధనాలతో సులభమైన అనుసంధానం
డెవలపర్‌లు ఈ కొత్త QAT నమూనాలను సుపరిచితమైన వర్క్‌ఫ్లోలలో ఉపయోగించగలరని గూగుల్ నిర్ధారించింది. గెమ్మా 3 కోసం INT4 QAT మరియు Q4\_0 (4-బిట్) QAT నమూనాలు హగ్గింగ్ ఫేస్ మరియు కాగిల్‌లో అందుబాటులో ఉన్నాయి. వీటిని కింది వంటి ప్రసిద్ధ డెవలపర్ సాధనాలతో సజావుగా పరీక్షించవచ్చు:
ఒల్లామా: సాధారణ ఆదేశాలతో గెమ్మా 3 QAT నమూనాలను అమలు చేయడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది. ఒల్లామా ఈ నమూనాలను అమలు చేయడం మరియు ప్రయోగాలు చేయడం యొక్క ప్రక్రియను క్రమబద్ధీకరిస్తుంది, డెవలపర్‌లు వాటిని వారి ప్రాజెక్ట్‌లలో అనుసంధానించడం సులభం చేస్తుంది.
LM స్టూడియో: వినియోగదారులు వారి డెస్క్‌టాప్‌లలో గెమ్మా 3 QAT నమూనాలను సులభంగా డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి అనుమతించే సహజమైన మరియు ఉపయోగించడానికి సులభమైన GUI (గ్రాఫికల్ యూజర్ ఇంటర్‌ఫేస్)ని అందిస్తుంది. LM స్టూడియో AI నమూనాల యొక్క సంస్థాపన మరియు నిర్వహణను సులభతరం చేస్తుంది, వాటిని సాంకేతికంగా పరిజ్ఞానం లేని వినియోగదారులకు మరింత అందుబాటులో ఉంచుతుంది.
MLX: Apple సిలికాన్-శక్తితో పనిచేసే Macలలో గెమ్మా 3 QAT నమూనాల యొక్క ఆప్టిమైజ్ చేసిన మరియు సమర్థవంతమైన అనుమితిని అనుమతిస్తుంది. MLX AI వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం మెరుగైన పనితీరు మరియు శక్తి సామర్థ్యాన్ని అందించడానికి Apple సిలికాన్ యొక్క ప్రత్యేక నిర్మాణాన్ని ఉపయోగిస్తుంది.
Gemma.cpp: గూగుల్ యొక్క ప్రత్యేక C++ అమలు. CPUపై నేరుగా చాలా సమర్థవంతమైన అనుమితిని అనుమతిస్తుంది. Gemma.cpp వారి AI అనువర్తనాల పనితీరును చక్కగా ట్యూన్ చేయాలనుకునే డెవలపర్‌ల కోసం తక్కువ-స్థాయి ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందిస్తుంది.
llama.cpp: స్థానికంగా GGUF-ఫార్మాట్ గెమ్మా 3 QAT నమూనాలకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న వర్క్‌ఫ్లోలలో అనుసంధానించడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. Llama.cpp అనేది CPUలు మరియు GPUలతో సహా వివిధ హార్డ్‌వేర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో పెద్ద భాషా నమూనాలను అమలు చేయడానికి ఒక ప్రసిద్ధ లైబ్రరీ.
ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో గెమ్మా 3 QAT నమూనాల లభ్యత మరియు ప్రసిద్ధ సాధనాలతో వాటి అనుకూలత వారి ప్రాజెక్ట్‌లలో ఈ నమూనాలను ఉపయోగించాలనుకునే డెవలపర్‌ల కోసం ప్రవేశానికి అవరోధాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. ఈ అనుసంధానం యొక్క సౌలభ్యం ప్రయోగాలు మరియు ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహిస్తుంది, గెమ్మా 3 కోసం విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాలకు దారితీస్తుంది.
క్వాంటిజేషన్-అవేర్ ట్రైనింగ్ యొక్క సాంకేతిక ఆధారాలు
గెమ్మా 3 కోసం గూగుల్ యొక్క QAT నమూనాల యొక్క ప్రాముఖ్యతను పూర్తిగా అభినందించడానికి, క్వాంటిజేషన్ యొక్క సాంకేతిక వివరాలను మరియు దానితో సంబంధం ఉన్న సవాళ్లను QAT ఎలా పరిష్కరిస్తుందో లోతుగా తెలుసుకోవడం ముఖ్యం.
క్వాంటిజేషన్‌ను అర్థం చేసుకోవడం:
బరువులు మరియు యాక్టివేషన్‌లను తక్కువ ఖచ్చితత్వంతో సూచించడం ద్వారా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల పరిమాణం మరియు కంప్యూటేషనల్ సంక్లిష్టతను తగ్గించడానికి ఉపయోగించే ఒక సాంకేతికత క్వాంటిజేషన్. ఫ్లోటింగ్-పాయింట్ సంఖ్యలను (ఉదా., 32-బిట్ లేదా 16-బిట్) ఉపయోగించే బదులు, క్వాంటిజ్ చేసిన నమూనాలు ఈ విలువలను సూచించడానికి పూర్ణాంకాలను (ఉదా., 8-బిట్ లేదా 4-బిట్) ఉపయోగిస్తాయి. ఖచ్చితత్వంలో ఈ తగ్గింపు అనేక ప్రయోజనాలకు దారితీస్తుంది:
- తగ్గిన మెమరీ వినియోగం: తక్కువ-ఖచ్చితత్వ ప్రాతినిధ్యాలకు నమూనాని నిల్వ చేయడానికి తక్కువ మెమరీ అవసరం, ఇది పరిమిత మెమరీ వనరులు ఉన్న పరికరాల్లో నమూనాలను అమలు చేయడం సాధ్యపడుతుంది.
- వేగవంతమైన అనుమితి: పూర్ణాంక కార్యకలాపాలు సాధారణంగా ఫ్లోటింగ్-పాయింట్ కార్యకలాపాల కంటే వేగంగా ఉంటాయి, ఇది వేగవంతమైన అనుమితి సమయాలకు దారితీస్తుంది.
- తక్కువ విద్యుత్ వినియోగం: పూర్ణాంక కార్యకలాపాలు ఫ్లోటింగ్-పాయింట్ కార్యకలాపాల కంటే తక్కువ శక్తిని వినియోగిస్తాయి, ఇది క్వాంటిజ్ చేసిన నమూనాలను బ్యాటరీతో పనిచేసే పరికరాలకు మరింత అనుకూలంగా చేస్తుంది.
క్వాంటిజేషన్ యొక్క సవాళ్లు:
క్వాంటిజేషన్ గణనీయమైన ప్రయోజనాలను అందించినప్పటికీ, ఇది సవాళ్లను కూడా పరిచయం చేస్తుంది:
- ఖచ్చితత్వ క్షీణత: బరువులు మరియు యాక్టివేషన్‌ల ఖచ్చితత్వాన్ని తగ్గించడం వలన ఖచ్చితత్వం కోల్పోవచ్చు. నమూనా డేటా యొక్క సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను సంగ్రహించడంలో తక్కువ సామర్థ్యం కలిగి ఉండవచ్చు, దీని ఫలితంగా తక్కువ పనితీరు వస్తుంది.
- క్రమాంకన సమస్యలు: పూర్ణాంకాల ద్వారా సూచించబడే విలువల పరిధి పరిమితం చేయబడింది. ఇది యాక్టివేషన్‌ల యొక్క క్లిప్పింగ్ లేదా సంతృప్తతకు దారితీయవచ్చు, ఇది ఖచ్చితత్వాన్ని మరింత తగ్గిస్తుంది.
క్వాంటిజేషన్-అవేర్ ట్రైనింగ్ (QAT): ఒక పరిష్కారం:
క్వాంటిజేషన్-అవేర్ ట్రైనింగ్ (QAT) అనేది శిక్షణ ప్రక్రియలో క్వాంటిజేషన్‌ను చేర్చడం ద్వారా ఖచ్చితత్వ క్షీణత సమస్యను పరిష్కరించే ఒక సాంకేతికత. QATలో, నమూనాని అనుకరణ క్వాంటిజేషన్‌తో శిక్షణ పొందుతుంది, అంటే శిక్షణ యొక్క ఫార్వర్డ్ మరియు బ్యాక్‌వర్డ్ పాస్‌ల సమయంలో బరువులు మరియు యాక్టివేషన్‌లు క్వాంటిజ్ చేయబడతాయి. ఇది క్వాంటిజేషన్ యొక్క ప్రభావాలను భర్తీ చేయడానికి నమూనాని నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, దీని ఫలితంగా మరింత ఖచ్చితమైన క్వాంటిజ్ చేసిన నమూనా ఏర్పడుతుంది.
QAT ఎలా పనిచేస్తుంది:
అనుకరణ క్వాంటిజేషన్: శిక్షణ సమయంలో, ప్రతి ఫార్వర్డ్ మరియు బ్యాక్‌వర్డ్ పాస్ తర్వాత బరువులు మరియు యాక్టివేషన్‌లు కావలసిన ఖచ్చితత్వానికి (ఉదా., 8-బిట్ లేదా 4-బిట్) క్వాంటిజ్ చేయబడతాయి. ఇది అనుమితి సమయంలో వర్తించే క్వాంటిజేషన్‌ను అనుకరిస్తుంది.
గ్రేడియంట్ సర్దుబాటు: క్వాంటిజేషన్ యొక్క ప్రభావాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడానికి గ్రేడియంట్‌లు కూడా సర్దుబాటు చేయబడతాయి. ఇది క్వాంటిజేషన్ కారణంగా సంభవించే లోపాన్ని తగ్గించడానికి నమూనాని నేర్చుకోవడానికి సహాయపడుతుంది.
సరిచేయడం: అనుకరణ క్వాంటిజేషన్‌తో శిక్షణ పొందిన తర్వాత, క్వాంటిజ్ చేసిన బరువులు మరియు యాక్టివేషన్‌లతో నమూనాని సరిచేయబడుతుంది. ఇది క్వాంటిజ్ చేసిన నమూనా యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మరింత మెరుగుపరుస్తుంది.
QAT యొక్క ప్రయోజనాలు:
- మెరుగైన ఖచ్చితత్వం: శిక్షణ తర్వాత నమూనాని క్వాంటిజ్ చేసే పోస్ట్-ట్రైనింగ్ క్వాంటిజేషన్ (PTQ)తో పోలిస్తే QAT క్వాంటిజ్ చేసిన నమూనాల ఖచ్చితత్వాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది.
- క్వాంటిజేషన్‌కు దృఢత్వం: QAT నమూనాని క్వాంటిజేషన్ యొక్క ప్రభావాలకు మరింత దృఢంగా చేస్తుంది, ఖచ్చితత్వాన్ని త్యాగం చేయకుండా ఎక్కువ కుదింపు నిష్పత్తులను సాధించడం సాధ్యపడుతుంది.
- హార్డ్‌వేర్ అనుకూలత: QAT నమూనాని మొబైల్ పరికరాలు మరియు పొందుపరిచిన సిస్టమ్‌ల వంటి పూర్ణాంక కార్యకలాపాలకు మద్దతు ఇచ్చే హార్డ్‌వేర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
గెమ్మా 3 కోసం గూగుల్ యొక్క QAT అమలు:
అధిక ఖచ్చితత్వం మరియు కుదింపు నిష్పత్తులను సాధించడానికి గెమ్మా 3 కోసం గూగుల్ యొక్క QAT అమలు క్వాంటిజేషన్ సాంకేతికతలలోని తాజా పురోగతులను ఉపయోగించుకుంటుంది. వారి అమలు యొక్క నిర్దిష్ట వివరాలు బహిరంగంగా అందుబాటులో లేవు, అయితే వారు కింది వంటి సాంకేతికతలను ఉపయోగించే అవకాశం ఉంది:
- మిశ్రమ-ఖచ్చితత్వ క్వాంటిజేషన్: ఖచ్చితత్వం మరియు కుదింపును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి నమూనాలోని వేర్వేరు భాగాలకు వేర్వేరు ఖచ్చితత్వ స్థాయిలను ఉపయోగించడం.
- టెన్సర్-ప్రతి క్వాంటిజేషన్: క్వాంటిజేషన్ కారణంగా సంభవించే లోపాన్ని తగ్గించడానికి ప్రతి టెన్సర్‌ను స్వతంత్రంగా క్వాంటిజ్ చేయడం.
- నేర్చుకోదగిన క్వాంటిజేషన్ పరామితులు: ఖచ్చితత్వాన్ని మరింత మెరుగుపరచడానికి శిక్షణ సమయంలో క్వాంటిజేషన్ పరామితులను నేర్చుకోవడం.
QAT మరియు గెమ్మా 3 యొక్క విస్తృత చిక్కులు
గెమ్మా 3 కోసం QAT నమూనాల విడుదల మరింత అందుబాటులో ఉండే మరియు సమర్థవంతమైన AI నమూనాల అభివృద్ధిలో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తుంది. ఈ నమూనాల యొక్క మెమరీ వినియోగం మరియు కంప్యూటేషనల్ అవసరాలను తగ్గించడం ద్వారా, గూగుల్ వారి సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకోవడానికి విస్తృత శ్రేణి డెవలపర్‌లు మరియు వినియోగదారులను అనుమతిస్తోంది. దీనికి అనేక ముఖ్యమైన చిక్కులు ఉన్నాయి:
AI యొక్క ప్రజాస్వామ్యం:
వినియోగదారు-గ్రేడ్ హార్డ్‌వేర్‌పై శక్తివంతమైన AI నమూనాలను అమలు చేయగల సామర్థ్యం AIకి ప్రాప్యతను ప్రజాస్వామ్యం చేస్తుంది, ఇది వ్యక్తులు మరియు చిన్న వ్యాపారాలు ఖరీదైన క్లౌడ్-ఆధారిత సేవలను ఉపయోగించకుండానే AI-శక్తితో పనిచేసే అనువర్తనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్:
QAT నమూనాలు ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ అనువర్తనాలకు బాగా సరిపోతాయి, ఇక్కడ డేటా క్లౌడ్‌లో కాకుండా పరికరాల్లో స్థానికంగా ప్రాసెస్ చేయబడుతుంది. ఇది జాప్యాన్ని తగ్గిస్తుంది, గోప్యతను మెరుగుపరుస్తుంది మరియు స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు మరియు స్మార్ట్ సెన్సార్‌ల వంటి కొత్త అనువర్తనాలను అనుమతిస్తుంది.
మొబైల్ AI:
QAT నమూనాల యొక్క తగ్గిన మెమరీ వినియోగం వాటిని మొబైల్ పరికరాలకు అనువైనదిగా చేస్తుంది, ఇది నిజ-సమయ అనువాదం, చిత్ర గుర్తింపు మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సుల వంటి కొత్త AI-శక్తితో పనిచేసే లక్షణాలను అనుమతిస్తుంది.
పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి:
గెమ్మా 3 కోసం ఓపెన్-సోర్స్ QAT నమూనాల లభ్యత AI రంగంలో పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిని వేగవంతం చేస్తుంది, పరిశోధకులు కొత్త క్వాంటిజేషన్ సాంకేతికతలతో ప్రయోగాలు చేయడానికి మరియు క్వాంటిజ్ చేసిన నమూనాల కోసం కొత్త అనువర్తనాలను అన్వేషించడానికి అనుమతిస్తుంది.
పర్యావరణ సుస్థిరత:
AI నమూనాల యొక్క శక్తి వినియోగాన్ని తగ్గించడం ద్వారా, QAT పర్యావరణ సుస్థిరతకు దోహదం చేస్తుంది. AI మన జీవితాల్లో మరింత ప్రబలంగా మారుతున్నందున ఇది చాలా ముఖ్యం.
ముగింపులో, గెమ్మా 3 కోసం గూగుల్ యొక్క QAT నమూనాల విడుదల ఒక ముఖ్యమైన పురోగతి, ఇది AI రంగంపై శాశ్వత ప్రభావాన్ని చూపుతుంది. AI నమూనాలను మరింత అందుబాటులో, సమర్థవంతంగా మరియు స్థిరంగా చేయడం ద్వారా, గూగుల్ సమాజం యొక్క ప్రయోజనం కోసం AI యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడానికి సహాయపడుతోంది. గెమ్మా 3 యొక్క శక్తివంతమైన ఆర్కిటెక్చర్ మరియు QAT యొక్క సమర్థవంతమైన క్వాంటిజేషన్ సాంకేతికతల కలయిక మొబైల్ పరికరాల నుండి ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ మరియు అంతకు మించి అనేక రకాల అనువర్తనాల్లో ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహించే వాగ్దానం చేస్తుంది.