Gemma 3n: ยุคใหม่ของ AI ที่เหนือขีดจำกัด

Google’s Gemma 3n ได้เปิดตัว และแสดงถึงยุคใหม่ของ AI เชิงสร้างสรรค์ โมเดลนี้มีขนาดเล็กและรวดเร็วอย่างน่าทึ่ง และที่น่าประทับใจยิ่งกว่าคือความสามารถในการทำงานแบบออฟไลน์บนโทรศัพท์ ทำให้นำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงมาสู่ชีวิตประจำวันของเรา Gemma 3n ไม่เพียงแต่เข้าใจเสียง รูปภาพ และข้อความเท่านั้น แต่ยังมีความแม่นยำที่ยอดเยี่ยมอีกด้วย และยังแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าGPT-4.1 Nano อีกด้วย

สถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรมของ Gemma 3n

เพื่อเป็นการเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตของอุปกรณ์ปลายทาง AI นั้น Google DeepMind ได้ร่วมมืออย่างใกล้ชิดกับผู้นำในอุตสาหกรรมฮาร์ดแวร์มือถือ เช่น Qualcomm Technologies, MediaTek และ Samsung System LSI เพื่อพัฒนาสถาปัตยกรรมใหม่ทั้งหมด

สถาปัตยกรรมนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของ AI เชิงสร้างสรรค์บนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด (เช่น โทรศัพท์ แท็บเล็ต และแล็ปท็อป) เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ สถาปัตยกรรมดังกล่าวใช้สิ่งประดิษฐ์ที่สำคัญสามประการ: 逐层嵌入 (PLE) 缓存、MatFormer 架构，以及 เงื่อนไขการโหลดพารามิเตอร์

แคช PLE: ทะลุขีดจำกัดของหน่วยความจำ

แคช PLE เป็นกลไกที่ชาญฉลาดที่ช่วยให้โมเดลสามารถออฟโหลดพารามิเตอร์แบบฝังทีละชั้นไปยังหน่วยความจำภายนอกที่รวดเร็ว ช่วยลดการใช้หน่วยความจำได้อย่างมากโดยไม่ลดทอนประสิทธิภาพ พารามิเตอร์เหล่านี้ถูกสร้างขึ้นภายนอกหน่วยความจำการทำงานของโมเดล และถูกดึงข้อมูลตามต้องการในระหว่างการดำเนินการ ทำให้การทำงานมีประสิทธิภาพแม้ในอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด

ลองนึกภาพว่าคุณกำลังรันโมเดล AI ที่ซับซ้อน แต่หน่วยความจำอุปกรณ์ของคุณมีจำกัด แคช PLE เปรียบเสมือนบรรณารักษ์อัจฉริยะที่จัดเก็บหนังสือ (พารามิเตอร์) ที่ไม่ได้ใช้บ่อยในคลังสินค้าใกล้เคียง (หน่วยความจำภายนอก) เมื่อโมเดลต้องการพารามิเตอร์เหล่านี้ บรรณารักษ์จะดึงข้อมูลเหล่านั้นกลับมาอย่างรวดเร็ว เพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลทำงานได้อย่างราบรื่นโดยไม่ต้องใช้พื้นที่หน่วยความจำอันมีค่า

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง แคช PLE จะเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำและประสิทธิภาพด้วยวิธีต่อไปนี้:

• ลดการใช้หน่วยความจำ: โดยการจัดเก็บพารามิเตอร์ที่ไม่ได้ใช้บ่อยในหน่วยความจำภายนอก แคช PLE สามารถลดปริมาณหน่วยความจำที่โมเดลต้องการขณะรัน ทำให้สามารถรันโมเดล AI ขนาดใหญ่บนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัดได้

• ปรับปรุงประสิทธิภาพ: แม้ว่าการดึงข้อมูลพารามิเตอร์จากหน่วยความจำภายนอกจะต้องใช้เวลา แต่แคช PLE จะลดความล่าช้าให้เหลือน้อยที่สุด โดยการคาดการณ์อย่างชาญฉลาดว่าพารามิเตอร์ใดจะถูกใช้ในอนาคตและโหลดลงในแคชล่วงหน้า ทำให้แน่ใจได้ว่าโมเดลสามารถทำงานด้วยความเร็วใกล้เคียงแบบเรียลไทม์

• รองรับโมเดลที่ใหญ่ขึ้น: โดยการลดข้อกำหนดด้านหน่วยความจำ แคช PLE ช่วยให้เราสามารถสร้างโมเดล AI ที่ใหญ่ขึ้นและซับซ้อนมากขึ้น โมเดลเหล่านี้มีความสามารถในการแสดงออกมากขึ้น และสามารถทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้

สถาปัตยกรรม MatFormer: การออกแบบที่แยบยลเหมือนตุ๊กตา Matryoshka

Matryoshka Transformer (MatFormer) สถาปัตยกรรมแนะนำการออกแบบ Transformer แบบซ้อน ซึ่งโมเดลย่อยที่เล็กกว่าจะถูกฝังอยู่ในโมเดลที่ใหญ่กว่า คล้ายกับตุ๊กตา Matryoshka โครงสร้างนี้ช่วยให้สามารถเปิดใช้งานโมเดลย่อยได้ ทำให้โมเดลสามารถปรับขนาดและความต้องการในการคำนวณแบบไดนามิกตามงาน ความยืดหยุ่นนี้ช่วยลดต้นทุนการคำนวณ เวลาตอบสนอง และการใช้พลังงาน ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการปรับใช้ edge และ cloud

แนวคิดหลักเบื้องหลังสถาปัตยกรรม MatFormer คือไม่ใช่ทุกงานที่ต้องการโมเดล AI แบบเต็ม สำหรับงานง่ายๆ เพียงแค่เปิดใช้งานโมเดลย่อยที่เล็กกว่า ช่วยประหยัดทรัพยากรการคำนวณ สำหรับงานที่ซับซ้อน สามารถเปิดใช้งานโมเดลย่อยที่ใหญ่กว่าเพื่อให้ได้ความแม่นยำที่สูงขึ้น

ขออธิบายข้อดีของสถาปัตยกรรม MatFormer ด้วยตัวอย่าง สมมติว่าคุณกำลังใช้โมเดล AI เพื่อระบุวัตถุในภาพ สำหรับภาพง่ายๆ เช่น ภาพที่มีวัตถุเพียงชิ้นเดียว สามารถเปิดใช้งานโมเดลย่อยที่เล็กกว่า ซึ่งเชี่ยวชาญในการระบุวัตถุประเภทนั้นโดยเฉพาะ สำหรับภาพที่ซับซ้อน เช่น ภาพที่มีวัตถุหลายชิ้น สามารถเปิดใช้งานโมเดลย่อยที่ใหญ่กว่า ซึ่งสามารถระบุวัตถุต่างๆ ได้

ข้อดีของสถาปัตยกรรม MatFormer คือ:

• ลดต้นทุนการคำนวณ: โดยการเปิดใช้งานเฉพาะโมเดลย่อยที่จำเป็น สถาปัตยกรรม MatFormer สามารถลดต้นทุนการคำนวณได้อย่างมาก สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการรันโมเดล AI บนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด

• ลดเวลาตอบสนอง: เนื่องจากสถาปัตยกรรม MatFormer สามารถปรับขนาดโมเดลแบบไดนามิกตามงาน จึงสามารถลดเวลาตอบสนองได้ ทำให้โมเดล AI สามารถตอบสนองต่อคำขอของผู้ใช้ได้เร็วขึ้น

• ลดการใช้พลังงาน: โดยการลดต้นทุนการคำนวณ สถาปัตยกรรม MatFormer ยังสามารถลดการใช้พลังงาน สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการยืดอายุการใช้งานแบตเตอรี่

เงื่อนไขการโหลดพารามิเตอร์: โหลดตามต้องการ เพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร

เงื่อนไขการโหลดพารามิเตอร์อนุญาตให้นักพัฒนาข้ามการโหลดพารามิเตอร์ที่ไม่ได้ใช้ (เช่น พารามิเตอร์สำหรับการประมวลผลเสียงหรือภาพ) ลงในหน่วยความจำ หากจำเป็น พารามิเตอร์เหล่านี้สามารถโหลดแบบไดนามิกได้ในรันไทม์ ซึ่งจะเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำต่อไป และทำให้โมเดลสามารถปรับให้เข้ากับอุปกรณ์และงานต่างๆ

ลองนึกภาพว่าคุณกำลังใช้โมเดล AI เพื่อประมวลผลข้อความ หากงานของคุณไม่ต้องการการประมวลผลเสียงหรือภาพใดๆ การโหลดพารามิเตอร์สำหรับการประมวลผลเสียงหรือภาพจะเป็นการสิ้นเปลืองทรัพยากร เงื่อนไขการโหลดพารามิเตอร์อนุญาตให้โมเดลโหลดเฉพาะพารามิเตอร์ที่จำเป็น ลดการใช้หน่วยความจำให้เหลือน้อยที่สุด และปรับปรุงประสิทธิภาพ

เงื่อนไขการโหลดพารามิเตอร์ทำงานดังนี้:

1. โมเดลวิเคราะห์งานปัจจุบันและกำหนดว่าต้องใช้พารามิเตอร์ใดบ้าง
2. โมเดลโหลดเฉพาะพารามิเตอร์ที่จำเป็นลงในหน่วยความจำ
3. เมื่อทำงานเสร็จ โมเดลจะปล่อยพารามิเตอร์ที่ไม่จำเป็นอีกต่อไป

ข้อดีของเงื่อนไขการโหลดพารามิเตอร์คือ:

• เพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำ: โดยการโหลดเฉพาะพารามิเตอร์ที่จำเป็น เงื่อนไขการโหลดพารามิเตอร์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำได้อย่างมาก สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการรันโมเดล AI บนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด

• ปรับปรุงประสิทธิภาพ: โดยการลดจำนวนพารามิเตอร์ที่โหลด เงื่อนไขการโหลดพารามิเตอร์สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพ ทำให้โมเดล AI สามารถตอบสนองต่อคำขอของผู้ใช้ได้เร็วขึ้น

• รองรับอุปกรณ์ที่หลากหลายมากขึ้น: โดยการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้หน่วยความจำ เงื่อนไขการโหลดพารามิเตอร์ช่วยให้โมเดล AI สามารถทำงานบนอุปกรณ์ที่หลากหลายมากขึ้น รวมถึงอุปกรณ์ที่มีหน่วยความจำจำกัด

คุณสมบัติที่โดดเด่นของ Gemma 3n

Gemma 3n แนะนำเทคโนโลยีและคุณสมบัติที่เป็นนวัตกรรมมากมายที่กำหนดความเป็นไปได้ของอุปกรณ์ปลายทาง AI ใหม่

มาเจาะลึกคุณสมบัติที่สำคัญ:

1. ประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของอุปกรณ์ปลายทางที่ปรับให้เหมาะสม: Gemma 3n เร็วกว่ารุ่นก่อนหน้า (Gemma 3 4B) ประมาณ 1.5 เท่า ในขณะที่ยังคงรักษาคุณภาพเอาต์พุตที่สูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งหมายความว่าคุณจะได้รับผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นบนอุปกรณ์เร็วขึ้น โดยไม่ต้องพึ่งพาการเชื่อมต่อระบบคลาวด์

2. แคช PLE: ระบบแคช PLE ช่วยให้ Gemma 3n สามารถจัดเก็บพารามิเตอร์ในหน่วยความจำโลคัลที่รวดเร็ว ลดการใช้หน่วยความจำ และปรับปรุงประสิทธิภาพ

3. สถาปัตยกรรม MatFormer: Gemma 3n ใช้สถาปัตยกรรม MatFormer ซึ่งเปิดใช้งานพารามิเตอร์โมเดลตามการเลือกสำหรับคำขอเฉพาะ สิ่งนี้ทำให้โมเดลสามารถปรับขนาดและความต้องการในการคำนวณแบบไดนามิก เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากร

4. เงื่อนไขการโหลดพารามิเตอร์: เพื่อประหยัดทรัพยากรหน่วยความจำ Gemma 3n สามารถข้ามการโหลดพารามิเตอร์ที่ไม่จำเป็นได้ ตัวอย่างเช่น พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับวิชันซิสเต็มหรือเสียงจะถูกละเว้นเมื่อไม่ต้องการ สิ่งนี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดการใช้พลังงานเพิ่มเติม

5. ความเป็นส่วนตัวเป็นสิ่งสำคัญและความพร้อมใช้งานแบบออฟไลน์: ความสามารถในการรันฟังก์ชัน AI ในเครื่องโดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ซึ่งหมายความว่าข้อมูลของคุณจะไม่ถูกปล่อยออกจากอุปกรณ์ และคุณสามารถใช้ฟังก์ชัน AI ได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต

6. ความเข้าใจแบบมัลติโมดัล: Gemma 3n รองรับอินพุตเสียง ข้อความ รูปภาพ และวิดีโอขั้นสูง ทำให้สามารถโต้ตอบแบบมัลติโมดัลแบบเรียลไทม์ที่ซับซ้อนได้ ซึ่งทำให้โมเดล AI สามารถเข้าใจและตอบสนองต่ออินพุตที่หลากหลาย มอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่เป็นธรรมชาติและใช้งานง่ายยิ่งขึ้น

7. ฟังก์ชันเสียง: ให้การรู้จำเสียงอัตโนมัติ (ASR) และการแปลเสียงเป็นข้อความ พร้อมการถอดเสียงคุณภาพสูงและการรองรับหลายภาษา ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถใช้ Gemma 3n เพื่อแปลงคำพูดเป็นข้อความ และแปลเสียงจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่ง

8. ความสามารถทางภาษาที่ได้รับการปรับปรุง: ปรับปรุงประสิทธิภาพของภาษาต่างๆ อย่างมีนัยสำคัญ เช่น ญี่ปุ่น เยอรมัน เกาหลี สเปน และฝรั่งเศส ทำให้ Gemma 3n สามารถเข้าใจและสร้างข้อความในภาษาต่างๆ ได้แม่นยำยิ่งขึ้น

9. บริบทโทเค็น 32K: สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากในคำขอเดียว ทำให้สามารถสนทนาที่ยาวขึ้นและงานที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถให้อินพุตข้อความที่ยาวขึ้นแก่ Gemma 3n ได้ โดยไม่ต้องกังวลว่าจะเกินขอบเขตของบริบท

เริ่มต้นใช้งาน Gemma 3n อย่างรวดเร็ว

การเริ่มต้นใช้งาน Gemma 3n เป็นเรื่องง่ายอย่างไม่น่าเชื่อ โดยมีสองวิธีหลักที่นักพัฒนาสามารถสำรวจและรวมโมเดลที่ทรงพลังนี้ได้

1. Google AI Studio: การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว

เพียงเข้าสู่ระบบ Google AI Studio ไปที่สตูดิโอ เลือกโมเดล Gemma 3n E4B แล้วเริ่มสำรวจคุณสมบัติของ Gemma 3n สตูดิโอแห่งนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วและทดสอบแนวคิดก่อนที่จะนำไปใช้งานอย่างเต็มที่

คุณสามารถรับคีย์ API และรวมโมเดลเข้ากับแชทบอท AI ในเครื่องของคุณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งผ่านแอปพลิเคชัน Msty

นอกจากนี้ คุณสามารถใช้ Google GenAI Python SDK เพื่อรวมโมเดลเข้ากับแอปพลิเคชันของคุณด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด ทำให้การรวม Gemma 3n เข้ากับโครงการของคุณเป็นเรื่องง่ายอย่างไม่น่าเชื่อ

2. การพัฒนาอุปกรณ์ปลายทางด้วย Google AI Edge: สร้างแอปพลิเคชันในเครื่อง

สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการรวม Gemma 3n เข้ากับแอปพลิเคชันโดยตรง Google AI Edge มอบเครื่องมือและไลบรารีที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาอุปกรณ์ปลายทางบนอุปกรณ์ Android และ Chrome วิธีนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้ประโยชน์จากความสามารถของ Gemma 3n ในเครื่อง

Google AI Edge มีชุดเครื่องมือและไลบรารีที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถรวม Gemma 3n เข้ากับแอปพลิเคชันได้อย่างง่ายดาย เครื่องมือเหล่านี้รวมถึง:

• TensorFlow Lite: เฟรมเวิร์กที่มีน้ำหนักเบาสำหรับการรันโมเดล AI บนอุปกรณ์เคลื่อนที่
• ML Kit: ชุด API สำหรับการเพิ่มคุณสมบัติการเรียนรู้ของเครื่องลงในแอปพลิเคชันมือถือ
• Android Neural Networks API (NNAPI): API สำหรับการใช้ประโยชน์จากตัวเร่งฮาร์ดแวร์บนอุปกรณ์เพื่อรันโมเดล AI

โดยการใช้ Google AI Edge นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมต่างๆ รวมถึง:

• การรู้จำเสียงแบบออฟไลน์: อนุญาตให้ผู้ใช้ควบคุมอุปกรณ์ของตนโดยใช้คำสั่งเสียงโดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต
• การรู้จำภาพแบบเรียลไทม์: อนุญาตให้ผู้ใช้ระบุวัตถุในภาพโดยไม่ต้องอัปโหลดภาพไปยังระบบคลาวด์
• การสร้างข้อความอัจฉริยะ: อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างข้อความประเภทต่างๆ เช่น อีเมล บทความ และโค้ด