การแสวงหาอย่างไม่หยุดยั้งเพื่อปัญญาประดิษฐ์ที่รวดเร็ว ฉลาด และเป็นส่วนตัวมากขึ้นบนอุปกรณ์ส่วนตัวของเรากำลังขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงอย่างลึกซึ้งในวิธีการออกแบบและใช้งานโมเดล AI เรากำลังเข้าสู่ยุคที่ AI ไม่ได้เป็นเพียงบริการระยะไกล แต่เป็นหน่วยสืบราชการลับที่ฝังอยู่ในโทรศัพท์ แท็บเล็ต และแล็ปท็อปของเราโดยตรง การเปลี่ยนแปลงนี้สัญญาว่าจะตอบสนองได้ทันที ลดความต้องการหน่วยความจำลงอย่างมาก และให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้มากขึ้น เมื่อฮาร์ดแวร์มือถือยังคงพัฒนาอย่างรวดเร็ว การมุ่งเน้นไปที่การสร้างโมเดลขนาดกะทัดรัดและรวดเร็วปานสายฟ้าแลบที่สามารถกำหนดนิยามใหม่ของการโต้ตอบทางดิจิทัลในชีวิตประจำวันของเรา
ความท้าทายของ On-Device Multimodal AI
หนึ่งในอุปสรรคที่สำคัญที่สุดในความพยายามนี้คือการนำเสนอ AI มัลติโมดอลคุณภาพสูงภายในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัดของอุปกรณ์มือถือ ต่างจากระบบบนคลาวด์ซึ่งได้รับประโยชน์จากพลังการประมวลผลที่มหาศาล โมเดลบนอุปกรณ์ต้องทำงานภายใต้ข้อจำกัดที่เข้มงวดเกี่ยวกับ RAM และความสามารถในการประมวลผล Multimodal AI ซึ่งครอบคลุมความสามารถในการตีความข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ โดยทั่วไปต้องใช้โมเดลขนาดใหญ่ที่สามารถครอบงำอุปกรณ์มือถือส่วนใหญ่ได้ นอกจากนี้ การพึ่งพาคลาวด์ยังก่อให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับเวลาแฝงและความเป็นส่วนตัว ซึ่งเน้นย้ำถึงความจำเป็นสำหรับโมเดลที่สามารถทำงานได้ในเครื่องโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ
Gemma 3n: ก้าวกระโดดไปข้างหน้าใน Mobile AI
เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ Google และ Google DeepMind ได้เปิดตัว Gemma 3n ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ก้าวกระโดดซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการใช้งาน mobile-first Gemma 3n ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับประสิทธิภาพบนแพลตฟอร์ม Android และ Chrome และทำหน้าที่เป็นรากฐานสำหรับ Gemini Nano รุ่นต่อไป นวัตกรรมนี้แสดงถึงความก้าวหน้าที่สำคัญ โดยนำความสามารถ AI มัลติโมดอลมาสู่อุปกรณ์ที่มีขนาดหน่วยความจำที่เล็กกว่ามาก ในขณะที่ยังคงรักษาเวลาตอบสนองแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ยังเป็นโมเดลเปิดตัวแรกที่สร้างขึ้นบนโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ร่วมกันนี้ ทำให้นักพัฒนามีสิทธิ์เข้าถึงการทดลองได้ทันที
Per-Layer Embeddings (PLE): นวัตกรรมหลัก
หัวใจสำคัญของ Gemma 3n คือการประยุกต์ใช้ Per-Layer Embeddings (PLE) ซึ่งเป็นเทคนิคที่ช่วยลดการใช้ RAM ลงอย่างมาก ในขณะที่ขนาดโมเดลดิบคือ 5 พันล้านและ 8 พันล้านพารามิเตอร์ตามลำดับ แต่จะทำงานโดยมีขนาดหน่วยความจำเทียบเท่ากับโมเดล 2 พันล้านและ 4 พันล้านพารามิเตอร์ การใช้หน่วยความจำแบบไดนามิกคือ 2GB สำหรับโมเดล 5B และ 3GB สำหรับรุ่น 8B เท่านั้น สิ่งนี้ทำได้ผ่านการกำหนดค่าโมเดลแบบฝัง ซึ่งโมเดลหน่วยความจำที่ใช้งานอยู่ 4B รวมถึงโมเดลย่อย 2B ที่ได้รับการฝึกฝนโดยใช้วิธีการที่เรียกว่า MatFormer สิ่งนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสลับโหมดประสิทธิภาพแบบไดนามิกได้โดยไม่จำเป็นต้องโหลดโมเดลแยกต่างหาก การปรับปรุงเพิ่มเติม เช่น การแชร์ KVC และการหาปริมาณการเปิดใช้งาน ช่วยลดเวลาแฝงและเร่งความเร็วในการตอบสนอง ตัวอย่างเช่น เวลาตอบสนองบนมือถือได้รับการปรับปรุงขึ้น 1.5 เท่าเมื่อเทียบกับ Gemma 3 4B ทั้งหมดนี้ยังคงรักษาคุณภาพเอาต์พุตที่เหนือกว่า
เกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพ
ตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่ Gemma 3n ทำได้เน้นย้ำถึงความเหมาะสมสำหรับการใช้งานบนมือถือ มันเก่งในงานต่างๆ เช่น การรู้จำเสียงและการแปลโดยอัตโนมัติ ทำให้สามารถแปลงเสียงพูดเป็นข้อความที่แปลได้อย่างราบรื่น ในเกณฑ์มาตรฐานแบบหลายภาษา เช่น WMT24++ (ChrF) มันได้รับคะแนน 50.1% ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความแข็งแกร่งในภาษาต่างๆ เช่น ญี่ปุ่น เยอรมัน เกาหลี สเปน และฝรั่งเศส ความสามารถ “mix’n’match” ช่วยให้สามารถสร้างโมเดลย่อยที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับคุณภาพและการรวมกันของเวลาแฝงต่างๆ ทำให้นักพัฒนามีการปรับแต่งที่มากยิ่งขึ้น
ความสามารถและแอปพลิเคชัน Multimodal
สถาปัตยกรรมของ Gemma 3n รองรับอินพุตแบบสอดแทรกจากโหมดต่างๆ รวมถึงข้อความ เสียง รูปภาพ และวิดีโอ ทำให้เกิดการโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติและสมบูรณ์ยิ่งขึ้น นอกจากนี้ยังสามารถทำงานแบบออฟไลน์ได้ ทำให้มั่นใจได้ถึงความเป็นส่วนตัวและความน่าเชื่อถือแม้ไม่มีการเชื่อมต่อเครือข่าย กรณีการใช้งานที่เป็นไปได้นั้นมีมากมาย รวมถึง:
- ข้อเสนอแนะทางภาพและเสียงสด: ให้การตอบสนองแบบเรียลไทม์ต่ออินพุตของผู้ใช้ผ่านทั้งช่องทางภาพและเสียง
- การสร้างเนื้อหาที่รับรู้ถึงบริบท: การสร้างเนื้อหาที่ปรับแต่งตามบริบทปัจจุบันของผู้ใช้ ตามที่กำหนดโดยอินพุตเซ็นเซอร์ต่างๆ
- แอปพลิเคชันที่ใช้เสียงขั้นสูง: เปิดใช้งานการโต้ตอบและการควบคุมด้วยเสียงที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น
คุณสมบัติหลักของ Gemma 3n
Gemma 3n มีคุณสมบัติหลากหลาย รวมถึง:
- การออกแบบ mobile-first: พัฒนาผ่านความร่วมมือระหว่าง Google, DeepMind, Qualcomm, MediaTek และ Samsung System LSI เพื่อประสิทธิภาพมือถือที่เหมาะสมที่สุด
- ลดขนาดหน่วยความจำ: บรรลุขนาดการทำงาน 2GB และ 3GB สำหรับโมเดลพารามิเตอร์ 5B และ 8B ตามลำดับ โดยใช้ Per-Layer Embeddings (PLE)
- ปรับปรุงเวลาตอบสนอง: ให้การตอบสนองที่เร็วกว่า 1.5 เท่าบนมือถือเมื่อเทียบกับ Gemma 3 4B
- ความเชี่ยวชาญด้านภาษา: บรรลุคะแนนเกณฑ์มาตรฐานแบบหลายภาษาที่ 50.1% บน WMT24++ (ChrF)
- อินพุต Multimodal: ยอมรับและเข้าใจเสียง ข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ ทำให้สามารถประมวลผล multimodal ที่ซับซ้อนและอินพุตแบบสอดแทรกได้
- Submodels แบบไดนามิก: รองรับการแลกเปลี่ยนแบบไดนามิกโดยใช้การฝึกอบรม MatFormer กับ submodels แบบฝังและความสามารถ mix’n’match
- การทำงานแบบออฟไลน์: ทำงานได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ทำให้มั่นใจได้ถึงความเป็นส่วนตัวและความน่าเชื่อถือ
- เข้าถึงได้ง่าย พร้อมใช้งานผ่าน Google AI Studio และ Google AI Edge พร้อมความสามารถในการประมวลผลข้อความและรูปภาพ
ผลกระทบและทิศทางในอนาคต
Gemma 3n เสนอเส้นทางที่ชัดเจนสำหรับการทำให้ AI ประสิทธิภาพสูงแบบพกพาและเป็นส่วนตัว ด้วยการแก้ไขข้อจำกัด RAM ผ่านสถาปัตยกรรมที่เป็นนวัตกรรมใหม่ และปรับปรุงความสามารถด้านภาษาและ multimodal นักวิจัยได้พัฒนาโซลูชันที่ใช้ได้จริงสำหรับการนำ AI ขั้นสูงมาสู่อุปกรณ์ในชีวิตประจำวันโดยตรง การสลับโมเดลย่อยที่ยืดหยุ่น ความพร้อมใช้งานแบบออฟไลน์ และเวลาตอบสนองที่รวดเร็ว แสดงถึงแนวทางที่ครอบคลุมสำหรับ AI ที่เน้นมือถือเป็นหลัก การวิจัยในอนาคตน่าจะมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงความสามารถของโมเดล ขยายความเข้ากันได้กับอุปกรณ์ที่หลากหลายมากขึ้น และสำรวจแอปพลิเคชันใหม่ๆ ในด้านต่างๆ เช่น ความเป็นจริงเสริม หุ่นยนต์ และ IoT