Gemma 3n: Cihaz İçi Çıkarım Devrimi

Google, son olarak yenilikçi LiteRT Hugging Face topluluğunda önizlemede erişilebilen ve daha önce piyasaya sürülen bir dizi modelin yanı sıra, çığır açan çok modlu küçük dil modeli Gemma 3n’i tanıttı. Gemma 3n, metin, resim, video ve ses dahil olmak üzere çeşitli girdi türlerini işlemek için tasarlanmıştır. Dahası, yeni AI Edge SDK’leri tarafından desteklenen ince ayar, alma-artırılmış üretme (RAG) yoluyla özelleştirme ve fonksiyon çağırmayı kolaylaştırır.

Gemma 3n: İçindeki Gücü Keşfetmek

Gemma 3n, iki ayrı parametre varyantında sunulmaktadır: Gemma 3n 2B ve Gemma 3n 4B. Her iki yineleme de metin ve resim girdilerini işlemek için donatılmıştır; Google’ın projeksiyonlarına göre, yakın gelecekte ses desteği entegre edilecektir. Bu, bu yılın başlarında piyasaya sürülen ve bir mobil GPU’da saniyede etkileyici 2.585 jetonu yönetmek için yalnızca 529 MB gerektiren çok modlu olmayan Gemma 3 1B’ye kıyasla ölçekte önemli bir sıçramayı ifade ediyor.

Google’ın teknik özelliklerine göre, Gemma 3n, verimli parametre yönetimi için tasarlanmış yenilikçi bir teknik olan seçici parametre aktivasyonundan yararlanır. Bu, iki modelin, çıkarım sırasında aktif olarak kullanılan 2B veya 4B’den daha fazla sayıda parametreyi kapsadığı anlamına gelir. Bu stratejik yaklaşım, kaynak kullanımını optimize eder ve performansı artırır.

İnce Ayar ve Kuantizasyon: Özelleştirmeyi Serbest Bırakmak

Google, geliştiricilerin temel modele ince ayar yapma ve ardından Google AI Edge aracılığıyla erişilebilen en son kuantizasyon araçlarını kullanarak dönüştürme ve kuantize etme yeteneğinin altını çiziyor. Bu, geliştiricilere modeli belirli uygulamalara göre uyarlama ve performans özelliklerini optimize etme gücü verir.

RAG Entegrasyonu: Bağlamsal Verilerle Dil Modellerini Zenginleştirmek

İnce ayara bir alternatif olarak, Gemma 3n modelleri, bir dil modelini uygulamaya özgü verilerle zenginleştiren bir metodoloji olan cihaz üzerinde Alma Artırılmış Üretim (RAG) için konuşlandırılabilir. Bu artırma, şu anda yalnızca Android’e özel olan ancak boru hattında diğer platformlara genişletme planları olan AI Edge RAG kitaplığı tarafından kolaylaştırılır.

RAG kitaplığı, çeşitli temel aşamalardan oluşan akıcı bir boru hattı aracılığıyla çalışır:

• Veri İçe Aktarma: İlgili verileri sisteme alma.
• Parçalama ve İndeksleme: Verileri verimli erişim için bölümlendirme ve organize etme.
• Gömme Üretimi: Anlamsal anlayış için verilerin vektör temsillerini oluşturma.
• Bilgi Erişimi: Kullanıcı sorgularına dayalı olarak ilgili bilgileri tanımlama ve çıkarma.
• Yanıt Üretimi: Bir LLM kullanarak tutarlı ve bağlamsal olarak alakalı yanıtlar oluşturma.

Bu sağlam çerçeve, özel veritabanları, parçalama stratejileri ve alma işlevleri için kapsamlı RAG hattı özelleştirmesine olanak tanır.

AI Edge Cihaz Üzerinde Fonksiyon Çağırma SDK’sı: Modeller ve Gerçek Dünya Eylemleri Arasındaki Boşluğu Doldurmak

Gemma 3n’in tanıtılmasıyla eşzamanlı olarak Google, başlangıçta yalnızca Android’de mevcut olan AI Edge Cihaz Üzerinde Fonksiyon Çağırma SDK’sını tanıttı. Bu SDK, modellere belirli fonksiyonları çağırma yetkisi verir, böylece gerçek dünya eylemlerini gerçekleştirir.

Bir LLM’i harici bir fonksiyonla sorunsuz bir şekilde entegre etmek için, fonksiyonun adı, LLM’in onu ne zaman kullanması gerektiğini açıklayan açıklayıcı bir anlatı ve gerekli parametreler belirtilerek titizlikle tanımlanmalıdır. Bu meta veriler, daha sonra GenerativeModel oluşturucusu aracılığıyla büyük dil modeline aktarılan bir Tool nesnesi içinde kapsüllenir. Fonksiyon çağırma SDK’sı, sağlanan açıklamaya göre LLM’den fonksiyon çağrıları alma ve yürütme sonuçlarını LLM’ye geri gönderme desteğini içerir.

Potansiyeli Keşfetmek: Google AI Edge Galerisi

Bu çığır açan araçlara daha derinlemesine girmek isteyenler için Google AI Edge Galerisi paha biçilmez bir kaynak olarak duruyor. Bu deneysel uygulama, çeşitli modelleri sergiler ve metin, resim ve ses işlemeyi kolaylaştırır.

Daha Derine Dalmak: Gemma 3n’in ve Ekosisteminin Nüansları

Gemma 3n’in gelişi, cihaz üzerinde makine öğreniminin evriminde verimlilik, uyarlanabilirlik ve işlevselliğin güçlü bir kombinasyonunu sunan önemli bir adımı işaret ediyor. Çok modlu yetenekleri, RAG ve fonksiyon çağırma desteğiyle birlikte, akıllı ve bağlama duyarlı uygulamalar oluşturmak isteyen geliştiriciler için sayısız olasılığın kilidini açıyor.

Seçici Parametre Aktivasyonu: Derin Bir Dalış

Gemma 3n tarafından kullanılan seçici parametre aktivasyon tekniği daha yakından incelenmeyi hak ediyor. Bu yenilikçi yaklaşım, modelin belirli bir görev için yalnızca gerekli parametreleri dinamik olarak etkinleştirmesine olanak tanır, böylece hesaplama yükünü en aza indirir ve verimliliği en üst düzeye çıkarır. Bu, kaynakların genellikle kısıtlandığı cihaz üzerinde dağıtım için özellikle önemlidir.

Seçici parametre aktivasyonunun ardındaki temel prensip, bir sinir ağındaki tüm parametrelerin tüm görevler için eşit derecede önemli olmadığı gözleminde yatmaktadır. Model, yalnızca en alakalı parametreleri seçici olarak etkinleştirerek, önemli ölçüde azaltılmış hesaplama maliyetiyle karşılaştırılabilir performans elde edebilir.

Seçici parametre aktivasyonunun uygulanması, tipik olarak belirli bir girdi için hangi parametrelerin etkinleştirileceğini belirlemek için bir mekanizma içerir. Bu, aşağıdakiler gibi çeşitli tekniklerle elde edilebilir:

• Dikkat Mekanizmaları: Girdinin en alakalı kısımlarına dikkat etmek ve karşılık gelen parametreleri etkinleştirmek.
• Kapı Mekanizmaları: Ağın farklı kısımlarından bilgi akışını kontrol etmek için bir kapı fonksiyonu kullanmak.
• Seyrek Eğitim: Ağı, çıkarım sırasında parametrelerin yalnızca bir alt kümesinin aktif olmasını sağlayacak şekilde seyrek bağlantılar öğrenmesi için eğitmek.

Teknik seçimi, modelin belirli mimarisine ve görevin özelliklerine bağlıdır. Bununla birlikte, genel amaç, verilen girdi için en alakalı olan parametreleri tanımlamak ve etkinleştirmek, böylece hesaplama maliyetini azaltmak ve verimliliği artırmaktır.

RAG: Bilgi ve Bağlamı Artırmak

Alma Artırılmış Üretim (RAG), dil modellerinin kullanım şeklinde bir paradigma değişimini temsil eder. Harici bilgi kaynaklarını entegre ederek, RAG dil modellerinin daha bilgilendirilmiş, doğru ve bağlamsal olarak alakalı yanıtlar oluşturmasını sağlar.

RAG hattı çeşitli temel aşamalardan oluşur:

1. Veri İndeksleme: Bu aşamada, alakalı bilgilerin verimli bir şekilde alınmasını sağlamak için harici bilgi kaynağı indekslenir. Bu, tipik olarak, bilgi kaynağındaki her belgenin bir vektör temsilini oluşturmayı içerir ve bu daha sonra verilen bir sorguya benzer belgeleri hızlı bir şekilde tanımlamak için kullanılabilir.
2. Bilgi Erişimi: Bir sorgu alındığında, RAG sistemi indekslenmiş bilgi kaynağından en alakalı belgeleri alır. Bu, tipik olarak sorgunun vektör temsilini bilgi kaynağındaki belgelerin vektör temsillerine karşılaştıran bir benzerlik arama algoritması kullanılarak yapılır.
3. Bağlamsallaştırma: Alınan belgeler daha sonra sorgunun bağlamını artırmak için kullanılır. Bu, alınan belgeleri sorguya basitçe birleştirerek veya alınan belgelerdeki bilgileri sorgu temsiline entegre etmek için daha karmaşık bir teknik kullanarak yapılabilir.
4. Yanıt Üretimi: Son olarak, artırılmış sorgu, sorgudan ve alınan belgelerden gelen birleşik bilgilere dayalı olarak bir yanıt üreten bir dil modeline beslenir.

RAG, geleneksel dil modellerine göre çeşitli avantajlar sunar:

• Artan Doğruluk: RAG modelleri, harici bilgileri dahil ederek daha doğru ve olgusal yanıtlar oluşturabilir.
• Geliştirilmiş Bağlamsal Anlayış: RAG modelleri, inthe alınan belgelerdeki bilgileri kullanarak bir sorgunun bağlamını daha iyi anlayabilir.
• Azaltılmış Halüsinasyonlar: RAG modelleri, harici bilgiye dayandıkları için halüsinasyon görme veya anlamsız yanıtlar üretme olasılığı daha düşüktür.
• Yeni Bilgiye Uyarlanabilirlik: RAG modelleri, indekslenmiş bilgi kaynağını basitçe güncelleyerek yeni bilgilere kolayca uyum sağlayabilir.

Fonksiyon Çağırma: Gerçek Dünyayla Etkileşim

AI Edge Cihaz Üzerinde Fonksiyon Çağırma SDK’sı, dil modellerinin gerçek dünyayla etkileşim kurmasını sağlamaya yönelik önemli bir adımı temsil ediyor. SDK, modellerin harici fonksiyonları çağırmasına izin vererek, akıllı ve bağlama duyarlı uygulamalar oluşturmak için çok çeşitli olasılıkların kilidini açar.

Fonksiyon çağırma süreci tipik olarak aşağıdaki adımları içerir:

1. Fonksiyon Tanımı: Geliştirici, dil modelinin çağırabileceği fonksiyonları tanımlar. Bu, fonksiyonun adını, fonksiyonun ne yaptığına dair bir tanımı ve fonksiyonun kabul ettiği parametreleri belirtmeyi içerir.
2. Araç Nesnesi Oluşturma: Geliştirici, fonksiyon tanımını kapsayan bir Tool nesnesi oluşturur. Bu nesne daha sonra dil modeline aktarılır.
3. Fonksiyon Çağrısı Üretimi: Dil modeli gerçek dünyada bir eylem gerçekleştirmesi gerektiğinde, bir fonksiyon çağrısı üretir. Bu çağrı, çağrılacak fonksiyonun adını ve fonksiyona geçirilecek parametrelerin değerlerini içerir.
4. Fonksiyon Yürütme: Fonksiyon çağrısı daha sonra sistem tarafından yürütülür. Bu, tipik olarak karşılık gelen API’yi veya hizmeti çağırmayı içerir.
5. Sonuç İletimi: Fonksiyon yürütme sonuçları daha sonra dil modeline geri iletilir.
6. Yanıt Üretimi: Son olarak, dil modeli fonksiyon yürütme sonuçlarını bir yanıt oluşturmak için kullanır.

Fonksiyon çağırma SDK’sı, dil modellerinin aşağıdakiler gibi çok çeşitli görevleri gerçekleştirmesini sağlar:

• Harici Kaynaklardan Bilgiye Erişim: Model, veritabanlarından, API’lerden ve diğer harici kaynaklardan bilgi almak için fonksiyonları çağırabilir.
• Cihazları ve Aletleri Kontrol: Model, ışıklar, termostatlar ve aletler gibi akıllı ev cihazlarını kontrol etmek için fonksiyonları çağırabilir.
• İşlem Gerçekleştirme: Model, ödeme yapma ve fon transferi gibi finansal işlemleri gerçekleştirmek için fonksiyonları çağırabilir.
• Görevleri Otomatikleştirme: Model, randevu planlama ve e-posta gönderme gibi karmaşık görevleri otomatikleştirmek için fonksiyonları çağırabilir.

Google AI Edge Galerisi: Bir İnovasyon Vitrini

Google AI Edge Galerisi, Gemma 3n’in ve ilgili araçlarının yeteneklerini sergilemek için hayati bir platform görevi görüyor. Geliştiricilerin bu teknolojileri deneyebileceği etkileşimli bir ortam sağlayarak, galeri inovasyonu teşvik ediyor ve yeni uygulamaların geliştirilmesini hızlandırıyor.

Galeri, Gemma 3n’in aşağıdakiler gibi çeşitli görevler için potansiyelini sergileyen çeşitli modeller ve demolar içeriyor:

• Resim Tanıma: Resimlerdeki nesneleri ve sahneleri tanımlama.
• Doğal Dil İşleme: İnsan dilini anlama ve üretme.
• Konuşma Tanıma: Sözlü dili metne dönüştürme.
• Ses İşleme: Ses sinyallerini analiz etme ve manipüle etme.

Galeri ayrıca AI Edge SDK’lerine erişim sağlayarak, geliştiricilerin bu teknolojileri kendi uygulamalarına entegre etmelerini sağlar.

Cihaz Üzerinde Makine Öğreniminin Geleceği

Gemma 3n’in ve beraberindeki ekosistemin ortaya çıkışı, cihaz üzerinde makine öğrenimi için yeni bir çağı müjdeliyor. Gemma 3n, verimlilik, uyarlanabilirlik ve işlevselliği bir araya getirerek, geliştiricilere sürekli bir internet bağlantısına ihtiyaç duymadan doğrudan cihazlarda çalışabilen akıllı ve bağlama duyarlı uygulamalar oluşturma olanağı tanır.

Bunun, aşağıdakiler dahil olmak üzere çeşitli endüstriler için derin etkileri vardır:

• Mobil: Daha akıllı ve duyarlı mobil uygulamaları etkinleştirme.
• IoT: Bağımsız ve otonom olarak çalışabilen akıllı cihazlara güç verme.
• Otomotiv: Otonom araçların güvenliğini ve rahatlığını artırma.
• Sağlık Hizmetleri: Tıbbi teşhis ve tedavinin doğruluğunu ve verimliliğini artırma.

Cihaz üzerinde makine öğrenimi teknolojileri gelişmeye devam ederken, önümüzdeki yıllarda daha da yenilikçi ve etkili uygulamaların ortaya çıkmasını bekleyebiliriz. Gemma 3n, bu yolculukta önemli bir adımı temsil ediyor ve zekanın günlük yaşamımıza sorunsuz bir şekilde entegre edildiği bir geleceğin yolunu açıyor.