Gemma 3n: RAG & Gọi Hàm Cách Mạng On-Device

Gemma 3n: Giải Phóng Sức Mạnh Tiềm Ẩn

Gemma 3n được cung cấp với hai biến thể tham số riêng biệt: Gemma 3n 2B và Gemma 3n 4B. Cả hai phiên bản đều được trang bị để xử lý đầu vào văn bản và hình ảnh, với hỗ trợ âm thanh dự kiến sẽ được tích hợp trong tương lai gần, theo dự đoán của Google. Điều này biểu thị một bước nhảy vọt đáng kể về quy mô so với phiên bản tiền nhiệm của nó, Gemma 3 1B không đa phương thức, ra mắt đầu năm nay và chỉ yêu cầu 529MB để quản lý ấn tượng 2.585 tokens mỗi giây trên GPU di động.

Theo thông số kỹ thuật của Google, Gemma 3n tận dụng kích hoạt tham số chọn lọc, một kỹ thuật tiên tiến được thiết kế để quản lý tham số hiệu quả. Điều này ngụ ý rằng hai mô hình bao gồm số lượng tham số lớn hơn 2B hoặc 4B được tích cực tham gia trong quá trình suy luận. Cách tiếp cận chiến lược này tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và nâng cao hiệu suất.

Tinh chỉnh và Lượng tử hóa: Giải phóng khả năng tùy chỉnh

Google nhấn mạnh khả năng cho các nhà phát triển tinh chỉnh mô hình cơ sở và sau đó chuyển đổi và lượng tử hóa nó bằng cách sử dụng các công cụ lượng tử hóa tiên tiến có thể truy cập thông qua Google AI Edge. Điều này trao quyền cho các nhà phát triển để điều chỉnh mô hình cho các ứng dụng cụ thể và tối ưu hóa các đặc tính hiệu suất của nó.

Tích hợp RAG: Làm phong phú mô hình ngôn ngữ với dữ liệu theo ngữ cảnh

Như một giải pháp thay thế cho việc tinh chỉnh, các mô hình Gemma 3n có thể được triển khai cho Giai đoạn Tăng cường Truy xuất Trên thiết bị (Retrieval Augmented Generation - RAG), một phương pháp luận làm phong phú một mô hình ngôn ngữ với dữ liệu dành riêng cho ứng dụng. Sự tăng cường này được tạo điều kiện bởi thư viện AI Edge RAG, hiện chỉ dành riêng cho Android nhưng có kế hoạch mở rộng sang các nền tảng khác trong tương lai.

Thư viện RAG hoạt động thông qua một quy trình hợp lý bao gồm một số giai đoạn quan trọng:

• Nhập dữ liệu: Đưa dữ liệu liên quan vào hệ thống.
• Phân đoạn và lập chỉ mục: Phân đoạn và tổ chức dữ liệu để truy xuất hiệu quả.
• Tạo nhúng: Tạo biểu diễn vectơ của dữ liệu để hiểu ngữ nghĩa.
• Truy xuất thông tin: Xác định và trích xuất thông tin liên quan dựa trên truy vấn của người dùng.
• Tạo phản hồi: Tạo ra các phản hồi mạch lạc và phù hợp theo ngữ cảnh bằng cách sử dụng LLM.

Khung mạnh mẽ này cho phép tùy chỉnh toàn diện quy trình RAG, bao gồm hỗ trợ cho cơ sở dữ liệu tùy chỉnh, chiến lược phân đoạn và chức năng truy xuất.

AI Edge On-device Function Calling SDK: Thu hẹp khoảng cách giữa mô hình và hành động thực tế

Đồng thời với việc ra mắt Gemma 3n, Google đã giới thiệu AI Edge On-device Function Calling SDK, ban đầu chỉ khả dụng trên Android. SDK này trao quyền cho các mô hình để gọi các hàm cụ thể, do đó thực hiện các hành động thực tế.

Để tích hợp liền mạch một LLM với một hàm bên ngoài, hàm đó phải được mô tả tỉ mỉ bằng cách chỉ định tên của nó, một tường thuật mô tả làm sáng tỏ khi LLM nên sử dụng nó và các tham số cần thiết. Siêu dữ liệu này được đóng gói trong một đối tượng Tool, sau đó được chuyển đến mô hình ngôn ngữ lớn thông qua hàm tạo GenerativeModel. SDK gọi hàm bao gồm hỗ trợ nhận cuộc gọi hàm từ LLM dựa trên mô tả được cung cấp và truyền kết quả thực thi trở lại LLM.

Khám phá tiềm năng: Google AI Edge Gallery

Đối với những người mong muốn đi sâu hơn vào các công cụ đột phá này, Google AI Edge Gallery đóng vai trò là một nguồn tài nguyên vô giá. Ứng dụng thử nghiệm này giới thiệu một loạt các mô hình đa dạng và tạo điều kiện xử lý văn bản, hình ảnh và âm thanh.

Đi sâu hơn: Sắc thái của Gemma 3n và hệ sinh thái của nó

Sự ra đời của Gemma 3n đánh dấu một bước tiến quan trọng trong sự phát triển của máy học trên thiết bị, mang lại sự kết hợp mạnh mẽ giữa hiệu quả, khả năng thích ứng và chức năng. Khả năng đa phương thức của nó, cùng với hỗ trợ RAG và gọi hàm, mở ra vô số khả năng cho các nhà phát triển đang tìm cách tạo ra các ứng dụng thông minh và nhận biết ngữ cảnh.

Kích hoạt Tham số Chọn lọc: Một Phân tích Sâu

Kỹ thuật kích hoạt tham số chọn lọc được Gemma 3n sử dụng đảm bảo xem xét kỹ hơn. Cách tiếp cận tiên tiến này cho phép mô hình kích hoạt động chỉ các tham số cần thiết cho một tác vụ nhất định, do đó giảm thiểu chi phí tính toán và tối đa hóa hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng đối với việc triển khai trên thiết bị, nơi tài nguyên thường bị hạn chế.

Nguyên tắc cơ bản đằng sau kích hoạt tham số chọn lọc nằm ở quan sát rằng không phải tất cả các tham số trong mạng nơ-ron đều quan trọng như nhau đối với tất cả các tác vụ. Bằng cách kích hoạt chọn lọc chỉ các tham số phù hợp nhất, mô hình có thể đạt được hiệu suất có thể so sánh với chi phí tính toán giảm đáng kể.

Việc triển khai kích hoạt tham số chọn lọc thường liên quan đến một cơ chế để xác định tham số nào sẽ kích hoạt cho một đầu vào nhất định. Điều này có thể đạt được thông qua các kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như:

• Cơ chế Chú ý: Chú ý đến các phần liên quan nhất của đầu vào và kích hoạt các tham số tương ứng.
• Cơ chế Kiểm soát: Sử dụng một hàm kiểm soát để kiểm soát luồng thông tin thông qua các phần khác nhau của mạng.
• Huấn luyện Thưa thớt: Huấn luyện mạng để tìm hiểu các kết nối thưa thớt, để chỉ một tập hợp con các tham số hoạt động trong quá trình suy luận.

Việc lựa chọn kỹ thuật phụ thuộc vào kiến trúc cụ thể của mô hình và các đặc điểm của tác vụ. Tuy nhiên, mục tiêu bao trùm là xác định và kích hoạt chỉ các tham số phù hợp nhất cho đầu vào nhất định, do đó giảm chi phí tính toán và cải thiện hiệu quả.

RAG: Tăng cường Kiến thức và Ngữ cảnh

Retrieval Augmented Generation (RAG) đại diện cho một sự thay đổi mô hình trong cách các mô hình ngôn ngữ được sử dụng. Bằng cách tích hợp các nguồn kiến thức bên ngoài, RAG cho phép các mô hình ngôn ngữ tạo ra các phản hồi thông tin, chính xác và phù hợp theo ngữ cảnh hơn.

Quy trình RAG bao gồm một số giai đoạn quan trọng:

1. Lập chỉ mục dữ liệu: Trong giai đoạn này, nguồn kiến thức bên ngoài được lập chỉ mục để cho phép truy xuất thông tin liên quan một cách hiệu quả. Điều này thường liên quan đến việc tạo ra một biểu diễn vectơ của mỗi tài liệu trong nguồn kiến thức, sau đó có thể được sử dụng để nhanh chóng xác định các tài liệu tương tự như một truy vấn nhất định.
2. Truy xuất thông tin: Khi một truy vấn được nhận, hệ thống RAG truy xuất các tài liệu liên quan nhất từ nguồn kiến thức được lập chỉ mục. Điều này thường được thực hiện bằng cách sử dụng một thuật toán tìm kiếm tương tự, so sánh biểu diễn vectơ của truy vấn với biểu diễn vectơ của các tài liệu trong nguồn kiến thức.
3. Ngữ cảnh hóa: Các tài liệu được truy xuất sau đó được sử dụng để tăng cường ngữ cảnh của truy vấn. Điều này có thể được thực hiện bằng cách chỉ cần nối các tài liệu được truy xuất vào truy vấn, hoặc bằng cách sử dụng một kỹ thuật phức tạp hơn để tích hợp thông tin từ các tài liệu được truy xuất vào biểu diễn truy vấn.
4. Tạo phản hồi: Cuối cùng, truy vấn tăng cường được đưa vào một mô hình ngôn ngữ, tạo ra một phản hồi dựa trên thông tin kết hợp từ truy vấn và các tài liệu được truy xuất.

RAG cung cấp một số lợi thế so với các mô hình ngôn ngữ truyền thống:

• Tăng độ chính xác: Bằng cách kết hợp kiến thức bên ngoài, các mô hình RAG có thể tạo ra các phản hồi chính xác và thực tế hơn.
• Cải thiện hiểu biết theo ngữ cảnh: Các mô hình RAG có thể hiểu rõ hơn ngữ cảnh của một truy vấn bằng cách tận dụng thông tin trong các tài liệu được truy xuất.
• Giảm ảo giác: Các mô hình RAG ít có khả năng ảo giác hoặc tạo ra các phản hồi vô nghĩa, vì chúng được đặt nền móng trong kiến thức bên ngoài.
• Khả năng thích ứng với thông tin mới: Các mô hình RAG có thể dễ dàng thích ứng với thông tin mới bằng cách chỉ cần cập nhật nguồn kiến thức được lập chỉ mục.

Gọi hàm: Tương tác với thế giới thực

AI Edge On-device Function Calling SDK đại diện cho một bước tiến quan trọng hướng tới việc cho phép các mô hình ngôn ngữ tương tác với thế giới thực. Bằng cách cho phép các mô hình gọi các hàm bên ngoài, SDK mở ra một loạt các khả năng để tạo ra các ứng dụng thông minh và nhận biết ngữ cảnh.

Quá trình gọi hàm thường bao gồm các bước sau:

1. Định nghĩa hàm: Nhà phát triển định nghĩa các hàm mà mô hình ngôn ngữ có thể gọi. Điều này bao gồm chỉ định tên của hàm, mô tả những gì hàm thực hiện và các tham số mà hàm chấp nhận.
2. Tạo đối tượng Công cụ: Nhà phát triển tạo một đối tượng Tool đóng gói định nghĩa hàm. Đối tượng này sau đó được chuyển đến mô hình ngôn ngữ.
3. Tạo cuộc gọi hàm: Khi mô hình ngôn ngữ cần thực hiện một hành động thực tế, nó tạo ra một cuộc gọi hàm. Cuộc gọi này bao gồm tên của hàm sẽ được gọi và các giá trị của các tham số sẽ được chuyển đến hàm.
4. Thực thi hàm: Cuộc gọi hàm sau đó được thực thi bởi hệ thống. Điều này thường liên quan đến việc gọi API hoặc dịch vụ tương ứng.
5. Truyền kết quả: Kết quả của việc thực thi hàm sau đó được truyền trở lại mô hình ngôn ngữ.
6. Tạo phản hồi: Cuối cùng, mô hình ngôn ngữ sử dụng kết quả của việc thực thi hàm để tạo ra một phản hồi.

SDK gọi hàm cho phép các mô hình ngôn ngữ thực hiện một loạt các tác vụ, chẳng hạn như:

• Truy cập thông tin từ các nguồn bên ngoài: Mô hình có thể gọi các hàm để truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu, API và các nguồn bên ngoài khác.
• Điều khiển thiết bị và thiết bị: Mô hình có thể gọi các hàm để điều khiển các thiết bị nhà thông minh, chẳng hạn như đèn, bộ điều nhiệt và thiết bị.
• Thực hiện giao dịch: Mô hình có thể gọi các hàm để thực hiện các giao dịch tài chính, chẳng hạn như thanh toán và chuyển tiền.
• Tự động hóa tác vụ: Mô hình có thể gọi các hàm để tự động hóa các tác vụ phức tạp, chẳng hạn như lên lịch cuộc hẹn và gửi email.

Google AI Edge Gallery: Một giới thiệu về sự đổi mới

Google AI Edge Gallery đóng vai trò là một nền tảng quan trọng để giới thiệu khả năng của Gemma 3n và các công cụ liên quan của nó. Bằng cách cung cấp một môi trường tương tác nơi các nhà phát triển có thể thử nghiệm với các công nghệ này, thư viện thúc đẩy sự đổi mới và đẩy nhanh sự phát triển của các ứng dụng mới.

Thư viện có một loạt các mô hình và bản demo đa dạng, giới thiệu tiềm năng của Gemma 3n cho các tác vụ khác nhau, chẳng hạn như:

• Nhận dạng hình ảnh: Xác định các đối tượng và cảnh trong hình ảnh.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người.
• Nhận dạng giọng nói: Chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản.
• Xử lý âm thanh: Phân tích và thao tác tín hiệu âm thanh.

Thư viện cũng cung cấp quyền truy cập vào AI Edge SDKs, cho phép các nhà phát triển tích hợp các công nghệ này vào các ứng dụng của riêng họ.

Tương lai của Máy học Trên thiết bị

Sự xuất hiện của Gemma 3n và hệ sinh thái đi kèm của nó báo trước một kỷ nguyên mới cho máy học trên thiết bị. Bằng cách kết hợp hiệu quả, khả năng thích ứng và chức năng, Gemma 3n trao quyền cho các nhà phát triển để tạo ra các ứng dụng thông minh và nhận biết ngữ cảnh có thể chạy trực tiếp trên thiết bị, mà không cần kết nối internet liên tục.

Điều này có ý nghĩa sâu sắc đối với các ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm:

• Di động: Cho phép các ứng dụng di động thông minh và đáp ứng hơn.
• IoT: Cung cấp năng lượng cho các thiết bị thông minh có thể hoạt động độc lập và tự chủ.
• Ô tô: Nâng cao sự an toàn và tiện lợi của xe tự hành.
• Chăm sóc sức khỏe: Cải thiện độ chính xác và hiệu quả của chẩn đoán và điều trị y tế.

Khi các công nghệ máy học trên thiết bị tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy nhiều ứng dụng sáng tạo và có tác động hơn nữa xuất hiện trong những năm tới. Gemma 3n đại diện cho một bước tiến quan trọng trong hành trình này, mở đường cho một tương lai nơi trí thông minh được tích hợp liền mạch vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta.