在个人设备上追求更快、更智能、更私密的artificial intelligence (AI)正推动着AI模型设计和部署的深刻变革。我们正在进入一个AI不仅仅是远程服务的时代；它是一种本地化的智能，直接嵌入到我们的手机、平板电脑和笔记本电脑中。这种转变有望实现近乎即时的响应，显著降低内存需求，并重新强调用户隐私。随着移动硬件的持续快速发展，重点是创建紧凑、快速的模型，这些模型能够重新定义我们的日常数字互动。
设备端多模态AI的挑战
这项工作中最重大的障碍之一是在移动设备的资源受限环境中提供高质量的多模态AI。与受益于巨大计算能力的基于云的系统不同，设备端模型必须在严格的RAM和处理能力限制下运行。多模态AI包括解释文本、图像、音频和视频的能力，通常需要大型模型，这些模型可能会使大多数移动设备不堪重负。此外，对云的依赖会带来延迟和隐私问题，这突出了需要能够在本地运行而不影响性能的模型的必要性。
Gemma 3n：移动AI的飞跃
为了应对这些挑战，Google和Google DeepMind推出了Gemma 3n，这是一款专为移动优先部署而设计的突破性AI模型。Gemma 3n针对Android和Chrome平台上的性能进行了优化，并且是下一代Gemini Nano的基础。这项创新代表着一项重大进步，它将多模态AI功能引入到内存占用空间更小的设备中，同时保持了实时的响应时间。它也是第一个建立在共享基础设施上的开放模型，为开发人员提供了立即进行实验的途径。
Per-Layer Embeddings (PLE)：一项关键创新
Gemma 3n的核心在于Per-Layer Embeddings (PLE)的应用，这项技术可以显著降低RAM的使用量。虽然原始模型大小分别为50亿和80亿参数，但它们的功能内存占用相当于20亿和40亿参数模型。5B模型的动态内存消耗仅为2GB，8B版本的动态内存消耗仅为3GB。这是通过嵌套模型配置实现的，其中4B活动内存占用模型包括一个使用名为MatFormer的方法训练的2B子模型。这允许开发人员动态切换性能模式，而无需加载单独的模型。其他的增强功能，例如KVC共享和激活量化，进一步减少了延迟并加快了响应速度。例如，与Gemma 3 4B相比，移动设备上的响应时间提高了1.5倍，同时保持了卓越的输出质量。
性能基准
Gemma 3n实现的性能指标突出了其对移动部署的适用性。它擅长自动语音识别和翻译等任务，从而可以无缝地将语音转换为翻译后的文本。在WMT24++ (ChrF)等多种语言的基准测试中，它获得了50.1%的分数，证明了它在日语、德语、韩语、西班牙语和法语等语言中的优势。”mix’n’match”能力能够创建针对各种质量和延迟组合进行优化的子模型，从而为开发人员提供更大的自定义空间。
多模态功能和应用
Gemma 3n的架构支持来自不同模态的交错输入，包括文本、音频、图像和视频，从而实现了更自然和上下文丰富的交互。它还可以离线运行，即使没有网络连接，也能确保隐私和可靠性。潜在的用例非常广泛，包括：
- **实时视觉和听觉反馈：**通过视觉和听觉渠道为用户输入提供实时响应。
- **上下文感知的内容生成：**根据用户当前上下文（由各种传感器输入确定）创建定制内容。
- **先进的语音应用程序：**支持更复杂的语音交互和控制。
Gemma 3n的主要特征
Gemma 3n包含一系列功能，包括：
- **移动优先设计：**通过Google、DeepMind、Qualcomm、MediaTek和Samsung System LSI之间的合作用于优化移动设备性能而开发。
- **减少内存占用：**使用Per-Layer Embeddings (PLE)分别实现了5B和8B参数模型的2GB和3GB的操作占用。
- **提高响应时间：**与Gemma 3 4B相比，移动设备上的响应速度提高了1.5倍。
- **多语言能力：**在WMT24++ (ChrF)上的多语言基准测试中获得了50.1%的分数。
- **多模态输入：**接受并理解音频、文本、图像和视频，从而实现复杂的多模态处理和交错输入。
- **动态子模型：**支持使用MatFormer训练进行动态权衡，其中包含嵌套的子模型和mix’n’match功能。
- **离线操作：**无需互联网连接即可运行，确保隐私和可靠性。
- **易于访问：**可通过Google AI Studio和Google AI Edge获得，具有文本和图像处理功能。
影响和未来方向
Gemma 3n为使高性能AI可移植且私有化提供了一条清晰的途径。通过利用创新的架构解决RAM限制并增强多语言和多模态能力，研究人员已经开发出一种可行的解决方案，可以将先进的AI直接带到日常设备上。灵活的子模型切换、离线就绪性和快速的响应时间代表了一种全面的移动优先AI方法。未来的研究可能会侧重于增强模型的能力，扩大其与更广泛设备的兼容性，以及探索增强现实、机器人技术和IoT等领域的新应用。
Gemma 3n模型的发布，无疑为移动端AI的发展注入了新的活力。它所采用的Per-Layer Embeddings (PLE)技术，巧妙地解决了移动设备内存受限的问题，使得更大规模的AI模型也能在移动设备上流畅运行。这不仅提升了用户的体验，也为开发者们打开了新的可能性，让他们能够开发出更多依赖于AI的创新应用。
在过去的几年里，云计算在AI的发展中扮演了重要的角色。然而，云计算也存在着一些局限性，例如对网络连接的依赖、数据隐私的问题以及较高的延迟。Gemma 3n的出现，有望打破这些局限性，将AI的计算能力下放到设备端，从而实现更快的响应速度、更可靠的隐私保护以及更低的运营成本。
当然，Gemma 3n还存在一些需要改进的地方。例如，在多模态输入的处理能力方面，仍然需要进一步的提升，以更好地理解和处理用户输入的复杂信息。此外，模型的训练需要大量的计算资源和数据，如何降低训练成本，也是一个重要的研究方向。
未来，随着移动硬件的不断发展，以及AI算法的不断创新，设备端AI将迎来更加广阔的发展前景。我们可以预见，在不久的将来，AI将无处不在，它将成为我们生活中不可或缺的一部分，为我们提供更加智能、便捷和个性化的服务。例如，我们可以利用AI来实现智能家居的控制、智能医疗的诊断、智能交通的调度等等。
总而言之，Gemma 3n的发布，是设备端AI发展的一个重要里程碑。它所带来的技术创新和应用前景，都值得我们期待。相信在不久的将来，我们将看到更多类似Gemma 3n的创新模型，为我们的生活带来更多的惊喜和便利。同时，我们也应该关注AI发展所带来的伦理和社会问题，确保AI能够为人类带来福祉，而不是带来风险。毕竟，科技的发展最终应该服务于人类，而不是反过来。通过共同努力，我们可以创造一个更加美好的未来。