Gemma 3：開放且高效 AI 的新紀元
一年多前，Google 的 AI 策略發生了重大轉變，從嚴格的專有方法轉向擁抱開源運動，推出了 Gemma 系列。現在，Gemma 3 代表著一個重大的飛躍，展示了 Google 致力於為開發者提供強大、多功能且負責任開發的開放模型。
Gemma 3 提供四種不同的大小，以滿足廣泛的計算能力需求。範圍從擁有僅 10 億參數的極其緊湊的模型開始，使其成為行動裝置等資源受限環境的理想選擇。另一方面，Gemma 3 提供了一個 270 億參數的模型，在效能和效率之間取得了平衡。Google 聲稱，這些模型不僅是其迄今為止’最先進’和’可攜式’的開放模型，而且還強調了他們對負責任開發的承諾。
超越競爭對手
在輕量級 AI 模型的競爭領域，效能至關重要。Google 聲稱 Gemma 3 超越了其競爭對手，包括 DeepSeek-V3、Meta 的 Llama-405B 和 OpenAI 的 o3-mini。根據 Google 的說法，這種卓越的效能使 Gemma 3 成為能夠在單個 AI 加速器晶片上運行的領先模型，這在效率和成本效益方面是一項重大成就。
增強的上下文窗口：記憶更多以增強能力
任何 AI 模型的一個關鍵方面是它的’上下文窗口’，它決定了模型在任何給定時間可以保留的訊息量。較大的上下文窗口使模型能夠處理和理解更廣泛的輸入，從而在需要更廣泛理解上下文的任務中提高效能。
雖然 Gemma 3 的 128,000 個 token 的上下文窗口比其前身有了顯著的改進，但它主要是讓 Google 的開放模型與 Llama 和 DeepSeek 等競爭對手保持一致，這些競爭對手已經實現了類似的上下文窗口大小。儘管如此，這種增強功能使 Gemma 3 能夠處理更複雜的任務並有效地處理更大的訊息塊。
ShieldGemma 2：優先考慮影像安全
認識到安全和負責任的 AI 開發的重要性，Google 還推出了 ShieldGemma 2，這是一個基於 Gemma 3 基礎構建的影像安全檢查器。此工具使開發者能夠識別影像中潛在的有害內容，例如色情或暴力內容。ShieldGemma 2 強調了 Google 致力於減輕與 AI 生成內容相關的風險並促進更安全的數位環境。
Google 的機器人復興：Gemini 成為焦點
除了輕量級 AI 模型的進步之外，Google 正在重新推動機器人領域。利用其旗艦 Gemini 2.0 模型的力量，Google 的 DeepMind 部門設計了兩個專為機器人應用量身定制的專用模型。
這種對機器人技術的重新關注是在一段重新評估時期之後進行的，幾年前 Alphabet 的 Everyday Robots 登月計劃被終止。然而，在 12 月，Google 通過宣布與專門從事類人機器人技術的公司 Apptronik 建立戰略合作夥伴關係，表明了其對該領域的持續興趣。
Gemini Robotics：彌合語言和行動之間的差距
其中一個新推出的機器人模型，恰如其分地命名為 Gemini Robotics，具有將自然語言指令轉換為物理動作的非凡能力。該模型不僅僅是簡單的命令執行，還考慮了機器人環境的變化，並相應地調整其動作。
Google 聲稱 Gemini Robotics 表現出令人印象深刻的靈活性，能夠處理複雜的任務，例如摺紙和將物品裝入 Ziploc 袋中。這種精細的運動控制和適應性突出了該模型在製造業到物流等各個行業的潛力。
Gemini Robotics-ER：掌握空間推理
第二個機器人模型 Gemini Robotics-ER 專注於空間推理，這是機器人在複雜和動態環境中運作的一項關鍵技能。該模型使機器人能夠執行需要理解空間關係的任務，例如確定抓取和提起放在其前面的咖啡杯的最佳方式。
通過掌握空間推理，Gemini Robotics-ER 為機器人更有效地導航和與周圍環境互動開闢了可能性，為輔助護理、搜索和救援以及探索等領域的應用鋪平了道路。
安全第一：AI 和機器人技術的核心原則
Gemma 3 和機器人的公告都充滿了關於安全的討論，這是理所當然的。開放模型，就其本質而言，存在固有的安全挑戰，因為它們不受發布公司的直接控制。Google 強調 Gemma 3 已經過嚴格的測試，特別注意其產生有害物質的可能性，因為這些模型具有強大的 STEM 能力。
在機器人領域，潛在的物理傷害需要更加強調安全性。Gemini Robotics-ER 專門設計用於評估其動作的安全性並’產生適當的響應’，從而降低事故風險並確保負責任的操作。
深入探討 Gemma 3 的架構和功能
為了充分理解 Gemma 3 的重要性，有必要更深入地研究其架構設計及其提供的功能。雖然 Google 尚未發布詳盡的技術細節，但可以從提供的訊息中推斷出一些關鍵方面。
術語’參數’的使用是指控制 AI 模型如何運作的內部變數。這些參數是在訓練過程中學習的，其中模型暴露於大量數據並調整其參數以優化其在特定任務上的效能。
Gemma 3 提供四種不同的大小 – 1B、2B、7B 和 27B 參數 – 這一事實表明了模組化設計。這允許開發者選擇最適合其需求和計算資源的模型大小。較小的模型非常適合部署在處理能力和記憶體有限的裝置上，例如智慧型手機和嵌入式系統，而較大的模型可用於在更強大的硬體上進行更苛刻的應用。
聲稱 Gemma 3 優於 DeepSeek-V3、Meta 的 Llama-405B 和 OpenAI 的 o3-mini 等競爭對手是一個大膽的說法。這意味著 Google 在模型優化和訓練技術方面取得了重大進展。然而，如果沒有獨立的基準測試和比較，就很難明確驗證這些說法。
128,000 個 token 的上下文窗口雖然不是開創性的，但卻是處理複雜任務的關鍵功能。較大的上下文窗口允許模型’記住’來自輸入的更多訊息，使其能夠更好地理解長文件、對話或程式碼序列。這對於摘要、問答和程式碼生成等任務尤其重要。
ShieldGemma 2：仔細觀察影像安全
ShieldGemma 2 的推出突顯了人們對 AI 生成影像潛在濫用的日益關注。例如，Deepfake 可用於創建逼真但捏造的影片或影像，可能對個人造成傷害或傳播錯誤訊息。
ShieldGemma 2 可能採用多種技術組合來識別潛在的有害內容。這些可能包括：
- 影像分類： 訓練模型以識別特定類別的有害內容，例如裸露、暴力或仇恨符號。
- 物件檢測： 識別影像中可能表明有害內容的特定物件，例如武器或吸毒用具。
- 人臉識別： 檢測和分析人臉以識別潛在的 Deepfake 或冒充實例。
- 異常檢測： 識別與典型模式顯著不同的影像，這可能表明內容被操縱或合成。
通過為開發者提供像 ShieldGemma 2 這樣的工具，Google 使他們能夠構建更安全、更負責任的利用影像的 AI 應用程式。
Gemini Robotics 和 Gemini Robotics-ER：探索機器人技術的未來
Google 重新關注機器人技術，由 Gemini 2.0 模型提供支持，標誌著朝著創建更智慧和更有能力的機器人邁出了重要一步。將自然語言指令轉換為動作 (Gemini Robotics) 和執行空間推理 (Gemini Robotics-ER) 的能力是關鍵的進步。
Gemini Robotics 的自然語言處理能力可能涉及以下組合：
- 語音識別： 將口語轉換為文本。
- 自然語言理解 (NLU)： 解釋文本的含義，包括識別所需的動作、涉及的物件以及任何相關的約束。
- 運動規劃： 為機器人生成一系列動作以執行所需的動作。
- 控制系統： 執行計劃的動作，同時考慮機器人的物理限制和環境。
處理摺紙和將物品裝入 Ziploc 袋等任務的能力表明了高度的靈活性和精細的運動控制。這可能涉及先進的感測器、執行器和控制演算法。
Gemini Robotics-ER 的空間推理能力對於需要理解三維世界的任務至關重要。這可能涉及：
- 電腦視覺： 處理來自攝影機的影像以感知環境，包括識別物件、它們的位置和它們的方向。
- 3D 場景理解： 建立環境的表示，包括物件之間的空間關係。
- 路徑規劃： 確定機器人在環境中移動的最佳路徑，避開障礙物並達到其目標。
- 抓取和操縱： 規劃和執行抓取和操縱物件的動作，同時考慮它們的形狀、重量和易碎性。
- 關於安全的推理： 在採取行動之前，推理執行是否安全。
這兩種模型都強調安全性至關重要。在現實世界中運作的機器人如果出現故障或做出錯誤的決定，可能會造成傷害。安全機制可能包括：
- 碰撞檢測： 檢測潛在碰撞並觸發緊急停止的感測器。
- 力感應： 測量機器人施加的力的感測器，防止其對物體或人施加過大的力。
- 安全約束： 對機器人進行編程以避免某些被認為不安全的動作或區域。
- 人在迴路控制： 允許操作員在必要時干預並控制機器人。
影響和未來方向
Gemma 3 和新的 Gemini 機器人模型的發布對 AI 和機器人技術的未來具有重大影響。
Gemma 3 的開放和輕量級特性使強大的 AI 模型的使用民主化，使開發者能夠為各種裝置創建創新的應用程式。這可能導致：
- 更多 AI 驅動的行動應用程式： 增強智慧型手機和平板電腦上的自然語言處理、影像識別和其他 AI 功能。
- 更智慧的嵌入式系統： 提高智慧家居設備、穿戴式裝置和工業感測器等裝置的智慧。
- 在資源受限的環境中更多地採用 AI： 在發展中國家或互聯網連接有限的偏遠地區啟用 AI 應用程式。
- 更多開源 AI 模型
Gemini 推動的機器人技術的進步可能導致：
- 更有能力的工業機器人： 提高製造業、物流和其他行業的自動化程度。
- 用於醫療保健和老年護理的輔助機器人： 可以幫助完成藥物分配、行動輔助和陪伴等任務的機器人。
- 用於搜索和救援的機器人： 可以在危險環境中導航並找到受害者的機器人。
- 探索機器人： 可以探索偏遠或危險地點的機器人，例如其他行星或深海環境。
強調安全性對於確保這些進步得到負責任的部署並造福整個社會至關重要。隨著 AI 和機器人技術的不斷發展，解決道德問題、減輕潛在風險並確保這些技術被用於善事至關重要。