- Gemma 3n は、RAM が 2 GB しかないモバイル デバイスでもローカルに実行できるように設計された、オープンで効率的なマルチモーダル AI モデルです。
- インターネット接続を必要とせずにテキスト、画像、音声、ビデオを処理できるため、プライバシーが重視され、リソース消費が少なくなります。
- これには、デバイスに応じてモデルの効率と適応性を向上させる MatFormer や Per Layer Embeddings などの革新が含まれています。
- これは、Google AI Studio、Hugging Face、Kaggle などのプラットフォームの開発者が利用でき、マルチモーダル機能とオフライン実行において他のモバイル AI よりも優れています。
Googleは、人工知能の世界で大きな一歩を踏み出しました。 ジェマ3nの発売、 リソースが限られたデバイスで動作するように特別に設計されたオープンソースのAIモデル。この提案は、 携帯電話、タブレット、ノートパソコンにダウンロードしてインストールできるようになりました。、 仮定する 2GBのRAMしかなく、インターネットに接続できないデバイスでも、手のひらにマルチモーダルAIが到来. その出現は、 前回のGoogle I/O、ローカル、プライベート、効率的な AI ソリューションを求める開発者やユーザーの注目を集めています。
この新しいモデルは、 クラウドサーバーに依存せずに高度な人工知能ツールへのアクセスを民主化このように、GoogleはGemma 3nを、クローズドなアプローチを維持し、より大量消費に重点を置くGeminiなどの代替製品と明確に区別しています。Gemmaの場合、オープンな開発とAIの研究およびパーソナライズされた利用に重点を置いており、ダウンロード、変更、そして多数のアプリケーションへの統合を可能にしています。
マルチモーダル機能と優れた効率性
ジェマ3nは特にマルチモーダルであることで際立っており、 つまり、 テキスト、画像、音声、ビデオを解釈および生成できます クラウドを介さずにデバイスから直接音声データを読み込めます。音声認識、文字起こし、翻訳、リアルタイムの視覚分析といった主要機能を備えており、教育用途、パーソナルアシスタント、翻訳システムなどに最適です。
このアーキテクチャは、 マットフォーマーは、マトリョーシカのように、モデルを小さなバージョンに分割し、それらをメインのバージョンに統合することを可能にします。この構造のおかげで、 Gemma 3n はリソースをより適切に管理し、実行されるハードウェアの制限に適応できます。さらに、 テクニックレイヤーごとの埋め込み（PLE）その パフォーマンスを損なうことなくメモリ使用量を削減そのため、それほど仕様が厳しくないデバイスでも実行できます。
Gemma 3n には主に XNUMX つのバリエーションがあります。 E2B y E4Bそれぞれ2.000億と4.000億の有効パラメータを持つ。しかし、その設計のおかげで、どちらのモデルもはるかに小さなモデルと同等のメモリ要件で実行できる。 これにより、従来の低価格帯および中価格帯のデバイスで高度なAIを実現できるようになります。.
のために 画像およびビデオ処理ジェマ3nはエンコーダーを使用しています モバイルネット V5低消費電力のモバイルデバイスでもスムーズに動作するように最適化されており、最新モデルでは60fpsの動画再生が可能です。オーディオセクションでは、音声の書き起こしや即時翻訳など、すべてローカルで行えます。
プライバシー、パフォーマンス、可用性
完全にオフラインで作業できることは、Gemma 3nの大きな強みのXNUMXつです。 AIによって処理されるすべてのデータはデバイス上に保持されるため、他のクラウドベースのソリューションと比較してユーザーのプライバシーが強化されます。この機能は、モバイルデバイスや接続が制限されている環境において重要な要素である、エネルギー効率の向上とデータ消費量の削減にもつながります。
パフォーマンスの面では、 Gemma 3n は、ワードプロセッシングで 140 言語、マルチモーダル モードで 35 言語をサポートします。E4B モデルは LMArena などのベンチマーク テストで 1.300 ポイントを超え、10.000 億未満のパラメータでこのレベルに到達した最初のモデルとなったなど、優れたパフォーマンスを発揮しています。
ジェマ3nはもうここにいます複数のプラットフォームで利用可能開発者向けGoogle AI Studio、Hugging Face、KaggleなどのAIプラットフォームや、Google AI EdgeやOllamaなどのツールを通じて、AIはAIの世界を創造します。これらのプラットフォームはオープンな設計と柔軟な統合により、教育システムからスマートアシスタント、オフライン翻訳ツールまで、特定のニーズに合わせた新しいアプリケーションを簡単に作成できます。
他の選択肢との比較と実際的な利点
Gemma 3nの登場は、モバイルとエッジAIの進化の文脈の中で起こった。, 他にもApple Neural Engine、Samsung Gauss、MetaやMicrosoftのモデルといった提案がある。しかし、これらのソリューションの多くはサーバー接続を必要としたり、テキストや画像の処理能力が限られていたり、外部開発に開放されていなかったりする。Gemma 3n 真のマルチモーダル性、ネットワークへの依存の排除、そしてコミュニティへの開放性に取り組んでいます。.
ユーザーにとって最も注目すべき利点は、 プライバシーをコントロールしながら高度なAIを実行迅速なレスポンスを実現し、モバイルデータ使用に伴うコストを削減します。メーカーや開発者にとって、Gemma 3nは これは、最新のハードウェアや高価なメモリのアップグレードに頼ることなく、より幅広いデバイスにインテリジェント アプリケーションを導入する機会を意味します。.
Gemma 3nの勢いは、将来的にローカルAIの大規模な統合が見込まれることを見越し、一部のメーカーに新製品のRAM容量増加を促すほどにまで達しています。このように、Googleは、この目標を達成するための競争において、重要なポジションに立っています。 強力で効率的、オープンで真にアクセス可能な人工知能.