Google เปิดตัวโมเดล AI ประสิทธิภาพสูง Gemma 3

Google เพิ่งเปิดตัวโมเดล AI ใหม่ชื่อ Gemma 3 ซึ่งสามารถทำงานได้ทั้งบนสมาร์ทโฟนและเวิร์กสเตชันประสิทธิภาพสูง

มากกว่าหนึ่งปีหลังจากเปิดตัวโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) สองเวอร์ชัน Gemma

Google ra mắt mô hình AI hiệu suất cao Gemma 3

เพิ่งเปิดตัวอัพเกรดโมเดล AI ใหม่เป็นเวอร์ชัน Gemma 3 ต่อไป

Gemma 3 มี 4 รูปแบบ ได้แก่ 1 พันล้าน 4 พันล้าน 12 พันล้าน และ 27 พันล้านพารามิเตอร์ ตามที่ Google ระบุ นี่เป็นโมเดลการเร่งความเร็วเดี่ยวที่ดีที่สุดในโลก สามารถทำงานบน GPU หรือ TPU ตัวเดียวได้แทนที่จะต้องใช้คอมพิวเตอร์คลัสเตอร์ขนาดใหญ่

ในทางทฤษฎี สิ่งนี้จะช่วยให้ Gemma 3 ของ Google สามารถทำงานบน Tensor Processing Unit (TPU) ของโทรศัพท์ Pixel ได้โดยตรง ซึ่งคล้ายกับวิธีที่โมเดล Gemini Nano รันในเครื่องบนอุปกรณ์พกพา

หากเปรียบเทียบกับรุ่น Gemini AI ข้อได้เปรียบที่ใหญ่ที่สุดของ Gemma 3 คือลักษณะโอเพนซอร์ส ซึ่งทำให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่ง แพ็คเกจ และปรับใช้ตามความต้องการในแอปพลิเคชันมือถือและซอฟต์แวร์เดสก์ท็อปได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ Gemma ยังรองรับมากกว่า 140 ภาษา โดยมี 35 ภาษาที่พร้อมใช้งานเป็นแพ็คเกจการฝึกอบรมแล้ว

So sánh hiệu năng của Gemma 3 (phiên bản 27 tỷ tham số) với các mô hình AI khác

เปรียบเทียบประสิทธิภาพของ Gemma 3 (เวอร์ชันพารามิเตอร์ 27 พันล้าน) กับโมเดล AI อื่นๆ

ในด้านประสิทธิภาพ Google อ้างอย่างมั่นใจว่า Gemma 3 เอาชนะโมเดล AI โอเพนซอร์สยอดนิยมอื่นๆ มากมาย รวมถึง DeepSeek V3, OpenAI o3-mini หรือรุ่น Llama-405B ของ Meta

นอกจากนี้โมเดล AI Gemma 3 ของ Google ยังช่วยให้สามารถประมวลผลข้อความ รูปภาพ วิดีโอ... เพื่อให้ตอบสนองตามต้องการ รวมถึงสร้างเนื้อหาภาพและวิดีโอตามที่ผู้ใช้อธิบาย

โมเดล AI โอเพนซอร์สใหม่ล่าสุดของ Google สามารถนำไปปรับใช้ในพื้นที่หรือผ่านบริการคลาวด์ของบริษัท เช่น Vertex AI ตอนนี้ Gemma 3 พร้อมใช้งานบน Google AI Studio รวมถึงแพลตฟอร์มของบริษัทอื่น เช่น Hugging Face, Ollama และ Kaggle

โมเดลโอเพ่นซอร์สรุ่นที่สามของ Google เป็นส่วนหนึ่งของแนวโน้มอุตสาหกรรมซึ่งบริษัทต่างๆ พัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และโมเดลภาษาขนาดเล็ก (SLM) ควบคู่กันไป คู่แข่งของ Google อย่าง Microsoft ก็ใช้กลยุทธ์ที่คล้ายคลึงกันโดยใช้โมเดลภาษาไมโครโอเพนซอร์สที่ชื่อว่า Phi

โมเดลภาษาขนาดเล็กเช่น Gemma และ Phi ได้รับการยกย่องอย่างสูงในเรื่องประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากร ซึ่งทำให้เหมาะอย่างยิ่งกับการใช้งานบนอุปกรณ์ เช่น สมาร์ทโฟน นอกจากนี้ ยังเหมาะกับแอปพลิเคชันมือถือเป็นพิเศษเนื่องจากมีความหน่วงต่ำกว่า

แหล่งที่มา