Google разрешила платить мимо кассы Google разрешила платить мимо кассы Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов Актёр клонировал голос, чтобы отбиться от пиратов TSMC переводит ИИ на свет TSMC переводит ИИ на свет YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам YouTube судят за то, что он не отключил рекламу Premium-подписчикам

Android от мира нейросетей

2 мин

После выхода iPhone Google пришлось срочно думать, как не отдать мобильный рынок Apple, Microsoft и производителям закрытых ОС. Делать такой же телефон было сомнительной затеей, потому что не у каждой компании есть свой Джобс. Google выбрала другой путь и сделала Android, открытую операционную систему, которая со временем стала основой для большинства смартфонов и множества других умных устройств. Компания, кажется, решила повторить этот манёвр, но уже в сфере ИИ.

Вышла Gemma 4, четвёртое поколение открытых моделей Google. Любой разработчик может скачать их, встроить в продукт, дообучить под свою задачу и зарабатывать на этом деньги почти без ограничений — благодаря лицензии Apache 2.0. До сих пор в нише открытых моделей доминировали китайские разработчики, а попытки западных компаний наверстать отставание ни к чему не приводили. Чтобы линейка моделей Gemma 4 смогла переменить ситуацию, компании пришлось пойти на инженерные ухищрения. Gemma 4 выходит в нескольких размерах, поддерживает длинный контекст, умеет работать не только с текстом, но и с изображениями, а младшие версии ещё и с аудио.

Главный вопрос, стоящий перед Google — как сделать модель меньше, но не глупее. И они нашли несколько ответов, главным из которых стала архитектура с послойными эмбеддингами. В обычной нейросети слово кодируется один раз на входе, а в Gemma часть информации о токене подаётся в разные слои отдельно. Модель получает нужные подсказки по ходу работы. Компания использует и другие приёмы: чередует локальное и глобальное внимание, чтобы часть слоёв смотрела только на ближайший кусок текста, а часть — на весь контекст сразу; в некоторых местах повторно использует уже сделанные вычисления.

Это позволило сделать младшие версии модели компактными, но мощными для своего размера. У них 2 и 4 миллиарда активных параметров, поэтому ниже требования к железу и памяти, а возможности остаются на уровне куда более крупных моделей. Их уже научились эффективно запускать прямо на телефонах. Старшие версии – 31-миллиардная и 26-миллиардная MoE-модель — запускаются на домашней игровой видеокарте. Для обычного пользователя всё это, скорее всего, останется невидимым. Он не будет запускать Gemma сам и разбираться в её архитектуре, а просто откроет приложение, поиск, редактор или ассистента и получит ИИ-функции, не зная, что в основе уже не Qwen, а дообученный Google.

// Илья Власов