Дом
Google представляет архитектуру Gemma 4 E2B — прорыв в области искусственного интеллекта на устройствах

Экосистема крупных моделей с открытым исходным кодом добилась значительного прорыва в области своей базовой архитектуры. Google DeepMind недавно представила свою самую мощную на сегодняшний день открытую модель — Gemma4. Хотя количество параметров модели осталось примерно на том же уровне, что и у ее предшественницы (около 30 миллиардов), ее «интеллект на параметр» значительно вырос. По показателям выполнения ряда ключевых задач она теперь не уступает лучшим крупномасштабным моделям с закрытым исходным кодом, которые были актуальны полтора года назад.
Наиболее заметным технологическим нововведением Gemma4 является внедрение новой архитектуры «E2B» (разгрузка параметров). В традиционных конструкциях Transformer большой слой вложений обычно потребляет значительный объем памяти графического процессора. Новая архитектура умно добавляет таблицу вложений в каждый слой, заменяя ресурсоемкое полное умножение матриц механизмом таблицы поиска. Например, в модели с 50 миллиардами параметров, построенной по архитектуре E2B, в память графического процессора необходимо загрузить лишь 20 миллиардов параметров, тогда как остальные 30 миллиардов можно безопасно перенести на центральный процессор или даже на диск. Это позволяет модели выполнять быстрое вычисление с использованием всего 2 ГБ памяти графического процессора, устраняя узкие места при развертывании на периферийных устройствах, таких как мобильные телефоны и Raspberry Pi.
Поскольку это был весьма амбициозный и сложный релиз, команда Google DeepMind координировала работу с почти 50 внешними партнерами, включая Hugging Face, llama.cpp, Ollama, NVIDIA и AMD. В настоящее время Gemma4 глубоко интегрирована с Android Studio. Разработчики могут безопасно запускать ИИ для написания кода Android локально в автономных средах, не загружая никакого кода в облачный API в режиме Agent. Это в значительной степени удовлетворяет высокий спрос на конфиденциальность данных и автономную работу на рабочем месте.
Что касается мультимодальных возможностей и основного функционала, Gemma4 унаследовала научные достижения Gemini3. Даже небольшие периферийные модели с 2B или 4B параметров обеспечивают отличную многоязычную поддержку (140 языков) и мультимодальное понимание, легко справляясь с распознаванием речи, голосовыми запросами и анализом видеороликов продолжительностью от 30 до 60 секунд. Хотя модель по-прежнему отстаёт от более крупных моделей по объёму абсолютных знаний и сталкивается с общепризнанными в отрасли проблемами в передовых экспериментальных областях, таких как диффузия текста (Diffusion Transformer) и тонкая настройка методом смеси экспертов (MoE), её высокоплотный интеллект уже нельзя игнорировать.
По мере того как готовые к использованию возможности крупных моделей продолжают совершенствоваться, экосистема разработки в вертикальных областях претерпевает глубокую реструктуризацию, а популярность чисто традиционной тонкой настройки постепенно угасает. Заглядывая в будущее, Google DeepMind сделал знаковое предсказание: в течение ближайших одного-двух лет смартфоны пользователей смогут запускать мощные модели, по производительности сопоставимые с Gemini3Pro, непосредственно на устройстве. К тому моменту большинство сложных задач интеллектуальных агентов будет выполняться локально, без использования вычислительных мощностей облачных сервисов, что, несомненно, принесет революционные изменения в интеграцию потребительских приложений следующего поколения и пользовательский опыт.
Связанная статья
Отдел кадров Uber исчерпает годовой бюджет за 4 месяца и сокращает персонал; представитель компании опровергает связь с ИИ
Компания Uber приступила к масштабной реорганизации своего отдела кадров, возглавляемого новым президентом Джилл Хэзелбейкер. Реструктуризация предусматривает сокращение штата отдела на 23 % с целью о
Бывшие руководители TikTok запускают приложение на базе ИИ, помогающее освоить фотопозы
Компании всё чаще используют технологии генерации изображений на основе искусственного интеллекта для обучения пользователей техникам фотографирования. В прошлом году Google представил на устройствах
Акции сектора искусственного интеллекта на фондовой бирже Гонконга растут после того, как компании MiniMax и Zhipu показали значительный рост
27 мая сектор концепции крупных моделей на фондовом рынке Гонконга продемонстрировал устойчивый импульс. К середине дня акции MINIMAX-W (00100.HK) подорожали более чем на 8%, в то время как Zhipu (02513.HK) также показала сильный рост почти на 5%.1.
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

Экосистема крупных моделей с открытым исходным кодом добилась значительного прорыва в области своей базовой архитектуры. Google DeepMind недавно представила свою самую мощную на сегодняшний день открытую модель — Gemma4. Хотя количество параметров модели осталось примерно на том же уровне, что и у ее предшественницы (около 30 миллиардов), ее «интеллект на параметр» значительно вырос. По показателям выполнения ряда ключевых задач она теперь не уступает лучшим крупномасштабным моделям с закрытым исходным кодом, которые были актуальны полтора года назад.
Наиболее заметным технологическим нововведением Gemma4 является внедрение новой архитектуры «E2B» (разгрузка параметров). В традиционных конструкциях Transformer большой слой вложений обычно потребляет значительный объем памяти графического процессора. Новая архитектура умно добавляет таблицу вложений в каждый слой, заменяя ресурсоемкое полное умножение матриц механизмом таблицы поиска. Например, в модели с 50 миллиардами параметров, построенной по архитектуре E2B, в память графического процессора необходимо загрузить лишь 20 миллиардов параметров, тогда как остальные 30 миллиардов можно безопасно перенести на центральный процессор или даже на диск. Это позволяет модели выполнять быстрое вычисление с использованием всего 2 ГБ памяти графического процессора, устраняя узкие места при развертывании на периферийных устройствах, таких как мобильные телефоны и Raspberry Pi.
Поскольку это был весьма амбициозный и сложный релиз, команда Google DeepMind координировала работу с почти 50 внешними партнерами, включая Hugging Face, llama.cpp, Ollama, NVIDIA и AMD. В настоящее время Gemma4 глубоко интегрирована с Android Studio. Разработчики могут безопасно запускать ИИ для написания кода Android локально в автономных средах, не загружая никакого кода в облачный API в режиме Agent. Это в значительной степени удовлетворяет высокий спрос на конфиденциальность данных и автономную работу на рабочем месте.
Что касается мультимодальных возможностей и основного функционала, Gemma4 унаследовала научные достижения Gemini3. Даже небольшие периферийные модели с 2B или 4B параметров обеспечивают отличную многоязычную поддержку (140 языков) и мультимодальное понимание, легко справляясь с распознаванием речи, голосовыми запросами и анализом видеороликов продолжительностью от 30 до 60 секунд. Хотя модель по-прежнему отстаёт от более крупных моделей по объёму абсолютных знаний и сталкивается с общепризнанными в отрасли проблемами в передовых экспериментальных областях, таких как диффузия текста (Diffusion Transformer) и тонкая настройка методом смеси экспертов (MoE), её высокоплотный интеллект уже нельзя игнорировать.
По мере того как готовые к использованию возможности крупных моделей продолжают совершенствоваться, экосистема разработки в вертикальных областях претерпевает глубокую реструктуризацию, а популярность чисто традиционной тонкой настройки постепенно угасает. Заглядывая в будущее, Google DeepMind сделал знаковое предсказание: в течение ближайших одного-двух лет смартфоны пользователей смогут запускать мощные модели, по производительности сопоставимые с Gemini3Pro, непосредственно на устройстве. К тому моменту большинство сложных задач интеллектуальных агентов будет выполняться локально, без использования вычислительных мощностей облачных сервисов, что, несомненно, принесет революционные изменения в интеграцию потребительских приложений следующего поколения и пользовательский опыт.
Отдел кадров Uber исчерпает годовой бюджет за 4 месяца и сокращает персонал; представитель компании опровергает связь с ИИ
Компания Uber приступила к масштабной реорганизации своего отдела кадров, возглавляемого новым президентом Джилл Хэзелбейкер. Реструктуризация предусматривает сокращение штата отдела на 23 % с целью о
Бывшие руководители TikTok запускают приложение на базе ИИ, помогающее освоить фотопозы
Компании всё чаще используют технологии генерации изображений на основе искусственного интеллекта для обучения пользователей техникам фотографирования. В прошлом году Google представил на устройствах
Акции сектора искусственного интеллекта на фондовой бирже Гонконга растут после того, как компании MiniMax и Zhipu показали значительный рост
27 мая сектор концепции крупных моделей на фондовом рынке Гонконга продемонстрировал устойчивый импульс. К середине дня акции MINIMAX-W (00100.HK) подорожали более чем на 8%, в то время как Zhipu (02513.HK) также показала сильный рост почти на 5%.1.











