Google ra mắt mô hình AI hiệu suất cao Gemma 3

Google vừa ra mắt mô hình AI mới mang tên Gemma 3, có khả năng hoạt động trên cả điện thoại thông minh và máy trạm hiệu suất cao.

Hơn một năm sau khi ra mắt 2 phiên bản của mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) Gemma,

vừa tiếp tục phát hành bản nâng cấp mới của mô hình AI này với phiên bản Gemma 3.

Gemma 3 ra mắt với 4 biến thể gồm 1 tỷ, 4 tỷ, 12 tỷ và 27 tỷ tham số. Theo Google, đây là mô hình đơn tăng tốc tốt nhất trên thế giới, có thể chạy trên một GPU hoặc TPU duy nhất thay vì yêu cầu có một cụm máy tính lớn.

Về lý thuyết, điều này cho phép Gemma 3 của Google chạy trực tiếp trên đơn vị lõi xử lý Tensor (TPU) của điện thoại Pixel, tương tự như cách mô hình Gemini Nano vận hành cục bộ trên thiết bị di động.

So với dòng mô hình AI Gemini, lợi thế lớn nhất của Gemma 3 chính là tính mã nguồn mở, giúp những nhà phát triển dễ dàng tùy chỉnh, đóng gói cũng như triển khai theo nhu cầu trong các ứng dụng di động và phần mềm máy tính. Ngoài ra, Gemma cũng hỗ trợ hơn 140 ngôn ngữ, trong đó 35 ngôn ngữ đã có sẵn dưới dạng gói huấn luyện.

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

Về hiệu suất, Google tự tin tuyên bố Gemma 3 vượt trội hơn so với nhiều mô hình AI mã nguồn mở phổ biến khác, bao gồm DeepSeek V3, OpenAI o3-mini hay biến thể Llama-405B của Meta.

Mô hình AI Gemma 3 của Google cũng cho phép xử lý văn bản, hình ảnh, video… để đưa ra những phản hồi theo yêu cầu, bao gồm cả việc tạo nội dung hình ảnh và video theo như mô tả của người dùng.

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

Những mô hình AI mã nguồn mở mới nhất của Google có thể được triển khai cục bộ hoặc thông qua những dịch vụ đám mây của công ty, chẳng hạn như Vertex AI. Hiện tại, Gemma 3 đã có sẵn trên Google AI Studio, cũng như những nền tảng bên thứ ba như Hugging Face, Ollama và Kaggle.

Mô hình mã nguồn mở thế hệ thứ 3 của Google là một phần của xu hướng trong ngành, nơi những công ty phát triển song song cả mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM). Đối thủ của Google, Microsoft cũng đang theo đuổi chiến lược tương tự với mô hình ngôn ngữ nhỏ mã nguồn mở Phi.

Những mô hình ngôn ngữ nhỏ như là Gemma và Phi được đánh giá cao về hiệu suất sử dụng tài nguyên, giúp chúng trở thành sự lựa chọn lý tưởng để chạy trên những thiết bị như điện thoại thông minh. Ngoài ra, chúng đặc biệt phù hợp cho những ứng dụng di động nhờ có độ trễ thấp hơn.

Nguồn