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Gli sviluppatori possono ora testare il modello Gemini Nano AI di Google sui dispositivi Pixel 9

Il modello di AI on-device Gemini Nano di Google sostiene di essere ottimizzato per compiti come la generazione di testo e la riformulazione. (Fonte: Android Developers Blog)
Il modello di AI on-device Gemini Nano di Google sostiene di essere ottimizzato per compiti come la generazione di testo e la riformulazione. (Fonte: Android Developers Blog)
Ora disponibile per la sperimentazione sui dispositivi Pixel 9, Gemini Nano consentirà agli sviluppatori di controllare i parametri chiave utilizzando l'SDK AI Edge. Gemini Nano sostiene di aumentare le prestazioni riducendo la dipendenza dai server cloud.

Gemini Nano è una versione più specializzata e leggera del più ampio Gemini della famiglia di Modelli AI. Sebbene entrambi appartengano alla stessa linea Gemini, la versione Nano è progettata specificamente per attività di AI sul dispositivo, che sostiene di rendere le conversazioni più efficienti e private, semplicemente elaborando i dati localmente sul dispositivo dell'utente.

Google ha aperto Gemini Nano alla sperimentazione sui dispositivi Android utilizzando il suo AI Edge SDK attraverso AIcore. Il modello AI sul dispositivo sostiene di essere ottimizzato per compiti quali generazione di testo e la riformulazione. In seguito a questo annuncio, gli sviluppatori avranno la possibilità di testare le funzionalità dell'AI senza dipendere pesantemente dalle risorse del cloud. Tuttavia, c'è una fregatura: inizialmente sarà disponibile solo per i Serie Pixel 9 per i dispositivi della serie Pixel 9.

Gemini Nano brilla soprattutto nei casi d'uso dell'AI basati sul testo, come il riassunto, la correzione di bozze e la generazione di risposte intelligenti. L'SDK AI Edge consentirà agli sviluppatori di controllare parametri specifici come la temperatura, il campionamento top-K e la lunghezza dell'uscita per mettere a punto le risposte del modello. Come riferimento, il campionamento top-K di https://www.ibm.com/docs/en/watsonx/saas?topic=lab-model-parameters-prompting è un metodo nei modelli AI che limita il numero di potenziali parole successive alle K più probabili, cercando di raggiungere un equilibrio tra coerenza e casualità. Questo approccio aiuta a generare un testo più pertinente e meno ripetitivo, pur consentendo la variabilità delle risposte, il tutto riducendo al minimo la necessità di server ad alta potenza.

In termini di prestazioni, Gemini Nano sostiene di avere un solido miglioramento rispetto al suo predecessore. L'accuratezza del modello in compiti come la parafrasi e i problemi di matematica è balzata rispettivamente al 90% e al 23%, come afferma l'azienda. Google offre attualmente un accesso sperimentale agli sviluppatori, consentendo loro di integrare tutte le funzioni sopra menzionate nelle loro applicazioni.

Per iniziare, gli sviluppatori possono consultare la documentazione dell'SDK https://developer.android.com/ai/gemini-nano/experimentalche fornisce una guida passo-passo sull'utilizzo di Gemini Nano nelle applicazioni mobili.

Il nuovo modello Nano (denominato Nano 2) rispetto al suo predecessore (Nano 1). (Fonte immagine: Android Developers Blog)
Il nuovo modello Nano (denominato Nano 2) rispetto al suo predecessore (Nano 1). (Fonte immagine: Android Developers Blog)
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Anubhav Sharma, 2024-10- 2 (Update: 2024-10- 2)