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Les développeurs peuvent désormais tester le modèle Gemini Nano AI de Google sur les appareils Pixel 9

Le modèle d'intelligence artificielle Gemini Nano de Google est censé être optimisé pour des tâches telles que la génération de texte et la reformulation. (Source de l'image : Android Developers Blog)
Le modèle d'intelligence artificielle Gemini Nano de Google est censé être optimisé pour des tâches telles que la génération de texte et la reformulation. (Source de l'image : Android Developers Blog)
Désormais disponible à l'expérimentation sur les appareils Pixel 9, Gemini Nano permettra aux développeurs de contrôler les paramètres clés à l'aide du SDK AI Edge. Gemini Nano prétend stimuler les performances tout en réduisant la dépendance aux serveurs cloud.

Gemini Nano est une version plus spécialisée et plus légère de la version plus large du Gemini de la famille plus large des Modèles d'IA. Bien qu'ils appartiennent tous deux à la même gamme Gemini, la version Nano est conçue spécifiquement pour les tâches d'IA sur l'appareil, qui prétendent rendre les conversations plus efficaces et plus privées, simplement en traitant les données localement sur l'appareil de l'utilisateur.

Google a ouvert Gemini Nano à l'expérimentation sur les appareils Android à l'aide de son SDK AI Edge via AIcore. Le modèle d'IA sur l'appareil est censé être optimisé pour des tâches telles que la génération de texte et la reformulation. À la suite de cette annonce, les développeurs auront la possibilité de tester les fonctionnalités de l'IA sans dépendre fortement des ressources du cloud. Cependant, il y a un hic - il ne sera initialement disponible que pour les appareils de la série Série Pixel 9 pixel 9.

Gemini Nano brille particulièrement dans les cas d'utilisation de l'IA basée sur le texte, comme le résumé, la relecture et la génération de réponses intelligentes. Le SDK AI Edge permettra aux développeurs de contrôler des paramètres spécifiques tels que la température, l'échantillonnage top-K et la longueur de sortie pour affiner les réponses du modèle. À titre de référence, top-K sampling est une méthode utilisée dans les modèles d'IA qui limite le nombre de mots suivants potentiels aux K mots les plus probables, en essayant d'atteindre un équilibre entre la cohérence et l'aléatoire. Cette approche permet de générer des textes plus pertinents et moins répétitifs, tout en permettant la variabilité des réponses, et ce en minimisant le besoin de serveurs puissants.

En termes de performances, Gemini Nano revendique une nette amélioration par rapport à son prédécesseur. La précision du modèle dans des tâches telles que la paraphrase et les problèmes mathématiques est passée à 90 % et 23 %, respectivement, comme l'indique l'entreprise. Google offre actuellement un accès expérimental aux développeurs, leur permettant d'intégrer toutes les fonctionnalités susmentionnées dans leurs applications.

Pour commencer, les développeurs peuvent se référer à la documentation du SDK https://developer.android.com/ai/gemini-nano/experimentalqui fournit un guide étape par étape sur l'utilisation de Gemini Nano dans les applications mobiles.

Le nouveau modèle Nano (appelé Nano 2) par rapport à son prédécesseur (Nano 1). (Source de l'image : Android Developers Blog)
Le nouveau modèle Nano (appelé Nano 2) par rapport à son prédécesseur (Nano 1). (Source de l'image : Android Developers Blog)
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Anubhav Sharma, 2024-10- 2 (Update: 2024-10- 2)