Google का मकसद, आपके Android डिवाइसों पर सबसे बेहतर एआई मॉडल उपलब्ध कराना है. हमें यह बताते हुए खुशी हो रही है कि हमने अपना नया और सबसे बेहतर ओपन मॉडल Gemma 4 लॉन्च कर दिया है.
ये मॉडल, Gemini Nano की अगली पीढ़ी के लिए आधार हैं. इसलिए, Gemma 4 के लिए आज लिखा गया कोड, Gemini Nano 4 की सुविधा वाले उन डिवाइसों पर अपने-आप काम करेगा जो इस साल के आखिर तक उपलब्ध हो जाएंगे. Gemini Nano 4 की मदद से, आपको परफ़ॉर्मेंस ऑप्टिमाइज़ेशन की अतिरिक्त सुविधाएं मिलेंगी. इससे, Android ईकोसिस्टम में, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर ही सबसे असरदार तरीके से अनुमान लगाया जा सकेगा.
AICore डेवलपर के लिए झलक के ज़रिए, आज ही इस मॉडल को सार्वजनिक तौर पर उपलब्ध होने से पहले इस्तेमाल किया जा सकता है.
कोई भी कोड लिखने से पहले, Developer Preview के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) में Gemini Nano 4 Fast मॉडल को चुनें, ताकि आपको इसकी तेज़ इन्फ़रेंस स्पीड दिख सके
Gemma 4, 140 से ज़्यादा भाषाओं के साथ काम करता है. इसलिए, दुनिया भर में मौजूद आपकी ऑडियंस को स्थानीय भाषा में बेहतर और एक से ज़्यादा भाषाओं में अनुभव मिलेगा. इसके अलावा, Gemma 4, मल्टीमॉडल अंडरस्टैंडिंग के साथ इंडस्ट्री में सबसे बेहतर परफ़ॉर्मेंस देता है. इससे आपके ऐप्लिकेशन, टेक्स्ट, इमेज, और ऑडियो को समझकर प्रोसेस कर सकते हैं. Android पर Gemma 4, दो साइज़ में उपलब्ध है, ताकि आपको परफ़ॉर्मेंस और असरदार तरीके से काम करने के बीच बेहतर बैलेंस मिल सके:
- E4B: इसे ज़्यादा रीज़निंग पावर और मुश्किल कामों के लिए डिज़ाइन किया गया है.
- E2B: इसे ज़्यादा से ज़्यादा स्पीड (E4B मॉडल से तीन गुना ज़्यादा तेज़!) और कम लेटेन्सी के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है.
नया मॉडल, पिछले वर्शन की तुलना में चार गुना ज़्यादा तेज़ है और यह 60% तक कम बैटरी इस्तेमाल करता है. आज से, बेहतर सुविधाओं के साथ एक्सपेरिमेंट किए जा सकते हैं. इनमें ये सुविधाएं शामिल हैं:
- रीज़निंग: अब चेन-ऑफ़-थॉट कमांड और शर्तों वाले स्टेटमेंट से, बेहतर क्वालिटी के नतीजे मिलने की उम्मीद की जा सकती है. उदाहरण के लिए: “यह पता करें कि चर्चा के थ्रेड के लिए, यहां दी गई टिप्पणी, कम्यूनिटी दिशा-निर्देशों के मुताबिक है या नहीं. अगर टिप्पणी में, फ़्लैग करने की इनमें से एक या उससे ज़्यादा वजहें मौजूद हैं, तो वह कम्यूनिटी दिशा-निर्देशों के मुताबिक नहीं है: अश्लील भाषा, अपमानजनक भाषा, नफ़रत फैलाने वाला भाषण”. अगर समीक्षा, कम्यूनिटी दिशा-निर्देशों के मुताबिक है, तो {सही} दिखाएं. वरना, {गलत, फ़्लैग करने की वजह} दिखाएं.”
- गणित: गणित की बेहतर क्षमताओं की मदद से, मॉडल अब सवालों के ज़्यादा सटीक जवाब दे सकता है. उदाहरण के लिए: “अगर मुझे हर साल 26 पेचेक मिलते हैं, तो मुझे हर पेचेक में कितने पैसे बचाने चाहिए, ताकि एक साल में 10,000 डॉलर बचाने का मेरा लक्ष्य पूरा हो जाए?”
- समय को समझना: अब मॉडल, समय के बारे में रीज़निंग करने में ज़्यादा सक्षम है. इसलिए, कैलेंडर, रिमाइंडर, और अलार्म से जुड़े इस्तेमाल के उदाहरणों के लिए, यह ज़्यादा सटीक है. उदाहरण के लिए: “इवेंट 18 अगस्त को शाम 6 बजे है. इवेंट से 10 घंटे पहले, रिमाइंडर भेजा जाना चाहिए. रिमाइंडर भेजने का समय और तारीख दिखाएं.”
- इमेज को समझना: अब ओसीआर (ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन) से जुड़े इस्तेमाल के उदाहरणों में ज़्यादा सटीक नतीजे मिलेंगे. जैसे, चार्ट को समझना, विज़ुअल डेटा निकालने की सुविधा, और हाथ से लिखे टेक्स्ट को पहचानना.
इन मॉडल को डाउनलोड करने और अगली पीढ़ी की सुविधाएं तुरंत बनाने के लिए, आज ही डेवलपर के लिए झलक में शामिल हों.
मॉडल की टेस्टिंग शुरू करना
डेवलपर के लिए झलक के लिए बने गाइड का पालन करके, बिना कोड के मॉडल को आज़माया जा सकता है. अगर आपको इन मॉडल को अपने मौजूदा वर्कफ़्लो के साथ इंटिग्रेट करना है, तो यह काम आसानी से किया जा सकता है. अपने प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने और ML Kit Prompt API की मदद से बनाने के लिए, Android Studio पर जाएं. हमने मॉडल तय करने की एक नई सुविधा लॉन्च की है. इससे, टेस्टिंग के लिए E2B (तेज़) या E4B (पूरा) वैरिएंट को टारगेट किया जा सकता है.
// Define the configuration with a specific track and preference val previewFullConfig = generationConfig { modelConfig = ModelConfig { releaseTrack = ModelReleaseTrack.PREVIEW preference = ModelPreference.FULL } } // Initialize the GenerativeModel with the configuration val previewModel = GenerativeModel.getClient(previewFullConfig) // Verify that the specific preview model is available val previewModelStatus = previewModel.checkStatus() if (previewModelStatus == FeatureStatus.AVAILABLE) { // Proceed with inference val response = previewModel.generateContent("If I get 26 paychecks per year, how much I should contribute each paycheck to reach my savings goal of $10k over the course of a year? Return only the amount.") } else { // Handle the case where the preview model is not available // (e.g., print out log statements) }
Developer Preview के दौरान क्या उम्मीद की जा सकती है
इस Developer Preview का मकसद, प्रॉम्प्ट की सटीकता को बेहतर बनाने और आपके खास ऐप्लिकेशन के लिए इस्तेमाल के नए उदाहरणों को एक्सप्लोर करने में आपकी मदद करना है.
हम Developer Preview की पूरी अवधि के दौरान कई अपडेट करेंगे. इनमें, Prompt API में टूल कॉलिंग, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, सिस्टम प्रॉम्प्ट, और थिंकिंग मोड की सुविधा शामिल है. इससे, Gemma 4 की नई सुविधाओं के साथ-साथ, परफ़ॉर्मेंस ऑप्टिमाइज़ेशन का पूरा फ़ायदा लेना आसान हो जाएगा.
प्रीव्यू मॉडल, AICore की सुविधा वाले डिवाइसों पर टेस्टिंग के लिए उपलब्ध हैं. ये मॉडल, Google, MediaTek, और Qualcomm Technologies के विशेषज्ञ एआई ऐक्सलरेटर की नई पीढ़ी पर काम करेंगे. अन्य डिवाइसों पर, मॉडल शुरुआत में सीपीयू पर काम करेंगे. हालांकि, यह फ़ाइनल प्रॉडक्ट की परफ़ॉर्मेंस को नहीं दिखाता है. अगर आपका डिवाइस AICore की सुविधा वाला नहीं है, तो इन मॉडल को AI Edge Gallery ऐप्लिकेशन के ज़रिए भी टेस्ट किया जा सकता है. हम आने वाले समय में, ज़्यादा डिवाइसों के लिए सहायता उपलब्ध कराएंगे.
शुरुआत कैसे करें
क्या आपको यह देखना है कि Gemma 4, आपके उपयोगकर्ताओं के लिए क्या-क्या कर सकता है?
- ऑप्ट-इन करना: AICore Developer Preview के लिए साइन अप करें.
- डाउनलोड करना: ऑप्ट-इन करने के बाद, सीधे अपने टेस्ट डिवाइस पर Gemma 4 के नए मॉडल डाउनलोड किए जा सकते हैं.
- बनाना: नए मॉडल को टारगेट करने के लिए, ML Kit के इंटिग्रेशन को अपडेट करें और Android Studio में बनाना शुरू करें.
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प्रॉडक्ट से जुड़ी खबरेंहम Vertex AI पर, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर काम करने वाले मॉडल को टारगेट करने वाले ऑटोमेटेड प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़ेशन (एपीओ) की सुविधा लॉन्च कर रहे हैं. इससे, ML Kit Prompt API के इस्तेमाल के उदाहरणों को प्रोडक्शन में लाने में मदद मिलेगी. ऑटोमेटेड प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़ेशन एक ऐसा टूल है जो आपके इस्तेमाल के उदाहरणों के लिए, सबसे सही प्रॉम्प्ट को अपने-आप ढूंढने में मदद करता है.
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प्रॉडक्ट से जुड़ी खबरेंएआई की मदद से, उपयोगकर्ताओं के लिए पसंद के मुताबिक ऐप्लिकेशन इस्तेमाल करने का अनुभव बनाना आसान हो गया है. इससे, कॉन्टेंट को उपयोगकर्ताओं के लिए सही फ़ॉर्मैट में बदला जा सकता है. हमने पहले ही डेवलपर को, ML Kit GenAI API के ज़रिए Gemini Nano के साथ इंटिग्रेट करने की सुविधा दी है. ये एपीआई, खास इस्तेमाल के उदाहरणों के लिए तैयार किए गए हैं. जैसे, खास जानकारी देना और इमेज के बारे में जानकारी देना.
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प्रॉडक्ट से जुड़ी खबरेंआज हमने बताया कि हम “सिर्फ़ एक स्टोर से कहीं ज़्यादा” के अपने विज़न को अगले चरण में कैसे ले जा रहे हैं. Google Play, उपयोगकर्ताओं की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए हर जगह मौजूद है. जैसे, 'आप' टैब, अब हर महीने 25 करोड़ से ज़्यादा महीने के हिसाब से सक्रिय उपयोगकर्ता के लिए, उनकी पसंद के हिसाब से होम बेस बन गया है. वहीं, हमारा यूनिफ़ाइड गेमिंग प्लैटफ़ॉर्म, 70 करोड़ से ज़्यादा गेम प्रोफ़ाइल को कनेक्ट करता है.
Paul Feng • 3 मिनट में पढ़ें
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