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Os desenvolvedores já podem testar o modelo Gemini Nano AI do Google em dispositivos Pixel 9

O modelo Gemini Nano de IA no dispositivo do Google afirma ser otimizado para tarefas como geração e reformulação de texto. (Fonte da imagem: Android Developers Blog)
O modelo Gemini Nano de IA no dispositivo do Google afirma ser otimizado para tarefas como geração e reformulação de texto. (Fonte da imagem: Android Developers Blog)
Agora disponível para experimentação em dispositivos Pixel 9, o Gemini Nano permitirá que os desenvolvedores controlem os principais parâmetros usando o AI Edge SDK. O Gemini Nano afirma aumentar o desempenho e reduzir a dependência de servidores em nuvem.

Gemini Nano é uma versão mais especializada e leve do modelo mais amplo Gemini de modelos de Modelos de IA. Embora ambos pertençam à mesma linha Gemini, a versão Nano foi projetada especificamente para tarefas de IA no dispositivo, que afirma tornar as conversas mais eficientes e privadas, simplesmente processando dados localmente no dispositivo do usuário.

O Google agora abriu o Gemini Nano para experimentação em dispositivos Android usando seu SDK AI Edge por meio do AIcore. O modelo de IA no dispositivo afirma ser otimizado para tarefas como geração de texto e reformulação. Após esse anúncio, os desenvolvedores terão a chance de testar as funcionalidades de IA sem depender muito dos recursos da nuvem. No entanto, há um porém: inicialmente, ele só estará disponível para a Série Pixel 9 dispositivos.

O Gemini Nano se destaca especialmente em casos de uso de IA baseados em texto, como resumo, revisão e geração de respostas inteligentes. O SDK do AI Edge permitirá que os desenvolvedores controlem parâmetros específicos, como temperatura, amostragem top-K e comprimento de saída, para ajustar as respostas do modelo. Para referência, top-K sampling é um método em modelos de IA que limita o número de possíveis palavras seguintes às K mais prováveis, tentando alcançar um equilíbrio entre coerência e aleatoriedade. Essa abordagem ajuda a gerar textos mais relevantes e menos repetitivos, ao mesmo tempo em que permite a variabilidade das respostas, minimizando a necessidade de servidores de alta potência.

Em termos de desempenho, o Gemini Nano afirma ter uma melhoria sólida em relação ao seu antecessor. A precisão do modelo em tarefas como parafraseamento e problemas de matemática saltou para 90% e 23%, respectivamente, conforme afirma a empresa. No momento, o Google está oferecendo acesso experimental aos desenvolvedores, permitindo que eles integrem todos os recursos mencionados acima em seus aplicativos.

Para começar, os desenvolvedores podem consultar a documentação do SDK https://developer.android.com/ai/gemini-nano/experimentalque fornece um guia passo a passo sobre como usar o Gemini Nano em aplicativos móveis.

O novo modelo Nano (conhecido como Nano 2) versus seu antecessor (Nano 1). (Fonte da imagem: Android Developers Blog)
O novo modelo Nano (conhecido como Nano 2) versus seu antecessor (Nano 1). (Fonte da imagem: Android Developers Blog)
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Anubhav Sharma, 2024-10- 2 (Update: 2024-10- 2)