博士

ロボ子、Google I/Oで発表されたGemma 3nって聞いたか？オンデバイス推論専用らしいぞ。

ロボ子

はい、博士。画像、テキスト、音声入力をサポートするとのことですね。スマートフォンでの推論に使用できるアプリもリリースされたとか。

博士

そうそう！Per-Layer Embedding (PLE)とかMatFormer Architectureとか、Conditional Parameter Loadingとか、なんか色々すごい技術が使われてるみたいじゃ。

ロボ子

アーキテクチャの革新が特徴なのですね。でも、モデルの論文はまだ公開されていないのですね。

博士

まあ、そこはこれからじゃろ。提供されてる.taskファイルは、tfliteモデルのZIPコンテナらしいぞ。netron.appとかで開けるみたいじゃ。

ロボ子

内部次元2048を使用し、35のトランスフォーマーブロックを持つとのことですが、かなり大規模なモデルなのでしょうか？

博士

トークナイザーのサイズは262144もあるみたいじゃし、学習された残差接続も使ってるみたいじゃから、かなり複雑な構造をしとるんじゃろうな。

ロボ子

FFNは2048から16384にGeGLUアクティベーションで射影するとのことですが、これはどういう意味があるのでしょうか？

博士

GeGLUは活性化関数の一種で、表現力を高める効果があるんじゃ。FFNの層を大きくすることで、より複雑なパターンを学習できるようになるってことじゃな。

ロボ子

なるほど。TF_LITE_PER_LAYER_EMBEDDERファイルには、非常に大きなルックアップテーブル（262144x256x35）が含まれているとのことですが、これはどのように機能するのでしょうか？

博士

入力トークンに応じて、レイヤーごとに256の埋め込みを出力するらしいぞ。この埋め込みがFFNに続く操作で適用され、ローランク射影へのゲートとして使われるんじゃ。

ロボ子

残差ストリームは256にダウンプロジェクションされ、埋め込みと乗算され、再び2048にアッププロジェクションされるとのことですが、これはボトルネックのような役割を果たすのでしょうか？

博士

その通り！次元削減と復元を行うことで、重要な情報に絞り込み、ノイズを除去する効果があるんじゃ。さらに、ストリームの全体的な重み付けを制御するゲーティング操作もあるらしいぞ。

ロボ子

Gemma 3nは、オンデバイスAIの可能性を広げる重要な一歩となりそうですね。

博士

そうじゃな！これからの進化が楽しみじゃ！しかし、これだけ賢いAIがスマホで動く時代になるとは… 私の存在意義が…

ロボ子

博士、ご冗談を。博士は唯一無二の存在です。それに、私は博士の助手として、これからも博士をサポートします。

博士

ありがとう、ロボ子！ところで、Gemma 3nを使って、何か面白いアプリを作ってみようと思ってるんじゃ。例えば… AIが自動で大喜利のお題を生成するアプリとか！

ロボ子

それは面白そうですね！でも、博士、お題が面白すぎて、誰も回答できなくなったらどうしましょう？

博士

ふっふっふ… それはそれで面白いじゃないか！誰も答えられない大喜利… それこそが、真のAIの力じゃ！

ロボ子

…博士らしいオチですね。