{"id":119093,"date":"2024-08-06T09:43:09","date_gmt":"2024-08-06T07:43:10","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/google-eksperimentiruet-so-vstraivaniem-v-chrome-bolshoj-yazykovoj-modeli"},"modified":"2024-08-06T09:43:09","modified_gmt":"2024-08-06T07:43:10","slug":"google-eksperimentiruet-so-vstraivaniem-v-chrome-bolshoj-yazykovoj-modeli","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/pl\/blog\/news\/google-eksperimentiruet-so-vstraivaniem-v-chrome-bolshoj-yazykovoj-modeli","title":{"rendered":"Google eksperymentuje z integrowaniem du\u017cego modelu j\u0119zykowego w Chrome","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Firma Google og\u0142osi\u0142a przeprowadzenie eksperymentu polegaj\u0105cego na wbudowaniu du\u017cego modelu j\u0119zykowego uczenia maszynowego w przegl\u0105dark\u0119 Chrome. Aby uzyska\u0107 dost\u0119p do modelu z aplikacji internetowych i rozszerze\u0144 przegl\u0105darki, zaproponowano API Prompt, kt\u00f3re umo\u017cliwia przesy\u0142anie zapyta\u0144 w j\u0119zyku naturalnym, podobnie jak w przypadku chatbot\u00f3w. Zak\u0142ada si\u0119, \u017ce wbudowany w przegl\u0105dark\u0119 du\u017cy model j\u0119zykowy upro\u015bci realizacj\u0119 zada\u0144 AI w aplikacjach webowych i umo\u017cliwi korzystanie bez konieczno\u015bci instalacji i zarz\u0105dzania modelami j\u0119zykowymi. <\/p>\n
W przeprowadzanym eksperymencie u\u017cywana jest model Gemini Nano, najbardziej kompaktowy z rodziny Gemini. Przewidziano r\u00f3wnie\u017c mo\u017cliwo\u015b\u0107 instalacji modeli eksperckich, kt\u00f3re rozszerzaj\u0105 podstawowy model o dodatkow\u0105 wiedz\u0119, kt\u00f3ra mo\u017ce by\u0107 potrzebna do rozwi\u0105zania specyficznych zada\u0144, a tak\u017ce do realizacji umiej\u0119tno\u015bci, takich jak t\u0142umaczenie maszynowe i podsumowywanie. Modele s\u0105 uruchamiane lokalnie na systemie u\u017cytkownika, bez kontaktu z zewn\u0119trznymi us\u0142ugami. <\/p>\n
Stosowany do uruchamiania modelu Runtime automatycznie wykorzystuje dost\u0119pne w systemie GPU i NPU, aby przyspieszy\u0107 prac\u0119 z modelem lub prze\u0142\u0105cza si\u0119 na wykonywanie modelu z wykorzystaniem CPU. Do zalet uruchamiania modelu na systemie u\u017cytkownika nale\u017cy zachowanie poufno\u015bci przetwarzanych danych, mo\u017cliwo\u015b\u0107 kontynuacji pracy w trybie offline w przypadku braku po\u0142\u0105czenia sieciowego lub problem\u00f3w z jako\u015bci\u0105 po\u0142\u0105czenia, zmniejszenie op\u00f3\u017anie\u0144 przy wysy\u0142aniu zapyta\u0144 oraz wykluczenie zale\u017cno\u015bci od zewn\u0119trznych us\u0142ug.
<\/center> <\/p>\n
Rozwijane w celu interakcji z modelem API Prompt pozwala nie tylko na realizacj\u0119 najprostszych pojedynczych zapyta\u0144 w j\u0119zyku naturalnym, ale tak\u017ce na organizowanie wsp\u00f3\u0142pracy modelu przy przetwarzaniu i klasyfikacji danych z uwzgl\u0119dnieniem kontekstu, branie pod uwag\u0119 wcze\u015bniejszych zapyta\u0144 i danych wys\u0142anych w sesji oraz korzystanie z modelu do wyboru optymalnych opcji (na przyk\u0142ad mo\u017cna poprosi\u0107 o wyb\u00f3r ikony z listy emoji dla danego komentarza na stronie). Dodatkowo planowane jest rozwijanie API do wykorzystania w obszarze tworzenia tre\u015bci i rozwi\u0105zywania takich zada\u0144, jak przepisywanie innymi s\u0142owami, korekta i poprawa gramatyki. <\/p>\n
W og\u00f3lnym uj\u0119ciu, do interakcji z wbudowanym modelem AI rozwijane s\u0105 dwa rodzaje API \u2014 Task i Exploratory. Pierwsze zapewnia dost\u0119p do mo\u017cliwo\u015bci rozwi\u0105zywania okre\u015blonych zada\u0144, takich jak t\u0142umaczenie tekstu z jednego j\u0119zyka na inny (API Translation) lub streszczanie g\u0142\u00f3wnej tre\u015bci tekstu (API Summarization). Drugi typ jest ukierunkowany na tworzenie i testowanie eksperymentalnych prototyp\u00f3w w trakcie opracowywania nowych API Task. Trwaj\u0105 r\u00f3wnie\u017c prace nad API LoRA (Low-Rank Adaptation) do adaptacji wag podstawowego modelu w celu zwi\u0119kszenia efektywno\u015bci rozwi\u0105zywania okre\u015blonych zada\u0144. <\/p>\n
Dost\u0119p do udzia\u0142u w eksperymencie jest przyznawany po wype\u0142nieniu formularza zg\u0142oszeniowego. API jest w aktywnym rozwoju i do momentu przyj\u0119cia ostatecznej wersji b\u0119dzie si\u0119 rozszerza\u0107 i zmienia\u0107 w zale\u017cno\u015bci od opinii i preferencji u\u017cytkownik\u00f3w. W przysz\u0142o\u015bci planowane jest zorganizowanie bardziej dost\u0119pnego testowania z u\u017cyciem trybu Origin Trials, kt\u00f3ry umo\u017cliwia prac\u0119 z eksperymentalnymi API z aplikacji \u0142adowanych z localhost lub 127.0.0.1, lub po rejestracji i uzyskaniu specjalnego tokena, kt\u00f3ry dzia\u0142a ograniczony czas dla konkretnej witryny. R\u00f3wnolegle z producentami innych przegl\u0105darek prowadzone s\u0105 prace nad standaryzacj\u0105 rozwijanych API. \n \u0179r\u00f3d\u0142o: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
![\"Google](\"\/wp-content\/uploads\/2024\/08\/edbc591694c84e4f7e95c0b7dea053d4.jpg\")
<\/center> <\/p>\n