Entwickler können jetzt Googles Gemini Nano AI-Modell auf Pixel 9-Geräten testen

Gemini Nano ist eine spezialisiertere, leichtere Version der breiteren Gemini-Familie von KI-Modellen. Während beide zur gleichen Gemini-Reihe gehören, ist die Nano-Version speziell für KI-Aufgaben auf dem Gerät konzipiert und soll Gespräche effizienter und privater machen, indem einfach Daten lokal auf dem Gerät des Benutzers verarbeitet werden.

Google hat Gemini Nano jetzt zum Experimentieren auf Android-Geräten mit seinem AI Edge SDK über AIcore geöffnet. Das KI-Modell auf dem Gerät soll für Aufgaben wie Textgenerierung und Umformulierung optimiert sein. Nach dieser Ankündigung erhalten Entwickler die Möglichkeit, KI-Funktionen zu testen, ohne sich stark auf Cloud-Ressourcen verlassen zu müssen. Allerdings gibt es einen Haken: Es wird zunächst nur für Geräte der Pixel-9-Serie verfügbar sein.

Gemini Nano glänzt besonders in textbasierten KI-Anwendungsfällen wie Zusammenfassung, Korrekturlesen und intelligenter Antwortgenerierung. Mit dem AI Edge SDK können Entwickler bestimmte Parameter wie Temperatur, Top-K-Abtastung und Ausgabelänge steuern, um die Reaktionen des Modells zu optimieren. Als Referenz: Top-K-Sampling ist eine Methode in KI-Modellen, die die Anzahl potenzieller nächster Wörter auf die K wahrscheinlichsten begrenzt und versucht, ein Gleichgewicht zwischen Kohärenz und Zufälligkeit zu erreichen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, relevanteren und sich weniger wiederholenden Text zu generieren und gleichzeitig eine Variabilität der Antworten zu ermöglichen – und das alles bei gleichzeitiger Minimierung des Bedarfs an leistungsstarken Servern.

In Bezug auf die Leistung gibt Gemini Nano an, gegenüber seinem Vorgänger eine deutliche Verbesserung zu haben. Die Genauigkeit des Modells bei Aufgaben wie Paraphrasieren und mathematischen Problemen ist nach Angaben des Unternehmens auf 90 % bzw. 23 % gestiegen. Google bietet Entwicklern derzeit experimentellen Zugang an, sodass sie alle oben genannten Funktionen in ihre Apps integrieren können.

Um zu beginnen, können Entwickler auf die SDK-Dokumentation zurückgreifen, die eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung von Gemini Nano in mobilen Apps bietet.

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