آخرین بروزرسانی در ۲۳ اسفند ۱۴۰۳ توسط Dr.Arman
گوگل در تاریخ ۱۲ مارس ۲۰۲۵ به صورت رسمی از هوش مصنوعی جما (Gemma) 3، نسل جدید مدل‌های متن‌باز خود رونمایی کرده است. این مدل جدید ادامه‌ای بر موفقیت نسل‌های قبلی جما بوده و قابلیت‌های جدیدی را ارائه می‌دهد که می‌تواند تأثیر قابل توجهی در جامعه هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگان داشته باشد. در این مقاله به بررسی جامع ویژگی‌ها، قابلیت‌ها و واکنش‌های جامعه کاربری به این مدل جدید می‌پردازیم.
هوش مصنوعی Gemma 3 چیست؟
جما ۳ نسل جدیدی از مدل‌های زبانی گوگل است که در ادامه مسیر توسعه مدل‌های متن‌باز این شرکت قرار می‌گیرد. گوگل در ویدیوی معرفی رسمی خود، با حضور گاس مارتینز، این مدل را به عنوان آخرین نسل از مدل‌های متن‌باز خود معرفی کرده است. اهمیت این مدل در رویکرد متن‌باز آن است که امکان دسترسی و استفاده گسترده‌تر را برای محققان، توسعه‌دهندگان و کاربران فراهم می‌کند.
مدل‌های متن‌باز مانند جما ۳ نقش مهمی در دموکراتیک کردن هوش مصنوعی دارند، زیرا امکان استفاده از فناوری‌های پیشرفته را برای افراد و سازمان‌هایی که منابع محدودتری دارند فراهم می‌کنند. این رویکرد همچنین به توسعه سریع‌تر فناوری و پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی کمک می‌کند، زیرا جامعه بزرگتری از متخصصان می‌توانند روی این مدل‌ها کار کنند و آن‌ها را بهبود بخشند.
معرفی و آموزش هوش مصنوعی جما (Gemma) 3 به همراه راهنمای دانلود در ویدیوی زیر:
قابلیت‌های جدید Gemma 3
پشتیبانی از زبان‌های متنوع و قابلیت‌های چندمدالیتی
یکی از برجسته‌ترین ویژگی‌های جدید جما ۳، پشتیبانی از بیش از ۳۵ زبان مختلف است که دامنه کاربرد آن را به طور قابل توجهی گسترش داده است. این قابلیت به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی چندزبانه بسازند و مخاطبان جهانی بیشتری را پوشش دهند. گوگل با افزودن این قابلیت، گام مهمی در جهت دموکراتیک‌تر کردن استفاده از هوش مصنوعی در سراسر جهان برداشته است.
علاوه بر پشتیبانی از زبان‌های متعدد، Gemma 3 اکنون یک مدل چندمدالیتی محسوب می‌شود که قادر به تحلیل و پردازش متن، تصویر و ویدیوهای کوتاه است. این پیشرفت، مدل را از یک ابزار صرفاً متنی به یک سیستم کامل‌تر تبدیل کرده که می‌تواند کاربردهای متنوع‌تری داشته باشد. قابلیت پردازش چندرسانه‌ای به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا تجربیات کاربری غنی‌تر و تعاملی‌تری را طراحی کنند.
بهبود پردازش تصویر با ارتقای Vision Encoder
یکی از پیشرفت‌های قابل توجه در جما ۳، ارتقای Vision Encoder آن است که اکنون از تصاویر با وضوح بالا و نسبت‌های نامتعارف (غیرمربعی) پشتیبانی می‌کند. این ویژگی به مدل امکان می‌دهد تا طیف گسترده‌تری از تصاویر را با دقت بیشتری پردازش کند، بدون اینکه محدود به تصاویر با فرمت و ابعاد خاصی باشد.
این ارتقا به ویژه برای کاربردهایی مانند پردازش تصاویر محصولات، تحلیل عکس‌های پزشکی، و کاربردهای مربوط به طراحی و هنر می‌تواند بسیار ارزشمند باشد. با توجه به اینکه اکثر تصاویر دنیای واقعی در قالب‌های مربعی شکل نیستند، این قابلیت جدید به کاربران انعطاف‌پذیری بیشتری در استفاده از مدل می‌دهد.
افزایش پنجره متنی و بهبود درک پیچیدگی
جما ۳ با افزایش قابل توجه پنجره متنی (Context Window) از ۸۰ هزار توکن به ۱۲۸ هزار توکن، قابلیت درک و پردازش متن‌های بسیار طولانی‌تر را به دست آورده است. این افزایش ظرفیت به مدل امکان می‌دهد تا درخواست‌های پیچیده‌تر را درک کند و حجم بیشتری از اطلاعات را در یک پردازش واحد مورد تحلیل قرار دهد.
پنجره متنی بزرگتر همچنین می‌تواند به تحلیل داده‌های حجیم، مانند اسناد حقوقی طولانی، رمان‌ها، یا گزارش‌های تحقیقاتی کمک کند. این قابلیت همچنین حافظه مکالمه بهتری را فراهم می‌کند، به این معنی که مدل می‌تواند مکالمات طولانی‌تری را به یاد آورد و پاسخ‌های منسجم‌تری ارائه دهد.
بهینه‌سازی برای اجرا روی سخت‌افزارهای محدود
گوگل ادعا می‌کند که جما ۳ بهترین مدل هوش مصنوعی تک‌شتاب‌دهنده در جهان است و در آزمایش‌های انجام‌شده، مدل‌های رقیب مانند Llama متا، دیپسیک و مدل‌های OpenAI را از نظر عملکرد روی سیستم‌های مجهز به یک کارت گرافیک شکست می‌دهد. این مدل به طور خاص برای اجرا روی کارت‌های گرافیک انویدیا و سخت‌افزارهای اختصاصی هوش مصنوعی بهینه شده است.
این بهینه‌سازی به این معنی است که توسعه‌دهندگان می‌توانند از جما ۳ روی طیف گسترده‌تری از دستگاه‌ها استفاده کنند، از گوشی‌های هوشمند گرفته تا ورک‌استیشن‌ها. چنین قابلیتی استفاده از هوش مصنوعی پیشرفته را برای کاربران و سازمان‌هایی که دسترسی به ابرقدرت‌های محاسباتی ندارند، امکان‌پذیر می‌سازد.
ارتقای امنیت با ShieldGemma 2
امنیت و ایمنی همواره از چالش‌های اصلی در حوزه هوش مصنوعی بوده است. Gemma 3 با استفاده از نسخه جدیدی از سیستم امنیتی به نام ShieldGemma 2، قابلیت فیلتر کردن محتوای تصویری ورودی و خروجی را از نظر محتوای جنسی، خطرناک یا خشونت‌آمیز ارائه می‌دهد. این سیستم به کاهش خطرات مرتبط با سوءاستفاده از هوش مصنوعی کمک کرده و استفاده ایمن‌تر از مدل را تضمین می‌کند.
شایان ذکر است که گوگل همچنین تأکید کرده ارزیابی‌های دقیق نشان داده‌اند جما ۳ ریسک پایینی در تولید محتوای مضر دارد. این می‌تواند نشان‌دهنده بهبود قابل توجه در امنیت و اخلاق مدل باشد که برای استفاده‌های تجاری و سازمانی بسیار مهم است.
بهبود قابلیت‌های STEM و کاربردهای علمی
گوگل با تأکید بر قابلیت‌های پیشرفته STEM (علوم، فناوری، مهندسی و ریاضیات) در جما ۳، این مدل را برای کاربردهای علمی و آموزشی جذاب‌تر کرده است. این بهبود می‌تواند به پیشرفت تحقیقات علمی، توسعه نرم‌افزارهای آموزشی و حل مسائل پیچیده در حوزه‌های فنی کمک کند.
اندازه‌های مدل و مشخصات فنی
بر اساس بحث‌های جامعه کاربری، انتظار می‌رود Gemma 3 در اندازه‌های مختلفی عرضه شود. مدل ۲۷ میلیارد پارامتری (27B) که در نسل‌های قبلی محبوبیت داشت، احتمالاً همچنان وجود خواهد داشت. مقایسه نتایج تست نسخه‌های مختلف (1B, 4B, 12B, and 27B parameter sizes) این مدل:
علاوه بر این، بحث‌هایی درباره مدل‌های بزرگتر ۳۲ میلیارد (32B) و ۴۸ میلیارد (48B) پارامتری نیز وجود دارد.
اندازه مدل‌ها نقش مهمی در کاربردهای عملی آن‌ها دارد. مدل‌های کوچکتر (مانند ۷ میلیارد پارامتری) برای اجرا روی سخت‌افزارهای محدودتر مناسب‌تر هستند، در حالی که مدل‌های بزرگتر معمولاً عملکرد بهتری دارند اما به منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارند. برخی کاربران معتقدند مدل‌های ۲۰ تا ۲۲ میلیارد پارامتری برای تنظیم محلی (fine-tuning) روی کارت‌های گرافیک ۲۴ گیگابایتی مناسب‌تر هستند.
نکته مهم دیگر، بحث کوانتیزاسیون (quantization) است که به کاهش حجم مدل و امکان اجرای آن‌ها روی سخت‌افزارهای محدودتر کمک می‌کند. برخی کاربران به استفاده از کوانتیزاسیون برای بافت (context quantization) اشاره کرده‌اند که می‌تواند به صرفه‌جویی در مصرف حافظه کمک کند، هرچند این روش ممکن است تأثیراتی روی عملکرد مدل داشته باشد.
مقایسه با مدل‌های قبلی و رقبا
Gemma 3 ادامه مسیر تکاملی مدل‌های جما و جمینی گوگل است. برخی کاربران امیدوارند که جما ۳ بتواند عملکردی نزدیک به جمینی ۲.۰ فلش (Gemini 2.0 Flash) داشته باشد، اما با تعداد پارامترهای کمتر که اجرای آن را روی سخت‌افزارهای متداول‌تر امکان‌پذیر کند.
نکته جالب توجه، بحث درباره ماهیت متراکم (dense) جما در مقایسه با معماری MoE (مخلوطی از متخصصان) جمینی است. یک کاربر اشاره کرده است که بهبود مدل‌های جمینی به عنوان “معلم” می‌تواند به بهبود کیفیت مدل‌های جما منجر شود، زیرا آموزش مدل‌های کوچکتر معمولاً با استفاده از مدل‌های بزرگتر به عنوان معلم انجام می‌شود.
برخی کاربران معتقدند که جما ۲ پیشرفت قابل توجهی نسبت به نسل قبلی داشته و انتظار دارند جما ۳ نیز پیشرفت مشابهی داشته باشد. همچنین مقایسه‌هایی با سایر مدل‌های متن‌باز مانند Qwen و Yi نیز در بحث‌های کاربران دیده می‌شود.
به تصویر مهم زیر توجه نمایید:
تصویر بالا یک نمودار ستونی است که نمرات Elo مدل‌های مختلف هوش مصنوعی را در “Chatbot Arena” نشان می‌دهد.
در این نمودار:
- بالاترین امتیاز متعلق به DeepSeek R1 با ۶۷۱ میلیارد پارامتر و نمره ۱۳۶۳ است.
- Gemma 3 27B با ۲۷ میلیارد پارامتر و نمره ۱۳۳۸ در رتبه دوم قرار دارد (این مدل با رنگ آبی مشخص شده است).
- سپس Deepseek v3 با نمره ۱۳۱۸، o3-mini با نمره ۱۳۰۴، Llama3-405B با نمره ۱۲۶۹، Mistral Large با نمره ۱۲۵۱، و در آخر Gemma 2 27B با نمره ۱۲۲۰ قرار دارند.
در پایین نمودار، تعداد GPUهای NVIDIA H100 مورد نیاز برای اجرای هر مدل با نقطه‌ها نشان داده شده است. DeepSeek R1 و Deepseek v3 بیشترین تعداد GPU را نیاز دارند، در حالی که Gemma 3 27B فقط به یک GPU نیاز دارد.
قابل ذکر است که نمره Elo برای Gemma 3 27B مقدماتی است (با خطای ±۹) و تعداد GPUها تخمینی هستند.
واکنش‌های جامعه کاربری و انتظارات
واکنش‌های جامعه کاربری به اعلام Gemma 3 عمدتاً مثبت بوده است. بسیاری از کاربران اشتیاق خود را برای استفاده از این مدل جدید ابراز کرده‌اند، به ویژه با توجه به تجربیات مثبتی که با نسل‌های قبلی داشته‌اند. یکی از کاربران به طور خاص اشاره کرده که جما “بدون شک، بهترین مدل زبانی” است که تاکنون تجربه کرده است.
بیشترین انتظارات کاربران مربوط به بهبود طول متن قابل پردازش، پشتیبانی از دستورالعمل‌های سیستمی، و قابلیت‌های GQA پیشرفته‌تر است. همچنین برخی کاربران امیدوارند نسخه‌های کوچکتر (مانند ۲-۳ میلیارد پارامتری) نیز ارائه شود که برای اجرا روی سخت‌افزارهای محدودتر مناسب باشد.
برخی کاربران نیز به مسائل کاربردی مانند قابلیت تنظیم محلی (fine-tuning) در AI Studio اشاره کرده‌اند و خواستار راهنمایی‌های روشن‌تر برای استفاده از دستورالعمل‌های سیستمی در فرآیند تنظیم مدل‌ها شده‌اند.
کاربردهای بالقوه Gemma 3
با توجه به ویژگی‌های بحث شده، جما ۳ می‌تواند کاربردهای متنوعی در حوزه‌های مختلف داشته باشد. افزایش طول متن قابل پردازش می‌تواند به ویژه برای استخراج و تحلیل داده‌های حجیم مفید باشد. یکی از کاربران اشاره کرده که برای استخراج و تحلیل داده‌ها، حتی یک مدل متوسط با طول متن بزرگ معمولاً ترجیح داده می‌شود نسبت به یک مدل عالی با طول متن کوچک.
بهبود قابلیت‌های پرسش و پاسخ (GQA) می‌تواند به کاربردهای گسترده‌تر در سیستم‌های پشتیبانی مشتری، جستجوی اطلاعات، و کمک‌های آموزشی منجر شود. همچنین، اگر جما ۳ قابلیت‌های چندمدالیتی داشته باشد، می‌تواند در پردازش و تحلیل تصاویر، ویدیوها و احتمالاً صوت نیز کاربرد داشته باشد.
یک زمینه مهم دیگر، استفاده از Gemma 3 به عنوان دستیار کدنویسی است، هرچند برخی کاربران نسبت به عملکرد مدل‌های فعلی گوگل در این زمینه انتقاداتی داشته‌اند. بهبود در این زمینه می‌تواند جما ۳ را به یک ابزار مفید برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار تبدیل کند.
جمع‌بندی
جما ۳ نشان‌دهنده تعهد گوگل به توسعه مداوم مدل‌های هوش مصنوعی متن‌باز است. این مدل جدید می‌تواند گامی مهم در جهت دموکراتیک کردن هوش مصنوعی و فراهم کردن دسترسی گسترده‌تر به فناوری‌های پیشرفته زبانی باشد. با توجه به معرفی رسمی این مدل در ۱۲ مارس ۲۰۲۵، می‌توان انتظار داشت که در هفته‌ها و ماه‌های آینده اطلاعات بیشتری درباره قابلیت‌ها و عملکرد دقیق آن منتشر شود.
روند توسعه مدل‌های هوش مصنوعی تولید متن رایگان مانند جما ۳ همچنین می‌تواند به رقابت سالم در صنعت هوش مصنوعی کمک کند و نوآوری‌های بیشتری را برانگیزد. همانطور که یکی از کاربران اشاره کرده، تقریباً “همه بازیگران اصلی” در حال توسعه مدل‌های جدید هستند، که نشان‌دهنده پویایی این حوزه است.
در نهایت، موفقیت هوش مصنوعی جما (Gemma) 3 نه تنها به قابلیت‌های فنی آن، بلکه به میزان پذیرش آن توسط جامعه توسعه‌دهندگان و کاربران نهایی نیز بستگی خواهد داشت. با توجه به استقبال گسترده از نسل‌های قبلی، می‌توان انتظار داشت که جما ۳ نیز با استقبال مشابه یا حتی بیشتری روبرو شود، به ویژه اگر پیشرفت‌های قابل توجهی در قابلیت‌ها و عملکرد آن ایجاد شده باشد.
مطالب مرتبط