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オンラインチュートリアル | 16GBノートパソコンで約26B MoEのパフォーマンスを実現：テキスト/画像/音声モダリティの統合処理のための革新的なアーキテクチャに基づくGemma 4 12B
大規模モデルをめぐる競争は依然としてパラメータサイズに焦点が当てられているが、Google DeepMindは、性能向上は必ずしもモデルの規模拡大だけに依存するものではないことを改めて実証した。
最近、Google DeepMindはGemma 4ファミリーの最新モデルであるGemma 4 12Bを正式にリリースしました。これは、わずか120億個のパラメータを持つ統合マルチモーダルモデルでありながら、複数のベンチマークテストにおいて、260億個のパラメータを持つハイブリッドエキスパート（MoE）モデルに匹敵する性能を発揮します。公式データによると、推論、コード生成、マルチモーダル理解などのタスクにおけるGemma 4 12Bの性能は、Gemma 4 26Bの性能に迫っています。同時に、一部の視覚理解タスクやエージェントタスクにおいて、同レベルの既存のオープンソースモデルの中で最先端（SOTA）レベルを達成している。さらに重要なのは、このモデルはわずか16GBのビデオメモリまたは統合メモリがあれば、一般消費者向けノートパソコンでネイティブに動作するため、パフォーマンスと導入コストの稀有なバランスを実現している点です。
Gemma 4 12B は、Gemma シリーズで初めてネイティブに音声入力をサポートする中型モデルですが、最大のブレークスルーはパラメータサイズではなく、アーキテクチャの革新です。これまで、マルチモーダルモデルは一般的に「エンコーダ + 言語モデル」のアプローチを採用してきました。つまり、画像はビジュアルエンコーダで処理され、音声は音声エンコーダで処理され、その結果が推論のために大規模な言語モデルに渡されます。このアーキテクチャは成熟していますが、しかし、これには追加の計算オーバーヘッド、メモリ使用量、および推論遅延が発生します。
この問題に対処するため、Google DeepMindはGemma 4 12B向けに全く新しいエンコーダーフリーのアーキテクチャを設計しました。画像は軽量埋め込みモジュールを通過した後、直接LLMバックボーンに入力され、音声はテキストトークンと同じ表現空間に直接投影されます。同一のデコーダ専用トランスフォーマーは、テキスト、画像、音声の各形式を均一に処理します。公式発表によると、この設計はマルチモーダル推論の遅延を大幅に短縮すると同時に、システムの複雑さとメモリ使用量も削減するとのことです。
Gemma 4 12B は、統合されたマルチモーダル アーキテクチャに加えて、256K の超ロング コンテキスト ウィンドウ、切り替え可能な Thinking ディープ推論モード、ネイティブ関数呼び出し、およびエージェント ワークフロー機能もサポートしています。標準ベンチマークでは、その総合的な性能は、サイズが2倍以上大きいGemma 4 26B MoEモデルとほぼ同等である。運用コストは後者の半分以下です。高度なAI機能をローカルで展開したい開発者にとって、これは高価なGPUを必要とせずに、現在のトップレベルのマルチモーダルモデルに近い推論およびエージェント体験を実現できることを意味します。
現在、HyperAIの公式サイト（hyper.ai）のチュートリアルセクションでは、「Gemma 4 12B-itのワンクリック展開」が公開されており、ノートブック形式で展開のハードルを下げ、開発者がモデルを迅速に検証しやすくしている。
オンラインで実行:https://go.hyper.ai/1Jrdl
その他のオンラインチュートリアル：
デモの実行
1. hyper.ai ホームページにアクセスしたら、「チュートリアル」ページを選択するか、「その他のチュートリアルを表示」をクリックし、「Gemma 4 12B-it のワンクリック展開」を選択して、「このチュートリアルを実行」をクリックします。
2. ページがリダイレクトされたら、右上隅の「複製」をクリックして、チュートリアルを独自のコンテナーに複製します。
注：ページの右上で言語を切り替えることができます。現在、中国語と英語が利用可能です。このチュートリアルでは英語で手順を説明します。
3. 「NVIDIA RTX 5090」と「vLLM」のイメージを選択し、「ジョブの実行を続行」をクリックします。
4. リソースが割り当てられるのを待ちます。ステータスが「実行中」に変わったら、「ワークスペースを開く」をクリックしてJupyterワークスペースに入ります。
エフェクト表示
1. ページがリダイレクトされたら、左側のREADMEファイルをクリックし、上部の「実行」をクリックします。
2. 処理が完了したら、右側のAPIアドレスをクリックしてデモインターフェースを開きます。
