Một cột mốc mới nữa!
Chính ngày hôm nay, Google DeepMind chính thức công bố thành tích mới nhất của bộ "đầy đủ" mã nguồn mở Gemma——
Tổng số lượt tải, lần đầu tiên vượt mốc 10 tỷ.
Lần đầu ra mắt vào tháng 2/2024, mất đúng hai năm rưỡi để tăng từ 0 lên 10 tỷ.
Hiện nay, các nhà phát triển toàn cầu dựa trên Gemma, đã "cải tiến nổ tung" ra 100.000 biến thể phái sinh, đưa vào vệ tinh NASA, tích hợp vào điện thoại của 100 triệu người.......
Sự bùng nổ hệ sinh thái của Gemmaverse, thực sự đã đến!
AI tìm ra con đường chống ung thư, thử nghiệm ảo 4.000 loại thuốc
Giờ đây, AI chính thức phát động tổng tấn công vào ung thư!
Trong nhiều trường hợp ứng dụng của Gemma, điều thực sự gây chấn động là AI bắt đầu tham gia sâu vào việc khám phá cơ chế điều trị ung thư mới.
Ngay hôm qua, gã khổng lồ mRNA toàn cầu Moderna và Merck đã sử dụng AI để điều trị ung thư, gây chấn động toàn cầu.
Trên thực tế, ngay từ tháng 1 năm nay, Google đã lặng lẽ mang Gemma vào cuộc.
Nhóm nghiên cứu từ Google DeepMind, Google Research và Đại học Yale, đã phát triển một mô hình 27B tham số dựa trên Gemma:
Cell2Sentence-Scale 27B, viết tắt là C2S-Scale.
Địa chỉ bài báo: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.04.14.648850v4
C2S-Scale chỉ làm một việc: biến một tế bào thành một câu.
Từ lâu, liệu pháp miễn dịch ung thư có một rào cản kéo dài nhiều năm, gọi là "khối u lạnh".
Nói một cách dễ hiểu, hệ miễn dịch bắt tế bào xấu, dựa vào việc tế bào chủ động "giơ biển"——
Treo các mảnh protein bên trong mình lên bề mặt, tương đương với việc nói với tế bào miễn dịch: Tôi có vấn đề, hãy đến kiểm tra tôi.
Hành động này có tên khoa học là "trình diện kháng nguyên", cái giá treo biển đó gọi là "MHC-I".
Vấn đề của "khối u lạnh" là: nó không giơ biển.
Tế bào miễn dịch đi ngang qua, không nhìn thấy gì cả. Thuốc điều trị miễn dịch tốt đến đâu, cũng không thể bắn trúng một mục tiêu vô hình.
Interferon, chính là "tín hiệu báo động" của hệ miễn dịch. Nhưng trong khối u thực tế, mức độ của nó thường rất thấp, gần như không tồn tại.
Vì vậy, nhóm nghiên cứu đã đặt cho C2S-Scale một bài toán:
Tìm một loại thuốc, bản thân nó không chịu trách nhiệm báo động, nhưng chỉ cần trong môi trường có một chút tiếng báo động yếu ớt, có thể khuếch đại âm thanh đó đủ lớn để tế bào giơ biển.
Yêu cầu "chỉ có hiệu quả trong điều kiện cụ thể" này, là phần khó nhất của toàn bộ thí nghiệm.
Biến tế bào, thành một câu
Điểm thông minh nhất của C2S-Scale nằm ở chỗ, nó thực hiện một phép chuyển đổi rất đơn giản.
Dữ liệu giải trình tự tế bào đơn vốn là một đống vector chiều cao, người không hiểu, mô hình ngôn ngữ càng không hiểu.
Cách làm cụ thể của nó là, sắp xếp tên gen theo mức độ hoạt động từ cao đến thấp thành một chuỗi, gen hoạt động mạnh nhất xếp đầu tiên, nối thành một chuỗi.
Một tế bào, biến thành một câu được tạo bởi "tên gen".
Chuyển đổi như vậy, không cần thay đổi bất kỳ kiến trúc nào của Gemma, là có thể trực tiếp "đọc" tế bào.
Hơn nữa nó còn có thể ăn luôn những thứ thuần văn bản như tóm tắt bài báo, siêu dữ liệu tế bào vào, lần đầu tiên được xử lý bởi cùng một cơ chế trong cùng một mô hình.
Tiếp theo, là thiết kế cốt lõi nhất của bài báo——sàng lọc ảo song ngữ cảnh (dual-context virtual screen).
Để C2S-Scale đồng thời làm cùng một thí nghiệm trong hai "thế giới song song".
Thế giới A (ngữ cảnh miễn dịch dương tính): mẫu khối u nguyên phát từ bệnh nhân thực, trong môi trường có tín hiệu interferon yếu ớt.
Thế giới B (ngữ cảnh miễn dịch trung tính): dữ liệu dòng tế bào nuôi cấy, hoàn toàn không có hoạt động interferon.
Sau đó, lần lượt ném hơn 4000 loại thuốc khác nhau, chạy qua một lần trong hai thế giới này.
Mục tiêu cần tìm rất khó: loại thuốc chỉ có hiệu quả trong A, hoàn toàn không có tác động trong B.
Trong các loại thuốc ứng viên mà C2S-Scale chọn ra, chỉ có 10%-30% từng được đề cập trong các tài liệu trước đây.
Hơn 70% còn lại, không có liên quan nào đã biết với mục tiêu sàng lọc này.
Và cuối cùng được chọn ra, là silmitasertib (mã hiệu CX-4945), một chất ức chế kinase CK2.
Mô hình dán nhãn cho nó là "context split"——tách biệt ngữ cảnh: hiệu quả mạnh trong thế giới A, gần như bằng không trong thế giới B.
Trong bài báo, nhóm nghiên cứu tuyên bố C2S-Scale thực sự đã đưa ra một giả thuyết mới, có thể bị bác bỏ.
Thí nghiệm tế bào sống, xác minh thành công
Giả thuyết là giả thuyết, đúng sai phải dựa vào thí nghiệm tế bào sống để xác minh.
Nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình tế bào nội tiết thần kinh có nguồn gốc từ người, điểm mấu chốt là, các mô hình tế bào này chưa từng xuất hiện trong quá trình huấn luyện mô hình.
Kết quả ba nhóm đối chứng như sau: Dùng riêng silmitasertib: trình diện kháng nguyên không thay đổi; Dùng riêng interferon liều thấp: có nâng nhẹ.
Chỉ khi cả hai cùng sử dụng: trình diện kháng nguyên tăng khoảng 50%.
Đây là lần đầu tiên AI đề xuất một con đường điều trị cơ chế hoàn toàn mới, và được xác minh trong tế bào sống.
Google Gemma, cột mốc 10 tỷ
AI mã nguồn mở, 1 tỷ lượt tải, vẫn là thời đại của Llama.
Khi Google lần đầu phát hành Gemma, chỉ có hai kích thước mô hình là 2B và 7B.
Nó và Gemini "cùng một môn phái", nhưng con đường hoàn toàn khác nhau: Gemini cao cấp tập trung vào khả năng mô hình tiên phong, Gemma thì được thiết kế thành mô hình mở nhẹ hơn, dễ triển khai cục bộ hơn.
Nhà phát triển có thể trực tiếp nhận trọng số, chạy trên máy tính, điện thoại và thiết bị biên của mình.
Từ sau năm 2024, tốc độ tăng trưởng của Gemma ngày càng khó tin.
Tháng 3/2025, Gemma kỷ niệm một năm phát hành, số lượt tải mới vượt mốc 100 triệu; đến tháng 12/2025, con số này đã vượt 300 triệu. Tháng 4/2026 Gemma 4 phát hành, tổng lượt tải tích lũy vượt 400 triệu;
Đến quý hai năm nay, đã vượt 900 triệu lượt tải.
Giờ đây, chỉ khoảng một tháng trôi qua, con số chính thức vượt qua 10 tỷ. Đồng thời, một hệ sinh thái Gemma khổng lồ đã ra đời.
Ngoài việc tham gia vào lĩnh vực ung thư, Google Gemma còn được đưa lên vũ trụ, gửi về trái đất thông điệp đầu tiên, "Xin chào người Trái đất"!
Đây là lần đầu tiên trong lịch sử, có một mô hình lớn chạy trên GPU hiệu suất cao trong không gian.
Không chỉ vậy, Gemma còn lặn xuống biển, giải mã âm thanh của cá heo.
Mô hình này có tên là, DolphinGemma.
Nó trực tiếp tiếp nhận âm thanh cá heo, tìm kiếm các mẫu và chuỗi lặp lại xuất hiện trong đó, và cố gắng dự đoán: tiếng kêu tiếp theo của cá heo sẽ là gì.
Vũ trụ Gemma, bùng nổ lớn
Hôm nay, khi thông báo về 1 tỷ lượt tải, Google cũng chính thức ra mắt một kho lưu trữ GitHub chính thức mới.
Awesome Gemma, tương đương với danh mục chính thức của Gemmaverse.
Cổng GitHub: https://github.com/google-gemma/awesome-gemma
Nơi đây tập trung thu thập các mô hình tinh chỉnh, hướng dẫn, công cụ dành cho nhà phát triển từ cộng đồng AI, cùng với các ứng dụng Gemma đa dạng.
Cuộc chiến mô hình lớn hai năm qua, rất dễ bị hiểu thành một cuộc thi "mô hình của ai thông minh nhất".
Nhưng 1 tỷ lượt tải của Gemma, đã cho thấy một chiều kích khác:
Con đường mang tính đột phá hơn của AI, là hòa nhập một cách lặng lẽ vào từng phần cứng.
Tài liệu tham khảo:
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-one-billion-downloads/
https://github.com/google-gemma/awesome-gemma
Bài viết từ tài khoản công chúng WeChat "Tân Trí Nguyên", tác giả: ASI Khải Thị Lục
