在人工智能領(lǐng)域，谷歌一直是技術(shù)革新的引領(lǐng)者。2025 年 3 月 12 日，谷歌正式發(fā)布了最新的開源 AI 模型——Gemma 3。這款模型不僅繼承了 Gemini 2.0 的強(qiáng)大技術(shù)基礎(chǔ)，還針對輕量級應(yīng)用場景進(jìn)行了深度優(yōu)化，讓開發(fā)者能夠在手機(jī)、筆記本電腦甚至工作站上快速運(yùn)行 AI 應(yīng)用。Gemma 3 的出現(xiàn)，無疑是 AI 領(lǐng)域的一次重大突破，它用實(shí)際行動證明了“小而美”的模型同樣可以擁有強(qiáng)大的性能。

一、Gemma 3：小模型，大能量

（一）多尺寸選擇，適配多種硬件

Gemma 3 提供了四種不同規(guī)模的模型版本：1B（10 億參數(shù)）、4B（40 億參數(shù)）、12B（120 億參數(shù)）和 27B（270 億參數(shù)）。開發(fā)者可以根據(jù)自身設(shè)備的硬件條件和性能需求，靈活選擇最適合的版本。無論你是用一臺普通的手機(jī)，還是一臺高性能的工作站，Gemma 3 都能完美適配。這種多樣化的選擇，讓更多的開發(fā)者能夠輕松接入 AI 技術(shù)，而無需擔(dān)心硬件限制。

（二）性能卓越，超越大模型

盡管體積小巧，但 Gemma 3 的性能卻毫不遜色。在 Chatbot Arena 的 Elo 分?jǐn)?shù)測試中，Gemma 3 的 27B 版本排名第二，僅次于 DeepSeek-R1，甚至超過了 Llama-405B、DeepSeek v3、OpenAI 的 o3-mini 和 Mistral Large 等知名大模型。谷歌聲稱，Gemma 3 是“世界上最好的單加速器模型”，僅需單個(gè) GPU 即可運(yùn)行，而其他模型可能需要多達(dá) 32 個(gè) GPU。這種高效的性能表現(xiàn)，不僅降低了硬件成本，還減少了能源消耗，讓 AI 的應(yīng)用更加環(huán)保。

（三）多語言支持與多模態(tài)能力

Gemma 3 支持超過 35 種語言，并對 140 多種語言提供預(yù)訓(xùn)練支持。這意味著開發(fā)者可以輕松構(gòu)建能夠與全球用戶無障礙交流的應(yīng)用。此外，Gemma 3 還具備強(qiáng)大的多模態(tài)能力，能夠同時(shí)處理文本、圖像和短視頻內(nèi)容。這種多模態(tài)設(shè)計(jì)為開發(fā)者帶來了更多可能性，比如開發(fā)智能圖像識別工具、多語言翻譯應(yīng)用，甚至是結(jié)合視覺和語言的交互式應(yīng)用。

二、架構(gòu)優(yōu)化：讓效率與性能兼得

（一）長上下文窗口與注意力機(jī)制改進(jìn)

Gemma 3 的上下文窗口長度達(dá)到了驚人的 128K tokens（1B 版本為 32K tokens），這使得它能夠處理和理解更長的文本內(nèi)容。為了應(yīng)對長上下文帶來的計(jì)算挑戰(zhàn)，谷歌采用了 5:1 的局部/全局層交錯(cuò)機(jī)制。具體來說，每 5 層局部注意力層后接 1 層全局注意力層。局部注意力層的跨度僅為 1024 個(gè) tokens，大大減少了 KV 緩存的內(nèi)存需求。這種設(shè)計(jì)不僅提高了計(jì)算效率，還讓模型在處理長文本時(shí)更加靈活。

（二）預(yù)訓(xùn)練優(yōu)化與多語言能力提升

Gemma 3 在預(yù)訓(xùn)練階段進(jìn)行了大量優(yōu)化。它采用了與 Gemini 2.0 相同的 SentencePiece 分詞器，詞匯表規(guī)模達(dá)到 262K，并針對非英語語言進(jìn)行了平衡優(yōu)化。此外，Gemma 3 重新設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)混合策略，大幅增加了多語言數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的訓(xùn)練量。27B 模型使用了 14 萬億 tokens 進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，12B 模型使用 12 萬億 tokens，4B 模型使用 4 萬億 tokens，1B 模型使用 2 萬億 tokens。這種大規(guī)模的多語言預(yù)訓(xùn)練讓 Gemma 3 在處理多語言任務(wù)時(shí)表現(xiàn)得更加出色。

（三）視覺模態(tài)的創(chuàng)新設(shè)計(jì)

Gemma 3 的視覺模態(tài)采用了 SigLIP 作為圖像編碼器，能夠?qū)D像編碼成可由語言模型處理的 token。為了更好地處理不同尺寸的圖像，Gemma 3 采用了“平移掃描”算法，將圖像進(jìn)行適應(yīng)性裁剪后再編碼。這種設(shè)計(jì)不僅保留了圖像的細(xì)節(jié)，還讓模型能夠更高效地處理視覺信息。

三、開發(fā)與部署：無縫集成與靈活部署

Gemma 3 與 Hugging Face Transformers、Ollama、JAX、Keras、PyTorch 等主流開發(fā)者工具深度集成。開發(fā)者可以通過 Google AI Studio、Hugging Face 或 Kaggle 快速訪問和使用 Gemma 3。無論是進(jìn)行模型微調(diào)，還是直接部署到生產(chǎn)環(huán)境，Gemma 3 都提供了靈活的選項(xiàng)。公司和開發(fā)者還可以通過 AI Studio 請求訪問 Gemma 3 API，進(jìn)一步拓展其應(yīng)用場景。

四、網(wǎng)友熱議：谷歌又一次“驚艷全場”

Gemma 3 的發(fā)布迅速引發(fā)了開發(fā)者社區(qū)的熱議。在 Hacker News 和 Reddit 等平臺上，網(wǎng)友們紛紛對谷歌的技術(shù)創(chuàng)新表示驚嘆。有網(wǎng)友表示：“27B 模型就能擊敗 Claude 3.7 Sonnet，這簡直太瘋狂了！”還有開發(fā)者對谷歌的開源策略表示贊賞，認(rèn)為這種開放模式不僅能夠讓社區(qū)參與模型的改進(jìn)，還能提升模型的安全性和可靠性。

谷歌 Gemma 團(tuán)隊(duì)成員 alekandreev 在 Hacker News 上回復(fù)用戶提問時(shí)提到，Gemma 3 的模型大小是根據(jù)不同設(shè)備類別（如低端和高端智能手機(jī)、筆記本電腦、16GB GPU 等）來確定的。此外，Gemma 3 的訓(xùn)練采用了知識蒸餾技術(shù)，通過從更大的教師模型中學(xué)習(xí)，讓小模型也能具備強(qiáng)大的性能。

五、小模型與蒸餾工藝的崛起

自谷歌 2024 年 2 月首次發(fā)布 Gemma 以來，小型語言模型（SLM）逐漸受到更多關(guān)注。與傳統(tǒng)的大語言模型相比，小模型在特定任務(wù)中表現(xiàn)出色，尤其是在資源有限的環(huán)境中。例如，在簡單的代碼編輯器或特定領(lǐng)域的任務(wù)中，小模型可以更高效地完成任務(wù)，而不會造成資源浪費(fèi)或過度擬合。

蒸餾工藝作為一種將大型模型的知識轉(zhuǎn)移到小型模型的技術(shù)，正在成為企業(yè)優(yōu)化 AI 部署的重要手段。通過蒸餾，企業(yè)可以創(chuàng)建更小、更高效的模型版本，同時(shí)保留原始模型的性能。然而，Gemma 并非 Gemini 2.0 的蒸餾版本，而是基于相同的數(shù)據(jù)集和架構(gòu)獨(dú)立訓(xùn)練的。這種設(shè)計(jì)讓 Gemma 3 在性能和效率上達(dá)到了帕累托最優(yōu)。

六、結(jié)語

Gemma 3 的出現(xiàn)，標(biāo)志著 AI 模型正在進(jìn)入一個(gè)“小而美”的新時(shí)代。它不僅用事實(shí)證明了小模型可以擁有強(qiáng)大的性能，還為開發(fā)者提供了一個(gè)高效、靈活且易于部署的工具。無論是個(gè)人開發(fā)者，還是企業(yè)團(tuán)隊(duì)，都可以通過 Gemma 3 快速將 AI 能力集成到自己的產(chǎn)品中。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們有理由相信，Gemma 3 將會帶來更多驚喜，推動 AI 技術(shù)在更多領(lǐng)域落地生根。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

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