性能提升:平移和扫描可提高文本识别任务的性能(例如,4B 模型在 DocVQA 上提高了 8.2 分)。 长语境缩放: 高效扩展:在 32K 序列上对模型进行预训练,然后使用 RoPE 以 8 倍的系数重新缩放,将其缩放至 128K tokens。 上下文限制:虽然超过 128K tokens 后性能会迅速下降,但模型在此范围内的泛化效果非常好。 小结 ...
这样带来的好处之一是加载模型权重所需的 VRAM 大幅减少：Gemma 3 27B：从 54 GB（BF16）降至仅 14.1 GB（int4）Gemma 3 12B：从 24 GB（BF16）缩减至仅 6.6 GB（int4）Gemma 3 4B：从 8 GB（BF16）精简至 2.6 GB（int4）Gemma 3 1B：从 2 GB（BF16）降至仅 0.5 GB（int4）此图仅...
我们不是从头开始使用128K序列进行训练,而是先用32K序列对模型进行预训练,然后在预训练结束时将4B、12B和27B模型扩展到128K标记,同时重新缩放RoPE(Chen等,2023)。我们发现,在实践中,缩放因子为8效果较好。请注意,与Gemma 2相比,我们还将全局自注意力层的RoPE基频从10k增加到1M,而局部自注意力层仍保持10k。在图7中...
采用知识蒸馏:利用强大教师模型提供的软目标(概率分布)指导训练。 效果:使学生模型(Gemma 3)即便参数规模较小(如 4B),也能接近教师模型的表现,相当于达到以往 27B 模型的水平。 指令微调(后训练)强化学习优化 采用强化学习增强的对齐优化流程,结合以下技术: BOND (Best-of-N Distillation): 一种从N选1的蒸馏RL...
Gemma 3 有多种尺寸（1B、4B、12B 和 27B），可以根据特定的硬件和性能需求选择最佳模型。Gemma 3 是多模态的！40 亿、120 亿和 270 亿个参数模型可以处理图像和文本，而 1B 版本只能处理文本。对于 1B 版本，输入上下文窗口长度已从 Gemma 2 的 8k 增加到32k ，对于其他所有版本，则增加到 128k。与其他...
性能提升:通过架构改进和训练优化,使4B参数的指令调优模型(Gemma3-4B-IT)性能接近Gemma2-27B-IT,27B模型(Gemma3-27B-IT)对标Gemini-1.5-Pro。 研究背景: 多模态融合的需求:现实世界的信息通常以多种形式存在(如文本、图像等),如何让模型理解和处理多模态信息成为一个重要的研究方向。 长文本处理的挑战:LLM在处...
研究团队没有直接用128K序列长度进行从头训练,而是先用32K序列进行预训练,然后在预训练结束时将4B、12B和27B模型扩展到支持128K token,同时重新缩放RoPE参数。实践证明,缩放因子为8时效果最佳。 与Gemma 2相比,研究还将全局自注意力层的RoPE基频从10K提升到1M,同时保持局部自注意力层的频率为10K不变。 图7 | 预训...
作为Gemma家族的新成员，Gemma 3不仅继承了Google DeepMind的先进技术，更在便携性和责任性方面进行了显著提升。其目标是降低AI应用的门槛，让开发者能在各类设备上轻松构建强大的AI应用。此外，Gemma 3还提供了1B、4B、12B和27B等多种尺寸版本，以灵活适应不同的硬件和应用需求。▣ 性能与架构的突破 Gemma 3如何...
此次共发布四款不同尺寸版本(1B, 4B, 12B, 27B) ,开发者可以直接在手机、笔记本电脑上直接快速地运行。对于其能力,谷歌表示:Gemma 3 是单个 GPU 或 TPU 上运行的功能最强大的模型。 它的跑分成绩也确实不赖。 在LMArena竞技场中,Gemma 3取得了1339 ELO的高分,Gemma 3 27B参数模型直接击败了o1-preview、o3...