Gemma 3 12b It Qat Bnb 4bit

🚀 Gemma 3模型卡片

Gemma 3是谷歌推出的輕量級多模態模型，基於與Gemini相同的技術構建，支持文本和圖像輸入，輸出文本內容。該模型具有128K大上下文窗口，支持超140種語言，適用於文本生成和圖像理解等多種任務。

🚀 快速開始

此倉庫對應Gemma 3模型使用量化感知訓練（QAT）的12B 指令微調 版本。

⚠️ 重要提示

此倉庫中的檢查點是未量化的，請確保使用您喜歡的工具以Q4_0進行量化。

由於採用了QAT，該模型能夠在顯著降低加載模型所需內存的同時，保持與bfloat16相近的質量。

模型頁面：Gemma

資源與技術文檔：

• Gemma 3技術報告
• 負責任的生成式AI工具包
• Kaggle上的Gemma
• Vertex模型花園中的Gemma 3

使用條款：條款

作者：Google DeepMind

✨ 主要特性

• 多模態處理：支持文本和圖像輸入，生成文本輸出。
• 大上下文窗口：擁有128K的大上下文窗口。
• 多語言支持：支持超過140種語言。
• 輕量級設計：相對較小的模型尺寸，適合在資源有限的環境中部署。

📚 詳細文檔

模型信息

描述

Gemma是谷歌推出的一系列輕量級、最先進的開放模型，基於與Gemini模型相同的研究和技術構建。Gemma 3模型是多模態的，能夠處理文本和圖像輸入並生成文本輸出，其預訓練和指令微調變體的權重均開放。Gemma 3具有128K的大上下文窗口，支持超過140種語言，並且比之前的版本有更多的尺寸可供選擇。Gemma 3模型非常適合各種文本生成和圖像理解任務，包括問答、摘要和推理。其相對較小的尺寸使其能夠在筆記本電腦、臺式機或您自己的雲基礎設施等資源有限的環境中部署，使更多人能夠使用最先進的AI模型，促進創新。

輸入與輸出

引用

@article{gemma_2025,
    title={Gemma 3},
    url={https://goo.gle/Gemma3Report},
    publisher={Kaggle},
    author={Gemma Team},
    year={2025}
}

模型數據

訓練數據集

這些模型在包含多種來源的文本數據集上進行訓練。27B模型使用14萬億個標記進行訓練，12B模型使用12萬億個標記，4B模型使用4萬億個標記，1B模型使用2萬億個標記。主要組成部分如下：

• 網絡文檔：多樣化的網絡文本集合確保模型接觸到廣泛的語言風格、主題和詞彙。訓練數據集包含超過140種語言的內容。
• 代碼：讓模型接觸代碼有助於其學習編程語言的語法和模式，提高生成代碼和理解代碼相關問題的能力。
• 數學：在數學文本上進行訓練有助於模型學習邏輯推理、符號表示和處理數學查詢。
• 圖像：廣泛的圖像使模型能夠執行圖像分析和視覺數據提取任務。

這些多樣化數據源的結合對於訓練一個強大的多模態模型至關重要，該模型能夠處理各種不同的任務和數據格式。

數據預處理

以下是應用於訓練數據的主要數據清理和過濾方法：

• CSAM過濾：在數據準備過程的多個階段應用嚴格的CSAM（兒童性虐待材料）過濾，以確保排除有害和非法內容。
• 敏感數據過濾：作為使Gemma預訓練模型安全可靠的一部分，使用自動化技術從訓練集中過濾掉某些個人信息和其他敏感數據。
• 其他方法：根據內容質量和安全性進行過濾，符合我們的政策。

實現信息

硬件

Gemma使用張量處理單元（TPU）硬件（TPUv4p、TPUv5p和TPUv5e）進行訓練。訓練視覺語言模型（VLM）需要大量的計算能力。TPU專門為機器學習中常見的矩陣運算而設計，在這一領域具有以下優勢：

• 性能：TPU專門用於處理訓練VLM涉及的大量計算，與CPU相比，可顯著加快訓練速度。
• 內存：TPU通常配備大量高帶寬內存，允許在訓練過程中處理大型模型和批量大小，從而提高模型質量。
• 可擴展性：TPU Pod（大型TPU集群）為處理大型基礎模型日益增長的複雜性提供了可擴展的解決方案。您可以在多個TPU設備上分佈式訓練，以實現更快、更高效的處理。
• 成本效益：在許多情況下，與基於CPU的基礎設施相比，TPU可以為訓練大型模型提供更具成本效益的解決方案，尤其是考慮到更快的訓練速度節省的時間和資源。
• 這些優勢與谷歌對可持續運營的承諾相一致。

軟件

訓練使用JAX和ML Pathways進行。

JAX使研究人員能夠利用包括TPU在內的最新一代硬件，更快、更高效地訓練大型模型。ML Pathways是谷歌構建能夠跨多個任務進行泛化的人工智能系統的最新成果，特別適用於基礎模型，包括此類大型語言模型。

正如關於Gemini系列模型的論文中所述，JAX和ML Pathways一起使用：“Jax和Pathways的‘單控制器’編程模型允許單個Python進程編排整個訓練過程，極大地簡化了開發工作流程。”

評估

⚠️ 重要提示

本節中的評估對應於原始檢查點，而非QAT檢查點。

基準測試結果

這些模型針對大量不同的數據集和指標進行評估，以涵蓋文本生成的不同方面：

推理與事實性

STEM與代碼

多語言

多模態

倫理與安全

評估方法

我們的評估方法包括結構化評估和對相關內容政策的內部紅隊測試。紅隊測試由多個不同的團隊進行，每個團隊有不同的目標和人工評估指標。這些模型針對與倫理和安全相關的多個不同類別進行評估，包括：

• 兒童安全：評估文本到文本和圖像到文本的提示，涵蓋兒童安全政策，包括兒童性虐待和剝削。
• 內容安全：評估文本到文本和圖像到文本的提示，涵蓋安全政策，包括騷擾、暴力和血腥內容以及仇恨言論。
• 代表性危害：評估文本到文本和圖像到文本的提示，涵蓋安全政策，包括偏見、刻板印象以及有害關聯或不準確信息。

除了開發階段的評估，我們還進行“保證評估”，這是我們獨立的內部評估，用於責任治理決策。這些評估與模型開發團隊分開進行，為發佈決策提供信息。高層級的評估結果會反饋給模型團隊，但提示集不會公開，以防止過擬合併保留結果為決策提供信息的能力。保證評估結果作為發佈審查的一部分報告給我們的責任與安全委員會。

評估結果

在所有安全測試領域，與之前的Gemma模型相比，我們在兒童安全、內容安全和代表性危害類別中看到了重大改進。所有測試均在不使用安全過濾器的情況下進行，以評估模型的能力和行為。對於文本到文本和圖像到文本，以及所有模型尺寸，模型產生的政策違規最少，並且在無根據推斷方面比之前的Gemma模型表現出顯著改進。我們評估的一個侷限性是僅包括英語提示。

使用與限制

預期用途

開放視覺語言模型（VLM）在各個行業和領域有廣泛的應用。以下潛在用途列表並不全面，目的是提供有關模型創建者在模型訓練和開發過程中考慮的可能用例的上下文信息。

• 內容創作與溝通
  • 文本生成：這些模型可用於生成創意文本格式，如詩歌、腳本、代碼、營銷文案和電子郵件草稿。
  • 聊天機器人和對話式AI：為客戶服務、虛擬助手或交互式應用程序提供對話界面。
  • 文本摘要：生成文本語料庫、研究論文或報告的簡潔摘要。
  • 圖像數據提取：這些模型可用於提取、解釋和總結視覺數據，用於文本通信。
• 研究與教育
  • 自然語言處理（NLP）和VLM研究：這些模型可作為研究人員試驗VLM和NLP技術、開發算法以及推動該領域發展的基礎。
  • 語言學習工具：支持交互式語言學習體驗，幫助進行語法糾正或提供寫作練習。
  • 知識探索：通過生成摘要或回答特定主題的問題，幫助研究人員探索大量文本。

侷限性

• 訓練數據
  • 訓練數據的質量和多樣性會顯著影響模型的能力。訓練數據中的偏差或差距可能導致模型響應的侷限性。
  • 訓練數據集的範圍決定了模型能夠有效處理的主題領域。
• 上下文和任務複雜性
  • 模型更擅長能夠用清晰提示和指令描述的任務。開放式或高度複雜的任務可能具有挑戰性。
  • 模型的性能可能受到提供的上下文量的影響（在一定範圍內，更長的上下文通常會導致更好的輸出）。
• 語言歧義與細微差別
  • 自然語言本質上是複雜的，模型可能難以理解微妙的細微差別、諷刺或比喻語言。
• 事實準確性
  • 模型根據從訓練數據集中學到的信息生成響應，但它們不是知識庫，可能會生成不正確或過時的事實陳述。
• 常識
  • 模型依賴於語言中的統計模式，在某些情況下可能缺乏應用常識推理的能力。

倫理考慮與風險

視覺語言模型（VLM）的開發引發了一些倫理問題。在創建開放模型時，我們仔細考慮了以下方面：

• 偏差與公平性
  • 在大規模現實世界文本和圖像數據上訓練的VLM可能反映訓練材料中嵌入的社會文化偏差。這些模型經過了仔細審查，輸入數據的預處理和後續評估在本卡片中報告。
• 錯誤信息與濫用
  • VLM可能被濫用來生成虛假、誤導或有害的文本。
  • 提供了模型負責任使用的指南，請參閱[相關內容]。

📄 許可證

許可證類型：gemma