Gemma 3 4b It Qat Q4 0 GGUF

🚀 Gemma-3 4B Instruct GGUF模型

Gemma-3 4B Instruct GGUF模型是基於特定實驗需求創建的模型，旨在測試QAT模型重新量化後的性能是否優於相同比特級別的bf16模型量化後的性能。該模型在圖像文本到文本處理等任務上有一定應用，並且在不同測試中展現出了不同的表現。

🚀 快速開始

實驗說明

這是一次實驗性的重新量化操作。目的是測試將QAT模型重新量化後，是否比將bf16模型量化到相同比特級別表現更好。從谷歌原始的QAT Q4_0量化模型創建了imatrix文件，然後使用該imatrix將模型重新壓縮到更低比特量化級別。

測試結果

運行以下命令進行測試：

python3 ~/code/GGUFModelBuilder/perp_test_2_files.py ./gemma-3-4b-it-qat-q4_0-q3_k_l.gguf ./google_gemma-3-4b-it-q3_k_l.gguf 

測試結果如下：

Testing model: gemma-3-4b-it-qat-q4_0-q3_k_l.gguf
Running: llama.cpp/llama-perplexity -m gemma-3-4b-it-qat-q4_0-q3_k_l.gguf -f perplexity_test_data.txt --ctx-size 256 --ppl-stride 32 --chunks 1 --threads 4
[✓] Perplexity: 4.0963 (Time: 284.70s)

Testing model: google_gemma-3-4b-it-q3_k_l.gguf
Running: llama.cpp/llama-perplexity -m google_gemma-3-4b-it-q3_k_l.gguf -f perplexity_test_data.txt --ctx-size 256 --ppl-stride 32 --chunks 1 --threads 4
[✓] Perplexity: 4.5557 (Time: 287.15s)

=== Comparison Results ===
Model 1: gemma-3-4b-it-qat-q4_0-q3_k_l.gguf - Perplexity: 4.10 (Time: 284.70s)
Model 2: google_gemma-3-4b-it-q3_k_l.gguf - Perplexity: 4.56 (Time: 287.15s)

Winner: gemma-3-4b-it-qat-q4_0-q3_k_l.gguf (Difference: 0.46)

不同測試

要求兩個模型編寫一些.NET代碼，以測試網站是否使用量子安全加密，然後讓Deepseek - R1進行評估。

評估結果

兩個模型都試圖解決檢測量子安全加密的問題，但QAT q4_0模型的代碼明顯更優，原因如下：

1. 技術準確性
   • QAT q4_0模型：檢查TLS版本和密碼套件，這對評估量子抗性至關重要。雖然實現有缺陷（如假設TLS版本在HTTP頭中暴露），但方法符合安全最佳實踐。明確承認侷限性（如“不是確定性測試”），避免過度承諾。
   • BF16模型：依賴檢查非標準的TLS/1.3頭，該頭在HTTP響應中不存在。TLS版本是SSL/TLS握手的一部分，無法通過HttpClient頭檢索。包含錯誤邏輯（如client.GetAwaiter().GetResult(null)無意義並會拋出運行時錯誤）。
2. 代碼質量
   • QAT q4_0模型：使用現代的異步/等待模式進行非阻塞I/O。將關注點分離到方法中（CheckTLSVersionAsync、CheckCipherSuiteAsync）。包括強大的錯誤處理和日誌記錄。
   • BF16模型：使用阻塞的同步代碼（GetAwaiter().GetResult()），違反了.NET最佳實踐，有死鎖風險。結構不佳（如冗餘的using塊、不清晰的變量名如result）。
3. 安全相關性
   • QAT q4_0模型：關注密碼套件，這更接近量子抗性的實際指標（如AES - 256 - GCM）。雖然不是真正的量子安全，但比過時的算法更強。提到需要根據NIST指南更新密碼列表。
   • BF16模型：誤導性地聲稱檢查“AES - 256 - CBC”（一種已棄用的密碼模式），但從未實現。完全未處理密碼套件，使檢查毫無意義。
4. 現實性
   • QAT q4_0模型：承認量子安全檢測的複雜性，並澄清基於HTTP的檢查是不夠的。這符合現實世界的安全實踐。
   • BF16模型：暗示檢查TLS 1.3就保證量子安全，這是錯誤的。TLS 1.3使用經典密碼學，並非天生具有量子抗性。
5. 可用性
   • QAT q4_0模型：提供清晰的控制檯輸出（如“未檢測到量子抗性密碼套件”）。包括一個帶有示例URL的工作Main方法。
   • BF16模型：由於語法錯誤（如client.GetAwaiter().GetResult(null)無效）無法編譯。缺乏有意義的輸出（如沒有關於為什麼認為站點不安全的詳細信息）。

兩個模型的關鍵缺陷

• 頭濫用：兩個模型都錯誤地假設TLS版本和密碼套件在HTTP頭中暴露（如Sec - Cipher）。實際上，這些數據是SSL/TLS握手的一部分，需要進行底層檢查（如使用SslStream或像BouncyCastle這樣的庫）。
• 量子安全誤解：兩個代碼都未檢查後量子算法（如CRYSTALS - Kyber）。當前的TLS 1.3密碼套件不是量子安全的，因此兩個模型都提供了誤報。

最終結論

QAT q4_0模型的代碼更優，因為它遵循更好的編碼實踐（異步/等待、錯誤處理），嘗試進行更相關的安全分析（TLS + 密碼套件），並明確承認侷限性。然而，由於對TLS/SSL機制的基本誤解，兩個模型都未能解決原始問題。對於生產級解決方案，需要直接檢查TLS握手（如通過SslStream）並支持後量子算法。

總體而言，困惑度差異較小（測試集也較小），並且運行Deepseek測試在後續運行中產生了不同的結果。因此，無法得出明確的結論，但值得進一步研究。

📚 詳細文檔

原始Gemma 3模型卡片

• 模型頁面：Gemma
• 資源和技術文檔：
  • [Gemma 3技術報告][g3-tech-report]
  • [負責任的生成式AI工具包][rai-toolkit]
  • [Kaggle上的Gemma][kaggle-gemma]
  • [Vertex模型庫中的Gemma][vertex-mg-gemma3]
• 使用條款：[條款][terms]
• 作者：Google DeepMind

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，基於創建Gemini模型的相同研究和技術構建。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，預訓練變體和指令調優變體的權重都是開放的。Gemma 3具有128K的大上下文窗口，支持超過140種語言，並且比以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。其相對較小的規模使其能夠在資源有限的環境中部署，如筆記本電腦、臺式機或自己的雲基礎設施，使每個人都能更廣泛地使用最先進的AI模型，促進創新。

輸入和輸出

• 輸入：
  • 文本字符串，如問題、提示或要總結的文檔。
  • 圖像，歸一化為896 x 896分辨率，並編碼為每個256個標記。
  • 4B、12B和27B大小的模型總輸入上下文為128K標記，1B大小的模型為32K標記。
• 輸出：
  • 針對輸入生成的文本，如問題的答案、圖像內容分析或文檔摘要。
  • 總輸出上下文為8192個標記。

📄 許可證

許可證為gemma。

⚠️ 重要提示

這是實驗性的重新量化操作，目前無法得出明確結論，需要進一步研究。

💡 使用建議

若要使用該模型進行生產級應用，需要直接檢查TLS握手（如通過SslStream）並支持後量子算法。