Gemma 3 12b It Qat Compressed Tensors

🚀 Gemma 3 12B 指令調優 QAT 壓縮張量模型

Gemma 3 12B 指令調優 QAT 壓縮張量模型是一款強大的多模態模型，它基於 Google 的先進技術，能夠處理文本和圖像輸入並生成高質量的文本輸出。該模型在多種任務中表現出色，且經過優化，降低了內存需求，適合在資源有限的環境中部署。

🚀 快速開始

你可以使用 vLLM 運行此模型：

vllm serve gaunernst/gemma-3-12b-it-qat-compressed-tensors

✨ 主要特性

• 多模態處理：能夠處理文本和圖像輸入，生成文本輸出，適用於多種任務。
• 低內存需求：通過量化感知訓練（QAT），在保持與 bfloat16 相似質量的同時，顯著降低了加載模型所需的內存。
• 高性能：在多個基準測試中表現出色，提供了優於同類模型的性能。

📦 安裝指南

使用 vLLM 運行模型的安裝命令如下：

vllm serve gaunernst/gemma-3-12b-it-qat-compressed-tensors

💻 使用示例

基礎用法

llama.cpp（僅文本）

./llama-cli -hf google/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf -p "Write a poem about the Kraken."

llama.cpp（圖像輸入）

wget https://github.com/bebechien/gemma/blob/main/surprise.png?raw=true -O ~/Downloads/surprise.png
./llama-gemma3-cli -hf google/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf -p "Describe this image." --image ~/Downloads/surprise.png

ollama（僅文本）

ollama run hf.co/google/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf

高級用法

目前文檔中未提供高級用法示例。

📚 詳細文檔

模型信息

描述

Gemma 是 Google 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，其預訓練和指令調優變體的權重均開放。Gemma 3 具有 128K 的大上下文窗口，支持超過 140 種語言，並且有比以前版本更多的尺寸可供選擇。該模型適用於各種文本生成和圖像理解任務，如問答、摘要和推理。由於其相對較小的尺寸，它可以部署在資源有限的環境中，如筆記本電腦、臺式機或你自己的雲基礎設施，使更多人能夠使用最先進的 AI 模型，促進創新。

輸入和輸出

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：

• 網頁文檔：多樣化的網頁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它學習編程語言的語法和模式，提高其生成代碼和理解與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、符號表示和解決數學查詢。
• 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。

數據預處理

對訓練數據應用了以下關鍵的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了嚴格的 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出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，在這個領域具有以下優勢：

• 性能：TPU 專門設計用於處理訓練 VLM 涉及的大量計算。與 CPU 相比，它們可以顯著加速訓練。
• 內存：TPU 通常配備大量的高帶寬內存，允許在訓練期間處理大型模型和批量大小。這可以提高模型質量。
• 可擴展性：TPU Pod（大型 TPU 集群）為處理大型基礎模型不斷增長的複雜性提供了可擴展的解決方案。你可以在多個 TPU 設備上分佈訓練，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，特別是考慮到由於更快的訓練而節省的時間和資源。
• 這些優勢符合 Google 的可持續運營承諾。

軟件

使用 JAX 和 ML Pathways 進行訓練。 JAX 允許研究人員利用最新一代的硬件（包括 TPU）來更快、更高效地訓練大型模型。ML Pathways 是 Google 最新的努力，旨在構建能夠跨多個任務進行泛化的人工智能系統。這特別適用於基礎模型，包括像這樣的大型語言模型。 JAX 和 ML Pathways 一起使用，如關於 Gemini 模型系列的論文中所述：“Jax 和 Pathways 的‘單控制器’編程模型允許單個 Python 進程編排整個訓練運行，極大地簡化了開發工作流程。”

評估

基準測試結果

這些模型在大量不同的數據集和指標上進行評估，以涵蓋文本生成的不同方面：

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：評估覆蓋兒童安全政策的文本到文本和圖像到文本提示，包括兒童性虐待和剝削。
• 內容安全：評估覆蓋安全政策的文本到文本和圖像到文本提示，包括騷擾、暴力和血腥內容以及仇恨言論。
• 代表性危害：評估覆蓋安全政策的文本到文本和圖像到文本提示，包括偏見、刻板印象和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”，這是我們的“獨立”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。高級別發現會反饋給模型團隊，但提示集被保留以防止過擬合併保持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。所有測試均在沒有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隻包括英語提示。

使用和限制

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。此列表的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。

• 內容創作和通信
  • 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。
• 研究和教育
  • 自然語言處理 (NLP) 和 VLM 研究：這些模型可以作為研究人員試驗 VLM 和 NLP 技術、開發算法和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關於特定主題的問題，幫助研究人員探索大量文本。

限制

• 訓練數據
  • 訓練數據的質量和多樣性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可以有效處理的主題領域。
• 上下文和任務複雜性
  • 模型更擅長可以用清晰提示和說明構建的任務。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（在一定程度上，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。它們可能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。它們可能在某些情況下缺乏應用常識推理的能力。

倫理考慮和風險

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：

• 偏差和公平性
  • 在大規模、真實世界的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、輸入數據預處理，並在本卡片中報告了後續評估。
• 錯誤信息和濫用
  • VLM 可能被濫用來生成虛假、誤導或有害的文本。
  • 提供了負責任使用模型的指南，見負責任生成式 AI 工具包。
• 透明度和問責制
  • 本模型卡片總結了模型的架構、能力、限制和評估過程的詳細信息。
  • 一個負責任開發的開放模型為通過使 VLM 技術可供 AI 生態系統中的開發人員和研究人員使用來分享創新提供了機會。

已識別的風險和緩解措施

• 偏差的延續：鼓勵在模型訓練、微調等用例期間進行持續監控（使用評估指標、人工審查）並探索去偏技術。
• 有害內容的生成：內容安全的機制和指南至關重要。鼓勵開發人員根據其特定的產品政策和應用用例謹慎行事並實施適當的內容安全保障措施。
• 用於惡意目的的濫用：技術限制以及對開發人員和最終用戶的教育可以幫助減輕 VLM 的惡意應用。提供了教育資源和用戶標記濫用的報告機制。Gemma 模型的禁止使用情況在Gemma 禁止使用政策中列出。
• 隱私侵犯：模型在經過過濾以去除某些個人信息和其他敏感數據的數據上進行訓練。鼓勵開發人員遵守隱私法規並使用保護隱私的技術。

許可證

本模型的許可證為 gemma。若要在 Hugging Face 上訪問 Gemma，你需要審查並同意 Google 的使用許可證。請確保你已登錄 Hugging Face 並點擊下方按鈕。請求將立即處理。 [確認許可證](Acknowledge license)

引用

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

資源和技術文檔

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

使用條款

條款

作者

Google DeepMind

模型頁面

Gemma

⚠️ 重要提示

若要在 Hugging Face 上訪問 Gemma，你需要審查並同意 Google 的使用許可證。請確保你已登錄 Hugging Face 並點擊下方按鈕。請求將立即處理。

💡 使用建議

• 在使用模型時，建議根據具體任務和數據特點進行適當的微調，以獲得更好的性能。
• 注意模型的侷限性，特別是在處理複雜任務、語言歧義或需要常識推理的情況時。
• 遵守相關的倫理和安全準則，避免濫用模型生成有害內容。