Gemma 3 4b It

🚀 Gemma 3模型卡片

Gemma 3是谷歌推出的轻量级、最先进的多模态开放模型，能处理文本和图像输入并生成文本输出。它具有128K的大上下文窗口，支持超140种语言，适用于文本生成和图像理解等多种任务。

🚀 快速开始

要使用Gemma 3模型，首先需要安装transformers库，Gemma 3从transformers 4.50.0版本开始支持。安装命令如下：

$ pip install -U transformers

安装完成后，你可以根据具体需求选择合适的代码片段来运行模型。

✨ 主要特性

• 多模态处理：能够处理文本和图像输入，并生成文本输出。
• 大上下文窗口：拥有128K的大上下文窗口，可处理长文本输入。
• 多语言支持：支持超过140种语言，适用于全球用户。
• 轻量级设计：相对较小的模型尺寸，可在资源有限的环境中部署。

📦 安装指南

安装transformers库是使用Gemma 3模型的前提，可使用以下命令进行安装：

$ pip install -U transformers

💻 使用示例

基础用法

使用pipeline API初始化模型和处理器进行推理：

from transformers import pipeline
import torch

pipe = pipeline(
    "image-text-to-text",
    model="google/gemma-3-4b-it",
    device="cuda",
    torch_dtype=torch.bfloat16
)

对于经过指令微调的模型，需要先使用聊天模板处理输入，然后将其传递给pipeline：

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": [{"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."}]
    },
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/p-blog/candy.JPG"},
            {"type": "text", "text": "What animal is on the candy?"}
        ]
    }
]

output = pipe(text=messages, max_new_tokens=200)
print(output[0]["generated_text"][-1]["content"])
# Okay, let's take a look! 
# Based on the image, the animal on the candy is a **turtle**. 
# You can see the shell shape and the head and legs.

高级用法

在单GPU或多GPU上运行模型：

# pip install accelerate

from transformers import AutoProcessor, Gemma3ForConditionalGeneration
from PIL import Image
import requests
import torch

model_id = "google/gemma-3-4b-it"

model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id, device_map="auto"
).eval()

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": [{"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."}]
    },
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image", "image": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg"},
            {"type": "text", "text": "Describe this image in detail."}
        ]
    }
]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True,
    return_dict=True, return_tensors="pt"
).to(model.device, dtype=torch.bfloat16)

input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]

with torch.inference_mode():
    generation = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, do_sample=False)
    generation = generation[0][input_len:]

decoded = processor.decode(generation, skip_special_tokens=True)
print(decoded)

# **Overall Impression:** The image is a close-up shot of a vibrant garden scene, 
# focusing on a cluster of pink cosmos flowers and a busy bumblebee. 
# It has a slightly soft, natural feel, likely captured in daylight.

📚 详细文档

模型信息

描述

Gemma是谷歌推出的一系列轻量级、最先进的开放模型，基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。Gemma 3模型是多模态的，能够处理文本和图像输入，并生成文本输出。预训练和指令微调变体的权重均开放，具有128K的大上下文窗口，支持超过140种语言，且比之前的版本有更多的尺寸可供选择。Gemma 3模型适用于各种文本生成和图像理解任务，包括问答、摘要和推理等。其相对较小的尺寸使其能够在资源有限的环境中部署，如笔记本电脑、台式机或自有云基础设施，让更多人能够使用最先进的AI模型，促进创新。

输入和输出

• 输入：
  • 文本字符串，如问题、提示或待摘要的文档。
  • 图像，归一化为896 x 896分辨率，每个图像编码为256个标记。
  • 4B、12B和27B尺寸的模型总输入上下文为128K标记，1B尺寸的模型为32K标记。
• 输出：
  • 对输入的生成文本响应，如问题的答案、图像内容分析或文档摘要。
  • 总输出上下文为8192个标记。

模型数据

训练数据集

这些模型在包含多种来源的文本数据集上进行训练。27B模型使用14万亿个标记进行训练，12B模型使用12万亿个标记，4B模型使用4万亿个标记，1B模型使用2万亿个标记。主要组成部分如下：

• 网络文档：多样化的网络文本集合，确保模型接触到广泛的语言风格、主题和词汇。训练数据集包含超过140种语言的内容。
• 代码：让模型接触代码有助于学习编程语言的语法和模式，提高生成代码和理解代码相关问题的能力。
• 数学：在数学文本上进行训练有助于模型学习逻辑推理、符号表示和处理数学查询。
• 图像：广泛的图像使模型能够执行图像分析和视觉数据提取任务。

这些多样化数据源的组合对于训练一个强大的多模态模型至关重要，使其能够处理各种不同的任务和数据格式。

数据预处理

对训练数据应用了以下关键的数据清理和过滤方法：

• CSAM过滤：在数据准备过程的多个阶段应用了严格的CSAM（儿童性虐待材料）过滤，以确保排除有害和非法内容。
• 敏感数据过滤：作为使Gemma预训练模型安全可靠的一部分，使用自动化技术从训练集中过滤出某些个人信息和其他敏感数据。
• 其他方法：根据内容质量和安全性进行过滤，符合[我们的政策][safety-policies]。

实现信息

硬件

Gemma使用[张量处理单元（TPU）][tpu]硬件（TPUv4p、TPUv5p和TPUv5e）进行训练。训练视觉语言模型（VLM）需要大量的计算能力。TPU专门为机器学习中常见的矩阵运算而设计，在这一领域具有以下优势：

• 性能：TPU专门用于处理训练VLM所需的大量计算，与CPU相比，可显著加速训练过程。
• 内存：TPU通常配备大量高带宽内存，允许在训练过程中处理大型模型和批量大小，有助于提高模型质量。
• 可扩展性：TPU Pod（大型TPU集群）为处理大型基础模型的不断增长的复杂性提供了可扩展的解决方案。可以在多个TPU设备上分布训练，实现更快、更高效的处理。
• 成本效益：在许多情况下，与基于CPU的基础设施相比，TPU可以为训练大型模型提供更具成本效益的解决方案，特别是考虑到更快的训练速度所节省的时间和资源。
• 这些优势与[谷歌的可持续运营承诺][sustainability]相一致。

软件

使用[JAX][jax]和[ML Pathways][ml-pathways]进行训练。 JAX使研究人员能够利用最新一代的硬件（包括TPU），实现大型模型的更快、更高效训练。ML Pathways是谷歌构建能够跨多个任务进行泛化的人工智能系统的最新努力，特别适用于基础模型，包括此类大型语言模型。 JAX和ML Pathways的使用方式如[关于Gemini模型家族的论文][gemini-2-paper]所述：“Jax和Pathways的‘单控制器’编程模型允许单个Python进程编排整个训练过程，极大地简化了开发工作流程。”

评估

基准测试结果

这些模型在大量不同的数据集和指标上进行评估，以涵盖文本生成的各个方面：

推理和事实性

STEM和代码

多语言

多模态

伦理与安全

评估方法

评估方法包括结构化评估和对相关内容政策的内部红队测试。红队测试由多个不同的团队进行，每个团队有不同的目标和人工评估指标。这些模型在与伦理和安全相关的多个类别上进行评估，包括：

• 儿童安全：评估文本到文本和图像到文本的提示，涵盖儿童安全政策，包括儿童性虐待和剥削。
• 内容安全：评估文本到文本和图像到文本的提示，涵盖安全政策，包括骚扰、暴力和血腥内容以及仇恨言论。
• 代表性危害：评估文本到文本和图像到文本的提示，涵盖安全政策，包括偏见、刻板印象和有害关联或不准确信息。

除了开发阶段的评估，还进行“保证评估”，这是用于责任治理决策的“独立”内部评估。评估由独立于模型开发团队的人员进行，为发布决策提供信息。高级别结果反馈给模型团队，但保留提示集以防止过拟合，并确保结果能够为决策提供有效信息。保证评估结果作为发布审查的一部分报告给责任与安全委员会。

评估结果

在所有安全测试领域，与之前的Gemma模型相比，在儿童安全、内容安全和代表性危害等类别上有了显著改进。所有测试均在不使用安全过滤器的情况下进行，以评估模型的能力和行为。对于文本到文本和图像到文本的输入，以及所有模型尺寸，模型产生的政策违规极少，并且在无根据推理方面比之前的Gemma模型有显著改进。评估的一个局限性是仅包括英语提示。

使用和限制

预期用途

开放视觉语言模型（VLM）具有广泛的应用，涵盖各个行业和领域。以下潜在用途列表并非详尽无遗，旨在提供模型创建者在模型训练和开发过程中考虑的可能用例的上下文信息。

• 内容创作和通信：
  • 文本生成：可用于生成创意文本格式，如诗歌、脚本、代码、营销文案和电子邮件草稿。
  • 聊天机器人和对话式AI：为客户服务、虚拟助手或交互式应用程序提供对话界面。
  • 文本摘要：生成文本语料库、研究论文或报告的简洁摘要。
  • 图像数据提取：用于提取、解释和总结视觉数据，用于文本通信。
• 研究和教育：
  • 自然语言处理（NLP）和VLM研究：为研究人员提供基础，用于实验VLM和NLP技术、开发算法和推动该领域的发展。
  • 语言学习工具：支持交互式语言学习体验，帮助进行语法纠正或提供写作练习。
  • 知识探索：协助研究人员探索大量文本，生成摘要或回答特定主题的问题。

限制

• 训练数据：
  • 训练数据的质量和多样性显著影响模型的能力。训练数据中的偏差或差距可能导致模型响应的局限性。
  • 训练数据集的范围决定了模型能够有效处理的主题领域。
• 上下文和任务复杂性：
  • 模型更擅长能够用清晰提示和指令描述的任务。开放式或高度复杂的任务可能具有挑战性。
  • 模型的性能可能受到提供的上下文量的影响（在一定范围内，更长的上下文通常会导致更好的输出）。
• 语言歧义与细微差别：自然语言本质上是复杂的，模型可能难以理解微妙的细微差别、讽刺或比喻语言。
• 事实准确性：模型根据从训练数据中学到的信息生成响应，但它们不是知识库，可能会生成不正确或过时的事实陈述。
• 常识：模型依赖于语言中的统计模式，在某些情况下可能缺乏应用常识推理的能力。

伦理考虑和风险

视觉语言模型（VLM）的开发引发了一些伦理问题。在创建开放模型时，我们仔细考虑了以下方面：

• 偏差和公平性：在大规模真实世界文本和图像数据上训练的VLM可能反映训练材料中嵌入的社会文化偏差。这些模型经过仔细审查，输入数据进行了预处理，并在本卡片中报告了后续评估结果。
• 错误信息和滥用：VLM可能被滥用来生成虚假、误导或有害的文本。提供了负责任使用模型的指南，请参阅[负责任生成AI工具包][rai-toolkit]。
• 透明度和问责制：本模型卡片总结了模型的架构、能力、限制和评估过程的详细信息。负责任开发的开放模型为AI生态系统中的开发者和研究人员提供了使用VLM技术的机会，促进创新共享。

识别的风险和缓解措施如下：

• 偏差的延续：鼓励在模型训练、微调及其他用例中进行持续监测（使用评估指标、人工审查），并探索去偏技术。
• 有害内容的生成：内容安全机制和指南至关重要。鼓励开发者根据具体产品政策和应用用例谨慎行事，并实施适当的内容安全保障措施。
• 恶意用途：技术限制以及对开发者和最终用户的教育有助于减轻VLM的恶意应用。提供教育资源和用户举报滥用行为的机制。Gemma模型的禁止使用情况在[Gemma禁止使用政策][prohibited-use]中列出。
• 隐私侵犯：模型在经过过滤以去除某些个人信息和其他敏感数据的数据集上进行训练。鼓励开发者遵守隐私法规，采用保护隐私的技术。

优势

在发布时，与类似规模的模型相比，该系列模型提供了高性能的开放视觉语言模型实现，从底层设计就考虑了负责任的AI开发。 使用本文档中描述的基准评估指标，这些模型表现出优于其他类似规模开放模型的性能。

引用

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

信息表格

常用提示信息

⚠️ 重要提示

评估仅包括英语语言提示，可能存在一定局限性。

💡 使用建议

开发者在使用模型时，应根据具体产品政策和应用用例，实施适当的内容安全保障措施，并遵守隐私法规。