Gemma 3 1b It

🚀 Gemma 3模型卡片

Gemma 3是谷歌推出的轻量级、最先进的开源模型家族，具备多模态处理能力，可处理文本和图像输入并生成文本输出。其拥有大上下文窗口和多语言支持，适用于多种文本生成和图像理解任务，且相对较小的规模使其能在资源有限的环境中部署。

🚀 快速开始

要快速开始运行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。

$ pip install -U transformers

然后，根据你的用例复制相关代码片段。

💻 使用示例

基础用法

使用pipeline API运行模型时，对于经过指令微调的模型，需要先使用聊天模板处理输入，然后将其传递给管道。

from transformers import pipeline
import torch

pipe = pipeline("text-generation", model="google/gemma-3-1b-it", device="cuda", torch_dtype=torch.bfloat16)

messages = [
    [
        {
            "role": "system",
            "content": [{"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."},]
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [{"type": "text", "text": "Write a poem on Hugging Face, the company"},]
        },
    ],
]

output = pipe(messages, max_new_tokens=50)

高级用法

在单GPU或多GPU上运行模型的示例代码如下：

from transformers import AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig, Gemma3ForCausalLM
import torch

model_id = "google/gemma-3-1b-it"

quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)

model = Gemma3ForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, quantization_config=quantization_config
).eval()

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

messages = [
    [
        {
            "role": "system",
            "content": [{"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."},]
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [{"type": "text", "text": "Write a poem on Hugging Face, the company"},]
        },
    ],
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device).to(torch.bfloat16)


with torch.inference_mode():
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)

outputs = tokenizer.batch_decode(outputs)

✨ 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：Gemma 3拥有128K的大上下文窗口，支持处理更长的输入。
• 多语言支持：支持超过140种语言，适用于全球用户。
• 多种规模可选：提供比以前版本更多的规模选择，可根据不同需求进行部署。
• 轻量级设计：相对较小的规模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。

📦 安装指南

安装Transformers库，Gemma 3从transformers 4.50.0版本开始支持。

$ pip install -U transformers

📚 详细文档

模型信息

描述

Gemma是谷歌推出的一系列轻量级、最先进的开源模型，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。预训练变体和指令微调变体的权重均为开源。Gemma 3具有128K的大上下文窗口，支持超过140种语言，并且提供比以前版本更多的规模选择。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。其相对较小的规模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，从而使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，并编码为每个256个标记。
  • 对于4B、12B和27B规模的模型，总输入上下文为128K标记；对于1B规模的模型，总输入上下文为32K标记。
• 输出：
  • 针对输入生成的文本，如问题的答案、图像内容的分析或文档的摘要。
  • 总输出上下文为8192标记。

模型数据

训练数据集

这些模型在包含各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12万亿个标记进行训练，4B模型使用4万亿个标记进行训练，1B模型使用2万亿个标记进行训练。主要组成部分如下：

• 网页文档：多样化的网页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与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、符号表示和解决数学查询。
• 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，该模型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掉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。

实现信息

硬件

Gemma使用张量处理单元（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专门设计用于处理训练VLM涉及的大量计算。与CPU相比，它们可以显著加速训练。
• 内存：TPU通常配备大量的高带宽内存，允许在训练期间处理大型模型和批量大小。这可以提高模型质量。
• 可扩展性：TPU Pod（大型TPU集群）为处理大型基础模型日益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，以实现更快、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，特别是考虑到由于更快的训练而节省的时间和资源。
• 这些优势符合谷歌对可持续运营的承诺。

软件

使用JAX和ML Pathways进行训练。

JAX允许研究人员利用最新一代的硬件（包括TPU）来更快、更高效地训练大型模型。ML Pathways是谷歌最新的努力，旨在构建能够在多个任务中进行泛化的人工智能系统。这特别适用于基础模型，包括像这样的大型语言模型。

JAX和ML Pathways一起使用，如关于Gemini模型家族的论文中所述：“Jax和Pathways的‘单控制器’编程模型允许单个Python进程编排整个训练运行，大大简化了开发工作流程。”

评估

基准测试结果

这些模型针对大量不同的数据集和指标进行了评估，以涵盖文本生成的不同方面：

推理和事实性

基准测试	指标	Gemma 3 PT 1B	Gemma 3 PT 4B	Gemma 3 PT 12B	Gemma 3 PT 27B
HellaSwag	10-shot	62.3	77.2	84.2	85.6
BoolQ	0-shot	63.2	72.3	78.8	82.4
PIQA	0-shot	73.8	79.6	81.8	83.3
SocialIQA	0-shot	48.9	51.9	53.4	54.9
TriviaQA	5-shot	39.8	65.8	78.2	85.5
Natural Questions	5-shot	9.48	20.0	31.4	36.1
ARC-c	25-shot	38.4	56.2	68.9	70.6
ARC-e	0-shot	73.0	82.4	88.3	89.0
WinoGrande	5-shot	58.2	64.7	74.3	78.8
BIG-Bench Hard	few-shot	28.4	50.9	72.6	77.7
DROP	1-shot	42.4	60.1	72.2	77.2

STEM和代码

基准测试	指标	Gemma 3 PT 4B	Gemma 3 PT 12B	Gemma 3 PT 27B
MMLU	5-shot	59.6	74.5	78.6
MMLU (Pro COT)	5-shot	29.2	45.3	52.2
AGIEval	3 - 5-shot	42.1	57.4	66.2
MATH	4-shot	24.2	43.3	50.0
GSM8K	8-shot	38.4	71.0	82.6
GPQA	5-shot	15.0	25.4	24.3
MBPP	3-shot	46.0	60.4	65.6
HumanEval	0-shot	36.0	45.7	48.8

多语言

基准测试	Gemma 3 PT 1B	Gemma 3 PT 4B	Gemma 3 PT 12B	Gemma 3 PT 27B
MGSM	2.04	34.7	64.3	74.3
Global-MMLU-Lite	24.9	57.0	69.4	75.7
WMT24++ (ChrF)	36.7	48.4	53.9	55.7
FloRes	29.5	39.2	46.0	48.8
XQuAD (all)	43.9	68.0	74.5	76.8
ECLeKTic	4.69	11.0	17.2	24.4
IndicGenBench	41.4	57.2	61.7	63.4

多模态

基准测试	Gemma 3 PT 4B	Gemma 3 PT 12B	Gemma 3 PT 27B
COCOcap	102	111	116
DocVQA (val)	72.8	82.3	85.6
InfoVQA (val)	44.1	54.8	59.4
MMMU (pt)	39.2	50.3	56.1
TextVQA (val)	58.9	66.5	68.6
RealWorldQA	45.5	52.2	53.9
ReMI	27.3	38.5	44.8
AI2D	63.2	75.2	79.0
ChartQA	63.6	74.7	76.3
VQAv2	63.9	71.2	72.9
BLINK	38.0	35.9	39.6
OKVQA	51.0	58.7	60.2
TallyQA	42.5	51.8	54.3
SpatialSense VQA	50.9	60.0	59.4
CountBenchQA	26.1	17.8	68.0

伦理与安全

评估方法

我们的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。这些模型针对与伦理和安全相关的多个不同类别进行评估，包括：

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

除了开发阶段的评估，我们还进行“保证评估”，这是我们用于责任治理决策的“独立”内部评估。这些评估与模型开发团队分开进行，为发布决策提供信息。高级别发现会反馈给模型团队，但提示集不会公开，以防止过拟合并保持结果为决策提供信息的能力。保证评估结果作为发布审查的一部分报告给我们的责任与安全委员会。

评估结果

在所有安全测试领域，与以前的Gemma模型相比，我们在儿童安全、内容安全和代表性危害类别中看到了重大改进。所有测试均在没有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，以及所有模型规模，模型产生的政策违规最少，并且在无根据推断方面比以前的Gemma模型的性能有了显著改进。我们评估的一个局限性是只包括英语提示。

使用和限制

预期用途

开源视觉语言模型（VLM）在各个行业和领域有广泛的应用。以下潜在用途列表并不全面。此列表的目的是提供有关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：这些模型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：这些模型可用于提取、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：这些模型可以为研究人员提供基础，用于试验VLM和NLP技术、开发算法并为该领域的发展做出贡献。
  • 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：通过生成摘要或回答关于特定主题的问题，帮助研究人员探索大量文本。

限制

• 训练数据：
  • 训练数据的质量和多样性会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：
  • 模型更擅长可以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（在一定程度上，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集中学到的信息生成响应，但它们不是知识库。它们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。它们可能在某些情况下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。在创建开源模型时，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。这些模型经过了仔细审查，输入数据进行了预处理，并在本卡片中报告了后续评估。
• 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，请参阅负责任生成式AI工具包。
• 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。
  • 负责任开发的开源模型为在整个AI生态系统中与开发者和研究人员共享创新提供了机会，使VLM技术更易于获取。

识别的风险和缓解措施：

• 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控（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。鼓励开发者根据其特定的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可以帮助减轻VLM的恶意应用。提供了教育资源和用户举报滥用的机制。Gemma模型的禁止用途在Gemma禁止使用政策中列出。
• 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上进行训练。鼓励开发者遵守隐私法规并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，这个模型家族提供了高性能的开源视觉语言模型实现，从一开始就为负责任的AI开发而设计。

使用本文档中描述的基准评估指标，这些模型已显示出比其他类似规模的开源模型替代方案具有更好的性能。

引用

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

📄 许可证

Gemma

模型页面：Gemma

资源和技术文档：

• Gemma 3技术报告
• 负责任生成式AI工具包
• Kaggle上的Gemma
• Vertex模型花园中的Gemma 3

使用条款：条款

作者：Google DeepMind