license: gemma library_name: transformers pipeline_tag: image-text-to-text extra_gated_heading: 访问Hugging Face上的Gemma extra_gated_prompt: >- 要访问Hugging Face上的Gemma，您需要审阅并同意Google的使用许可。为此，请确保您已登录Hugging Face并点击下方按钮。请求将立即处理。 extra_gated_button_content: 确认许可

Gemma 3模型卡

模型页面: Gemma

资源与技术文档:

• [Gemma 3技术报告][g3-tech-report]
• [负责任生成式AI工具包][rai-toolkit]
• [Kaggle上的Gemma][kaggle-gemma]
• [Vertex Model Garden上的Gemma][vertex-mg-gemma3]

使用条款: [条款][terms]

作者: Google DeepMind

模型信息

输入输出的简要说明与定义。

描述

Gemma是Google推出的一系列轻量级、最先进的开源模型，基于与创建Gemini模型相同的研究和技术构建。Gemma 3模型是多模态的，可处理文本和图像输入并生成文本输出，其预训练变体和指令调优变体均开放权重。Gemma 3拥有128K的大上下文窗口，支持140多种语言，且提供的尺寸比之前版本更多。Gemma 3模型适用于多种文本生成和图像理解任务，包括问答、摘要和推理。其相对较小的体积使其能够部署在资源有限的环境中，如笔记本电脑、台式机或您自己的云基础设施，从而普及最先进的AI模型，促进每个人的创新。

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token
  • 4B、12B和27B尺寸的总输入上下文为128K token，1B尺寸为32K token

• 输出:

  • 根据输入生成的文本，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token

使用

以下是一些快速开始运行模型的代码片段。首先安装Transformers库。Gemma 3需要transformers 4.50.0及以上版本支持。

$ pip install -U transformers

然后，复制与您的用例相关的代码片段。

使用pipeline API运行

from transformers import pipeline
import torch

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

output = pipe(
    "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg",
    text="<start_of_image> in this image, there is"
)

print(output)
# [{'input_text': '<start_of_image> in this image, there is',
# 'generated_text': '<start_of_image> in this image, there is a bumblebee on a pink flower.\n\n'}]

在单/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-pt"

url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/bee.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

model = Gemma3ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id).eval()
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

prompt = "<start_of_image> in this image, there is"
model_inputs = processor(text=prompt, images=image, return_tensors="pt")

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

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

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

引用

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

模型数据

用于模型训练的数据及其处理方式。

训练数据集

这些模型是在包含多种来源的文本数据集上训练的。27B模型使用了14万亿token，12B模型使用了12万亿token，4B模型使用了4万亿token，1B模型使用了2万亿token。主要组成部分包括：

• 网络文档：多样化的网络文本确保模型接触广泛的文体、主题和词汇。训练数据集包含140多种语言的内容。
• 代码：让模型接触代码有助于其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：数学文本训练帮助模型学习逻辑推理、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。

这些多样数据源的组合对于训练一个能够处理各种任务和数据格式的强大多模态模型至关重要。

数据预处理

以下是应用于训练数据的关键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严格的CSAM（儿童性虐待材料）过滤，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某些个人信息和其他敏感数据。
• 其他方法：根据[我们的政策][safety-policies]基于内容质量和安全性进行过滤。

实现信息

模型内部的详细信息。

硬件

Gemma使用[Tensor Processing Unit (TPU)][tpu]硬件（TPUv4p、TPUv5p和TPUv5e）训练。训练视觉语言模型(VLMs)需要大量计算能力。TPU专为机器学习中常见的矩阵运算设计，在此领域具有以下优势：

• 性能：TPU专为处理VLM训练中的大规模计算而设计，相比CPU可显著加速训练。
• 内存：TPU通常配备大量高带宽内存，可在训练期间处理大型模型和批量大小，从而提高模型质量。
• 可扩展性：TPU Pods（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。您可以跨多个TPU设备分发训练以实现更快速高效的处理。
• 成本效益：在许多情况下，考虑到因训练速度加快而节省的时间和资源，TPU相比基于CPU的基础设施可以为大型模型训练提供更具成本效益的解决方案。
• 这些优势与[Google的可持续发展承诺][sustainability]一致。

软件

训练使用[JAX][jax]和[ML Pathways][ml-pathways]完成。

JAX允许研究人员利用包括TPU在内的最新硬件，更快更高效地训练大型模型。ML Pathways是Google最新构建能够跨多个任务泛化的人工智能系统的努力。这特别适合基础模型，包括像这些大型语言模型。

如[关于Gemini模型家族的论文][gemini-2-paper]所述，JAX和ML Pathways一起使用；"Jax和Pathways的'单一控制器'编程模型允许单个Python进程协调整个训练运行，极大地简化了开发工作流程。"

评估

模型评估指标和结果。

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

STEM和代码

多语言

多模态

伦理与安全

伦理与安全评估方法及结果。

评估方法

我们的评估方法包括结构化评估和相关内容政策的内部红队测试。红队测试由多个团队进行，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类别进行了评估，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、刻板印象和有害关联或不准确性。

除了开发层面的评估外，我们还进行“保证评估”，这是我们为责任治理决策制定的“独立”内部评估。它们与模型开发团队分开进行，以告知发布决策。高级别发现反馈给模型团队，但提示集被保留以防止过拟合并保留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，我们看到在儿童安全、内容安全和代表性危害方面相比之前的Gemma模型有重大改进。所有测试均在没有安全过滤器的情况下进行，以评估模型能力和行为。对于文本到文本和图像到文本，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相比之前的Gemma模型表现出显著改进。我们评估的一个限制是仅包括英语提示。

使用与限制

这些模型有一定的限制，用户应予以注意。

预期用途

开源视觉语言模型(VLMs)在各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模型创建者在模型训练和开发过程中考虑的潜在用例的背景信息。

• 内容创作与沟通
  • 文本生成：这些模型可用于生成创意文本格式，如诗歌、剧本、代码、营销文案和电子邮件草稿。
  • 聊天机器人和对话AI：为客服、虚拟助手或交互式应用提供对话界面。
  • 文本摘要：生成文本语料库、研究论文或报告的简明摘要。
  • 图像数据提取：这些模型可用于提取、解释和总结视觉数据以进行文本沟通。
• 研究与教育
  • 自然语言处理(NLP)和VLM研究：这些模型可作为研究人员实验VLM和NLP技术、开发算法并推动该领域进步的基础。
  • 语言学习工具：支持交互式语言学习体验，辅助语法纠正或提供写作练习。
  • 知识探索：通过生成摘要或回答特定主题的问题，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显著影响模型的能力。训练数据中的偏见或空白可能导致模型响应的限制。
  • 训练数据集的范围决定了模型可以有效处理的学科领域。
• 上下文与任务复杂性
  • 模型更擅长可以用清晰提示和指令框架的任务。开放式或高度复杂的任务可能具有挑战性。
  • 模型的性能可能受提供的上下文量影响（较长的上下文通常会导致更好的输出，达到某一点）。
• 语言模糊性与细微差别
  • 自然语言本质上是复杂的。模型可能难以把握微妙的细微差别、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。它们可能缺乏在某些情况下应用常识推理的能力。

伦理考虑与风险