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base_model: google/gemma-3-12b

Gemma 3模型卡片

模型主页: 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

概述及输入输出的简要定义。

描述

Gemma是Google推出的一系列轻量级、前沿的开源模型，基于与创建Gemini模型相同的研究和技术构建。Gemma 3是多模态模型，能够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，并提供比之前版本更多的尺寸选择。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得它们能够部署在资源有限的环境中，如笔记本电脑、台式机或自有云基础设施，从而普及前沿AI模型的访问，促进所有人的创新。

输入与输出

• 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响应，如问题答案、图像内容分析或文档摘要
  • 总输出上下文为8192个token

使用方式

以下是一些快速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-3-12b-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-3-12b-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

模型训练数据及其处理方式。

训练数据集

这些模型在包含多种来源的文本数据集上训练。27B模型训练使用了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。关键组成部分包括：

• 网页文档: 多样化的网络文本确保模型接触广泛的语体、主题和词汇，训练数据涵盖140多种语言。
• 代码: 让模型学习编程语言的语法和模式，提升其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、符号表示及解决数学查询。
• 图像: 广泛的图像数据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能够处理多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

训练数据应用了以下关键清洗和过滤方法：

• CSAM过滤: 在数据准备过程中多阶段严格过滤儿童性虐待材料，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

模型内部细节。

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)需要大量计算资源，TPU专为机器学习中常见的矩阵运算设计，在此领域具有多项优势：

• 性能: TPU专为处理VLM训练中的大规模计算设计，相比CPU可显著加速训练。
• 内存: TPU通常配备大容量高带宽内存，可处理训练期间的大模型和批量大小，从而提升模型质量。
• 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可扩展解决方案，可跨多个TPU设备分布训练以实现更高效处理。
• 成本效益: 在许多场景下，考虑到因更快训练节省的时间和资源，TPU相比基于CPU的基础设施能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的可持续运营承诺][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最新构建能够跨多任务泛化的人工智能系统的努力，特别适合包括此类大型语言模型在内的基础模型。

如[关于Gemini模型家族的论文][gemini-2-paper]所述，JAX和ML Pathways共同使用："Jax和Pathways的'单一控制器'编程模型允许单个Python进程编排整个训练运行，极大简化了开发工作流程。"

评估

模型评估指标与结果。

基准测试结果

这些模型针对大量不同数据集和指标进行评估，涵盖文本生成的多个方面：

推理与事实性

STEM与代码

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。红队测试由多个不同团队进行，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进行的'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，我们看到相对于之前的Gemma模型，在儿童安全、内容安全和代表性危害类别上有重大改进。所有测试均在无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，并且在无根据推断方面相比之前的Gemma模型表现有显著改进。我们评估的一个限制是仅包含英语提示。

使用与限制

这些模型存在用户应注意的某些限制。

预期用途

开源视觉语言模型(VLMs)在各行业和领域有广泛应用。以下潜在用途列表并不全面，目的是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程序提供对话界面支持。
  • 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用于文本沟通。
• 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问题，协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能有效处理的学科领域。

• 上下文与任务复杂性