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• 文本生成推理
• 转换器
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• gemma3_text license: gemma language:
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Gemma 3 模型卡片

模型页面: Gemma

资源与技术文档:

• Gemma 3 技术报告
• 负责任生成式AI工具包
• Kaggle上的Gemma
• Vertex Model Garden中的Gemma

使用条款: 条款

作者: Google DeepMind

模型信息

简要描述及输入输出的定义。

描述

具备推理能力的Gemma

Gemma是谷歌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，提供预训练和指令调优两种变体的开放权重。Gemma 3拥有128K的大上下文窗口，支持超过140种语言，并且相比前代提供了更多尺寸选择。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，从而普及前沿AI模型的访问，促进大众创新。

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

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数据处理方式。

训练数据集

该特定模型使用openai/gsm8k数据集通过GRPO微调方法训练

这些模型在包含多种来源的文本数据集上训练。27B模型使用14万亿token训练，12B模型使用12万亿token，4B模型使用4万亿token，1B模型使用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：根据我们的政策基于内容质量和安全性进行过滤。

实现信息

关于模型内部的细节。

硬件

Gemma使用张量处理单元(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。专为机器学习中常见矩阵操作设计的TPU在该领域具有多项优势：

• 性能：TPU专门设计用于处理训练VLM涉及的大规模计算，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 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解决方案，可跨多个TPU设备分布训练以实现更快速高效的处理。
• 成本效益：在许多场景下，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。
• 这些优势与谷歌的可持续运营承诺一致。

软件

训练使用JAX和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是谷歌最新构建能够跨多个任务泛化的人工智能系统的努力，特别适合包括这些大型语言模型在内的基础模型。

如关于Gemini模型家族的论文所述，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数据集和指标进行评估，涵盖文本生成的多个方面：

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

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。这些模型针对多个与伦理和安全相关的类别进行了评估，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。 除了开发级别的评估外，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前代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前代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。此列表的目的是提供关于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
  • 模型更擅长能用清晰提示和指令框架化的任务。开放式或高度复杂的任务可能具有挑战性。
  • 模型性能可能受提供上下文量的影响（在一定范围内，更长的上下文通常带来更好的输出）。
• 语言模糊性与细微差别
  • 自然语言本质复杂。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
  • 模型基于从训练数据集中学习的信息生成响应，但它们不是知识库。可能生成不正确或过时的事实陈述。
• 常识
  • 模型依赖语言中的统计模式。在某些情况下可能缺乏应用常识推理的能力。

伦理考量与风险

视觉语言模型(VLMs)的开发引发多项伦理问题。在创建开源模型时，我们仔细考虑了以下方面：

• 偏见与公平性

  • 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见。这些模型经过仔细审查，本卡片中描述了输入数据预处理和后评估。

• 错误信息与滥用

  • VLM可能被滥用以生成虚假、误导或有害的文本。
  • 提供了负责任使用的指南，参见负责任生成式AI工具包。

• 透明度与问责制：

  • 本模型卡片总结了模型架构、能力、限制和评估过程的细节。
  • 负责任开发的开源模型通过使VLM技术对AI生态系统中的开发者和研究人员可访问，提供了分享创新的机会。 已识别风险及缓解措施：

• 偏见延续：鼓励持续监控（使用评估指标、人工审查）并在模型训练、微调和其他用例中探索去偏见技术。

• 有害内容生成：内容安全机制和指南至关重要。鼓励开发者根据其特定产品政策和应用用例谨慎行事并实施适当的内容安全防护措施。

• 恶意目的滥用：技术限制及开发者和终端用户教育有助于减轻VLM的恶意应用。提供了教育资源及用户标记滥用的报告机制。Gemma模型的禁止用途概述于Gemma禁止使用政策。

• 隐私侵犯：模型在训练时过滤了某些个人信息和其他敏感数据。鼓励开发者遵守隐私法规并采用隐私保护技术。

优势

在发布时，该模型家族提供了高性能的开源视觉语言模型实现，从设计之初就致力于相比同类尺寸模型的负责任AI开发。

使用本文档描述的基准评估指标，这些模型已显示出优于其他同类尺寸开源模型替代方案的性能。

上传的微调模型

• 开发者: EpistemeAI
• 许可证: apache-2.0
• 微调自模型: unsloth/gemma-3-1b-it

此gemma3_text模型使用Unsloth和Huggingface的TRL库训练，速度提升2倍。