近日，Google DeepMind 团队推出了 Gemma 3，一款多模态轻量级开源模型，它在 Gemma 系列中引入了视觉理解、更广泛的语言覆盖和更长的上下文处理能力。本文将深入剖析 Gemma 3 的技术报告，探讨其创新之处以及对人工智能领域的潜在影响。
一、Gemma 3 的核心特性
（一）多模态能力
Gemma 3 不仅能够处理文本数据，还具备视觉理解能力。它通过定制版的 SigLIP 视觉编码器，将图像转化为模型可处理的软标记序列。为了减少图像处理的推理成本，模型将视觉嵌入压缩为固定大小的 256 个向量。此外，Gemma 3 采用了一种名为“Pan and Scan”（P&S）的技术，能够灵活处理不同分辨率和宽高比的图像，从而提升模型在视觉任务上的表现。
（二）长上下文处理
Gemma 3 的上下文长度显著提升，大多数模型版本支持至少 128K tokens 的上下文处理，而 1B 模型则支持 32K tokens。为了应对长上下文带来的内存爆炸问题，模型架构进行了优化，增加了局部注意力层与全局注意力层的比例，并缩短局部注意力层的跨度。具体而言，每 5 个局部层后跟 1 个全局层，全局层负责处理长距离依赖关系，而局部层则专注于较短范围内的信息交互。
（三）多语言支持
Gemma 3 在多语言能力方面也取得了显著进展。通过调整训练数据的混合比例和引入更多的多语言数据，模型能够更好地理解和生成多种语言的文本。这使得 Gemma 3 在跨语言任务中表现出色，进一步拓展了其应用场景。
二、模型架构与训练方法
（一）架构设计
Gemma 3 基于decoder-only 的 Transformer 架构，与前两代 Gemma 模型类似。但在细节上有所创新，例如采用 Grouped-Query Attention（GQA）和 RMSNorm 规范化方法。此外，模型还引入了 QK-norm 替代 Gemma 2 中的软封顶机制，以提升性能和稳定性。
（二）训练策略
Gemma 3 的训练过程包括预训练和指令微调两个阶段。在预训练阶段，模型使用知识蒸馏技术，从大规模数据中学习语言和视觉表示。训练数据涵盖了文本、图像以及多语言等多种类型，且经过严格的筛选和清洗，以减少有害内容和低质量数据的影响。在指令微调阶段，Gemma 3 采用了新颖的训练方法，重点关注数学、聊天、指令遵循和多语言等能力的提升。
三、性能评估与应用前景
（一）性能表现
Gemma 3 在多个基准测试中展现了卓越的性能。例如，在 LMSYS Chatbot Arena 的盲评中，Gemma-3-27B-IT 模型得分达到 1338，跻身前十名。在标准基准测试中，Gemma 3 在多语言理解、代码生成、数学推理等多个任务上均取得了优异成绩，部分指标甚至超越了更大规模的模型。
（二）应用潜力
凭借其多模态、长上下文和多语言等能力，Gemma 3 可广泛应用于智能助手、内容创作、教育、医疗等领域。例如，在智能助手方面，Gemma 3 能够理解用户的自然语言指令和图像输入，提供更加智能和个性化的服务。在教育领域，它可辅助教学内容生成、作业批改等工作。
四、安全与责任
Gemma 3 的开发团队高度重视模型的安全性和责任问题。在训练过程中，实施了严格的安全策略，对数据进行筛选和过滤，以减少有害内容的生成风险。此外，还对模型进行了碳足迹评估，并采取了相应的碳中和措施，以降低环境影响。
总之，Gemma 3 作为一款多模态轻量级开源模型，在性能和功能上实现了全面升级。它的发布为人工智能领域带来了新的机遇和挑战，有望在众多实际应用中发挥重要作用。
以下是Gemma 3技术报告英中对照版：