本周五,谷歌震撼發(fā)布了其最新的端側(cè)多模態(tài)大模型Gemma3n,并慷慨地將其開源。這一創(chuàng)新之舉意味著,用戶在手機(jī)、平板和筆記本等設(shè)備上,無(wú)需依賴云端,就能享受到以往只有云端才能提供的高級(jí)多模態(tài)功能。
Gemma3n的兩大版本E2B和E4B,盡管參數(shù)量分別達(dá)到50億和80億,但通過(guò)一系列架構(gòu)設(shè)計(jì)上的巧思,它們對(duì)內(nèi)存的需求卻極其友好。E2B版本僅需2GB內(nèi)存,而E4B也只需3GB,這相當(dāng)于傳統(tǒng)20億和40億參數(shù)模型的內(nèi)存占用。更令人稱奇的是,這兩個(gè)版本均原生支持圖像、音頻、視頻和文本的全方位輸入處理,覆蓋了140種文本語(yǔ)言和35種語(yǔ)言的多模態(tài)理解。
在LMArena評(píng)測(cè)中,E4B版本以超過(guò)1300分的成績(jī)脫穎而出,成為首個(gè)突破這一基準(zhǔn)的百億參數(shù)以下模型。這一成就不僅展示了Gemma3n在多語(yǔ)言能力上的卓越,還顯著提升了數(shù)學(xué)、編碼和邏輯推理等多方面的性能。
技術(shù)創(chuàng)新方面,Gemma3n引入了四大突破性架構(gòu)。其中,MatFormer架構(gòu)如同俄羅斯套娃,一個(gè)模型內(nèi)嵌多種尺寸,使得E4B在訓(xùn)練時(shí)能同步優(yōu)化E2B子模型,為用戶提供更多性能選擇。Mix-n-Match技術(shù)允許用戶根據(jù)需求在E2B和E4B之間自由創(chuàng)建自定義尺寸的模型。
每層嵌入(PLE)技術(shù)的引入,使得大部分參數(shù)可以在CPU上高效計(jì)算,只有關(guān)鍵的Transformer權(quán)重需要存儲(chǔ)在加速器內(nèi)存中,這極大提升了內(nèi)存使用效率,同時(shí)保證了模型的高質(zhì)量。而KV Cache共享技術(shù)則專為長(zhǎng)內(nèi)容處理而設(shè)計(jì),通過(guò)鍵值緩存共享,預(yù)填充性能較之前的Gemma34B提升了整整兩倍,顯著加快了長(zhǎng)序列處理的首個(gè)token生成速度。
在音頻和視覺處理方面,Gemma3n同樣表現(xiàn)不俗。音頻編碼器基于通用語(yǔ)音模型(USM),支持自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音翻譯,可處理長(zhǎng)達(dá)30秒的音頻片段。而視覺編碼器則采用了MobileNet-V5-300M,支持多種分辨率輸入,在Google Pixel設(shè)備上可達(dá)到每秒60幀的處理速度。
Gemma3n在語(yǔ)音翻譯領(lǐng)域尤其出色,特別是在英語(yǔ)與西班牙語(yǔ)、法語(yǔ)、意大利語(yǔ)、葡萄牙語(yǔ)之間的轉(zhuǎn)換上。通過(guò)先進(jìn)的蒸餾技術(shù),MobileNet-V5編碼器相比基線模型實(shí)現(xiàn)了13倍的加速,參數(shù)減少了46%,內(nèi)存占用降低了4倍,同時(shí)保持了更高的準(zhǔn)確率。
谷歌已將Gemma3n的模型和權(quán)重在Hugging Face平臺(tái)上開源,并提供了詳盡的文檔和開發(fā)指南。自去年首個(gè)Gemma模型發(fā)布以來(lái),該系列模型已累計(jì)下載超過(guò)1.6億次,充分顯示了其強(qiáng)大的開發(fā)者生態(tài)和廣泛的影響力。
Gemma3n的發(fā)布無(wú)疑標(biāo)志著端側(cè)AI的一個(gè)全新里程碑,將云端級(jí)別的多模態(tài)能力直接帶到了用戶設(shè)備上,為移動(dòng)應(yīng)用和智能硬件等領(lǐng)域開辟了廣闊的應(yīng)用前景。開發(fā)者們可以通過(guò)訪問(wèn)Hugging Face平臺(tái)(https://huggingface.co/collections/google/gemma-3n-685065323f5984ef315c93f4)和谷歌官方文檔(https://ai.google.dev/gemma/docs/gemma-3n),深入了解并利用這一強(qiáng)大工具。
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