Google Gemma 3的最后一个“ 0.27B”是开源的！它和老虎一样小，但凶猛，但是开发人员要求下降

Xinzhiyuan报告编辑：Yuanyu [Xinzhiyuan简介]大型模型正在变得越来越大，开发人员的“计算机功率焦虑”越来越糟。 Google Gemma采用了另一种方法。该模型不是很好，国王是一种足够的方式。 Gemma 3系列，尤其是新的Gemma 3 2700M成员，是该概念的最佳解释者。尽管它是“小”，但它可以承担各种AI的实用任务，也可以“分组”将伟大的事情一起做。大个子并不意味着伟大的智慧。这逐渐成为发电机AI领域的共识。 Gemma 3系列的成功就是一个很好的例子。最近几个月，这是3 Gemma系列开源模型的亮点。首先，Gemma 3和Gemma 3 Qat执行云和本地桌面加速器的性能水平。此后不久，完整版的Gemma3n，重点关注“移动第一”，将实时的强大多模式生成直接带到Edge Devices。上周，Gemma系列模型下载了超过2亿，这使得Gemmaverse社区前所未有。 Google借此机会推出了Gemma 3 270m。看名字“ M”。它的目标不是“拿走一切”，而是要完成以较低成本，更高效率和速度交付的任务。在小体中，Gemma 3 270m是Gemma 3系列的最小参数量表。它很小，但不应低估其能量。在IFEVAL参考点中，Gemma 3 270M建立了一个新的性能参考点。 IFEVAL评分接近50％，明显大于某些尺寸相同或更大的模型。它是一个小型模型营地中唯一的一个，约50％。这意味着它可以很好地用于命令监视任务。 JunWith出色的文本结构特征，适合调整特定任务。它在科学实施和研究应用中具有自己的优势。从效率的角度来看Gemma，Gemma 3 270m在中小型型号中最佳地工作，超过QWEN 2.5 0.5B大，SmollM2-360M。但是，与1B级模型相比，ifval差距仍然为20-25个百分点。这是由极端压缩造成的必然损失。通常，Gemma 3 270m的关键性能最突出的方面包括：小尺寸，强大的体系结构：1.7亿个模型参数在集成层中使用，该层列出了256K超级大词的列表，确定不受欢迎和充分的图形以在下层和地方行业的环境中进行调整。其余的1亿个参数将用于变压器块。 PowerSaving Maniac：Google已在Pixel 9 Pro进行了测试，而量化版本INT4是节能最多的模型，因为它仅在25轮对话中消耗了0.75％的功率。命令的非常听话：除了训练有素的版本外，Google还启动了一个命令设置模型，可以是框外使用，并根据说明直接从任务中处理传统模型。质量生产水平的QAT支持，无需担心的实施：模型提供了量化的意识训练（QAT），可以以INT4的准确性进行，从而使其能够在几乎失去性能的情况下运行。只有使用AI才能以一半的精力获得两倍的结果。 “你会用锤子挂照片吗？”这种祈祷使我们想起：只有使用AI才能通过一半的努力获得两倍的结果。并非所有的AI项目都必须使用具有数十亿个参数的大型模型（大锤）。通常，它是需要一个较小型号的“ AI的钥匙”，例如Gemma 3 270m。 Gemma 3 270m的推出是这组模型中“使用正确工具”的概念的真正延续。这是一个基本的高性能模型，“在框外面战斗”。如上所述，在该性能的最突出方面，Delicacy Simplels任务（例如Tex）调整后的T分类和数据提取可以轻松使用以下功能：此外，它可以在手机或微控制器计算机（例如Raspberry Pi）上直接实现。如此小，强大且易于实现的模型可能是开发人员创建轻便，快速盈利的生产系统的起点。 CTO de Plaito AI，Greg Mars，欣赏Gemma 3 270m，并认为它可以与他自己的M4 Pro一起使用高质量的速度和高质量运行。 LLM的研究工程师Sebastian Raschka比较了Gemma 3 270m和Qwen3 0.6B并排。他认为，最大的惊喜是Gemma 3 270m只有四个注意力。与0.6B QWEN3中的16个注意力头相比，Gemma 3 270m只有四个注意力头。换句话说，后者对推理的密钥/价值重复使用率很高，从而大大减少了内存的使用和延迟。因此，Gemma 3 270m更适合在局部低-E中实现ND环境。 Gemma 3 270m刚刚发布，但Gemma 3系列长期以来显示了各种尺寸的任务中的“小而专用”的力量。例如，如果ML自适应与SK Telecom一起解决了复杂的多语言内容审核问题，他决定调整Gemma 3 4B模型而不信任巨大的通用模型。 ResultStados不仅符合标准，而且超过了最大的专利模型。 Gemma 3 270m继续这一概念，将更多的“小型和专业化”压缩到末端，将有效且精确的功能委派给了更多开发人员可以直接使用的量表。例如，您可以使用它来构建“多模型团队”。每个模型都专门用于任务类型。但是，不要认为这种类型的小型模型只能在“单调”业务系统中使用。这种专业精神还可以在创意领域做一些有趣的事情。例如，脸部开发人员约书亚（Joshua）使用gemma 3 270m使用w transformers.js使用W。我说EB应用。这是一个上床睡觉的故事，承认运营并允许您自定义和绘制角色。 “理想” Gemma 3 270m 270m继承了高级体系结构和Gemma系列的强大培训，并具有crear个性化应用程序的理想基础。如果您的应用程序方案与以下条件相似，则是您的“理想”：具有清晰任务和大量数据的方案。对感情，实体认可，咨询咨询，结构化转型，创造性写作，合规性验证任务等的分析。预算有限和高响应要求：调整模型后，可以在本地或低成本终端设备上执行。这样可以通过节省大型模型来节省推理成本来更快。我希望它快速，可重复且在线。您可以以每小时的水平来完成精细的调整实验。这比大型开发周期要快得多。当地实施隐私是受到的。 GEMMA3270M承认完整的本地操作，并且不需要将用户数据加载到云中。一起构建和运行多个PEQModelsUeños：在设备上的任务中实现多个专家模型并不难。您还可以在控制预算的同时最大化模型功能。 Gemma 3 270m使用与其他Gemma 3型号重合的体系结构，提供了调整后的方法和工具，以促进开发人员合并自己的独家解决方案。下载模型：下载Face，Ollama，Kaggy，LM Studio，Docker，并获得先前训练的模型和指导调整版本。测试经验：使用顶点AI或常规工具播放Llama.cpp，Gemma.cpp，Litert，Keras，MLX。开始调整：使用诸如面部，喉咙和JAX之类的家庭工具进行调整。在线实施：调整完成后，本地环境，Google可以在Ecloud Run或其所选平台上实现。 Gemmaverse的cEntral概念是创新与泰米尔无关。 Gemma 3，特别是Gemma 3 270m，是开发人员建造“小型专业车队”的理想起点。它们很小，但是他们可以为人工智能承担各种实际任务，并且在小组工作中并不模棱两可。 Gemma 3：2024年2月，Google宣布了Gemma系列的第一个版本。作为双子座的轻型版本，Google启动的最初意图非常简单，这使开发人员不必担心“模型太大，模型太小且不够。”在Gemma 3推出后，“友好友好”，“高利润率”和“强大的可塑性”是许多开发人员的一致修订，成为开发人员工具箱的“瑞士剃须刀”。大型模型正在越来越大，因此，“ Power Earment Reportstica”正在增加。市场总是对低硬件和高效的ANA Solutio的需求很大NS。“如果您不想成长，那是最好的方法。” Gemma系列这个设计概念是对以前市场趋势的积极回应。 Gemma 3 270m的推出使这个概念进入了新阶段。请参阅：https：//developers.googleblog.com/en/introduing-gemma-3-270m/https://huggingface.co/gogle/gemma-3-270mhttps:////www.youtube.com/watch？ v = qcjrduz_ys8https：//ikala.ai/zh-tw/blog/ikala-ai-insight/gemma-3-intro/
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