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，無需依賴云端，就能享受到以往只有云端才能提供的高級多模態(tài)功能。RS228資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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，但通過一系列架構(gòu)設(shè)計上的巧思，它們對內(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種文本語言和35種語言的多模態(tài)理解。RS228資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

在LMArena評測中，E4B版本以超過1300分的成績脫穎而出，成為首個突破這一基準(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。RS228資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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，一個模型內(nèi)嵌多種尺寸，使得E4B在訓(xùn)練時能同步優(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。RS228資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

每層嵌入（PLE）技術(shù)的引入，使得大部分參數(shù)可以在CPU上高效計算，只有關(guān)鍵的Transformer權(quán)重需要存儲在加速器內(nèi)存中，這極大提升了內(nèi)存使用效率，同時保證了模型的高質(zhì)量。而KV Cache共享技術(shù)則專為長內(nèi)容處理而設(shè)計，通過鍵值緩存共享，預(yù)填充性能較之前的Gemma34B提升了整整兩倍，顯著加快了長序列處理的首個token生成速度。RS228資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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音模型（USM），支持自動語音識別和語音翻譯，可處理長達(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。RS228資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Gemma3n在語音翻譯領(lǐng)域尤其出色，特別是在英語與西班牙語、法語、意大利語、葡萄牙語之間的轉(zhuǎn)換上。通過先進(jìn)的蒸餾技術(shù)，MobileNet-V5編碼器相比基線模型實現(xiàn)了13倍的加速，參數(shù)減少了46%，內(nèi)存占用降低了4倍，同時保持了更高的準(zhǔn)確率。RS228資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

谷歌已將Gemma3n的模型和權(quán)重在Hugging Face平臺上開源，并提供了詳盡的文檔和開發(fā)指南。自去年首個Gemma模型發(fā)布以來，該系列模型已累計下載超過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。RS228資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Gemma3n的發(fā)布無疑標(biāo)志著端側(cè)AI的一個全新里程碑，將云端級別的多模態(tài)能力直接帶到了用戶設(shè)備上，為移動應(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)者們可以通過訪問Hugging Face平臺（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。RS228資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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