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今天凌晨，谷歌崇拜官宣了Gemma 3n，原生救济文本、图像和音视频等多种模态。

在大模子竞技场中，Gemma 3n 赢得了 1303 分，成为了第一个向上 1300 分的 10B 以下模子。

Gemma 3n 一共有 5B（E2B）和 8B（E4B）两种型号，但通过架构鼎新，其 VRAM 占用与 2B 和 4B 格外，最低只须 2GB。

有网友示意，Gemma 3n 冒昧用低内存占用竣事这么的发扬，对端侧建设酷爱紧要。

同期谷歌也公开了 Gemma 3n 的一些工夫细节，接下来就一齐来了解。

套娃式 Transformer 架构

在 Gemma 3n 的两种型号—— E2B 和 E4B 中，谷歌建议了"有用参数"的见地，这里的" E "指的便是 effective（有用的）。

Gemma 3n 的中枢是MatFormer （Matryoshka Transformer） 架构 ，这是一种专为弹性推理而构建的嵌套式 Transformer 结构。

它的结构就如同它的名字一样，像俄罗斯套娃（Matryoshka）——一个较大的模子当中，包含了自己更小、功能皆全的版块。

MatFormer 将"俄罗斯套娃表征学习"的见地从单纯的镶嵌膨胀到扫数 Transformer 组件。

在这种结构下，MatFormer 在熟谙 E4B 模子时，不错同期优化 E2B 子模子。

为了把柄特定硬件适度进行更紧密的阻抑，谷歌还建议了Mix-n-Match行为，通过赈济每层的前馈辘集荫藏层维度（从 8192 到 16384）并遴荐性地跳过某些层，不错竣事对 E4B 模子参数的切片，从而在 E2B 和 E4B 之间创建一系列自界说尺寸的模子。

针对这一功能，谷歌还会发布器具 MatFormer Lab，用于检索最好的模子成就。

专为端侧建设诡计

Gemma 3n 的 E2B 和 E4B 两个型号的原始参数目，差别是 5B 和 8B，但奢侈与 2B 和 4B 格外。这种低内存奢侈诡计，指标便是冒昧更好地适配端侧建设。

为此，Gemma 3n 模子袭取了逐层镶嵌（PLE）工夫，可权臣提高模子质料，而不会增多内存占用。

PLE 允许很大一部分参数（与每层相关的镶嵌）在 CPU 上加载并高效计较，这么就独一中枢 Transformer 权重需要存储在加快器内存（VRAM）中。

此外，为了裁减首个 Token 生成期间，以便更好经管长序列输入，Gemma 3n 引入了KV 缓存分享。

具体来说，Gemma 3n 优化了模子预填充的经管花样，异日自局部和全局把稳力机制的中间层的 Key 和 Value 径直与扫数顶层分享，与 Gemma 3-4B 比较，预填充性能提高了 2 倍。

原生救济多模态

Gemma 3n 原生救济图像、音视频等多种输入模态。

语音部分，Gemma 3n 袭取基于 USM 的高档音频编码器，USM 会将每 160 毫秒的音频退换成一个 Token，然后将其行为说话模子的输入进行集成。

它救济自动语音识别（ASR）和自动语音翻译（AST），不错径直在建设上竣事高质料的语音 - 文本转录，还可将白话翻译成另一种说话的文本。

Gemma 3n 的音频编码器在发布时已救济经管 30 秒的音频片断，但底层音频编码器是一个流式编码器，冒昧通过很是的长音频熟谙经管自便长度的音频。

视觉方面，Gemma 3n 则袭取了全新的高效视觉编码器MobileNet-V5-300M。

它救济在端侧经管 256x256、512x512 和 768x768 像素的分辨率，在 Google Pixel 上的经管速率达到了每秒 60 帧，况且在各式图像和视频理奉命务中发扬出色。

MobileNet-V5 以 MobileNet-V4 为基础，但架构权臣扩大，并袭取混杂深度金字塔模子，比最大的 MobileNet-V4 变体大 10 倍，同期还引入了一种新颖的多表率会通 VLM 适配器。

针对 MobileNet-V5 背后的工夫细节，谷歌后续还会发布工夫解说，先容模子架构、数据膨胀计谋以及背后的数据蒸馏工夫。

参考运动：

https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n-developer-guide/

HuggingFace：

https://huggingface.co/collections/google/gemma-3n-685065323f5984ef315c93f4

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