Gemma 3

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Gemma 3 是 Google 推出的最新开源模型,基于 Gemini 2.0 的研究和技术开发。它是一个轻量级、高性能的模型,能够在单个 GPU 或 TPU 上运行,为开发者提供强大的 AI 能力。Gemma 3 提供多种尺寸(1B、4B、12B 和 27B),支持超过 140 种语言,并具备先进的文本和视觉推理能力。其主要优点包括高性能、低计算需求以及广泛的多语言支持,适合在各种设备上快速部署 AI 应用。Gemma 3 的推出旨在推动 AI 技术的普及和创新,帮助开发者在不同硬件平台上实现高效开发。

需求人群:

"Gemma 3 适合开发者、研究人员和企业用户,尤其是那些需要在有限硬件资源上快速部署高性能 AI 应用的群体。它能够帮助开发者在单 GPU 或 TPU 设备上实现复杂的 AI 功能,同时支持多语言和多模态应用开发,适合需要快速迭代和部署的场景。"

使用场景示例:

开发者可以使用 Gemma 3 在移动设备上开发实时翻译应用。

研究人员可以利用 Gemma 3 的多语言能力进行跨文化研究。

企业可以将 Gemma 3 集成到客户服务系统中,实现智能客服功能。

产品特色:

支持超过 140 种语言,满足全球用户的多语言需求。

提供 128k-token 的上下文窗口,能够处理和理解大量信息。

支持函数调用和结构化输出,帮助自动化任务和构建智能体验。

提供量化版本,减少模型大小和计算需求,同时保持高精度。

与 Hugging Face、Ollama、Google AI Edge 等多种工具无缝集成。

使用教程:

1. 访问 [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/prompts/new_chat?model=gemma-3-27b-it) 在浏览器中直接体验 Gemma 3。

2. 从 [Hugging Face](https://huggingface.co/blog/gemma3) 或 [Kaggle](https://www.kaggle.com/models/google/gemma-3) 下载 Gemma 3 模型。

3. 使用 Hugging Face 的 Transformers 库或 Google Colab 进行模型的微调和适配。

4. 在 Vertex AI 或 Cloud Run 上部署自定义的 Gemma 3 模型。

5. 使用 NVIDIA NIMs 在 [NVIDIA API Catalog](https://build.nvidia.com/search?q=gemma) 中快速原型开发。

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