Google AI開放模型Gemma 3是什麼？主要特色及如何使用一次看懂

「兼具高效能與低成本」已成為當前生成式 AI 發展的關鍵驅動力。中國 AI 模型 DeepSeek 掀起全球矚目後，Google DeepMind 近期也推出了 Gemma 3 開放模型，以其「關鍵低成本」及卓越效能，迅速在 AI 領域佔據一席之地。究竟 Gemma 3 是什麼？它有哪些獨特之處呢？我們又該如何運用？以下將為你一一解析！

Gemma 3 是什麼？

Gemma 3 是 Google DeepMind 最新推出的開放模型，以其「關鍵低成本」與優秀效能，在 AI 領域迅速崛起。這款模型設計目標在於降低 AI 技術的使用門檻，讓小型開發者或研究人員也能輕鬆體驗強大的語言處理能力。

Gemma 3 支援多種平台，包括 Google AI Studio、Kaggle 和 Hugging Face，使用者可以根據自身需求選擇合適的環境。無論是進行自然語言處理、程式碼生成還是其他 AI 應用，Gemma 3 都提供了一個高效、經濟的解決方案。

Gemma 3 有哪些特色？

Gemma 3 延續了 Gemma 系列的優點，並在此基礎上進行了多項創新。以下是 Gemma 3 的主要特色：

• 支援超過 140 種語言
• 多種參數尺寸與量化：Gemma 3 提供多種參數尺寸（1B、4B、12B、27B），以及多種量化精度（32 位元、16 位元、8 位元、4 位元）。
• 強化後的效能表現：尤其是 Gemma3–4B-IT 的效能，足以媲美舊版本 Gemma2–27B-IT，Gemma3–27B-IT 則可與 Gemini-1.5-Pro 相提並論。
• 優化的模型架構：Gemma 3 延續了 Gemma 系列的 decoder-only transformer 架構，並在架構上進行了多項優化。
• 多模態能力：Gemma 3 整合了視覺理解能力，能夠處理圖像輸入，擴展了模型的應用範圍。
• 開發者友善：Google 提供多項開發者工具和資源，使得開發者能夠更輕鬆地使用 Gemma 3。

▲根據參數數量和量化層級（位元深度），載入 Gemma 3 模型所需的 GPU 或 TPU 記憶體大約值。

Gemma 3 使用管道？

無論你是開發者或研究人員，都能透過以下管道輕鬆使用 Gemma 3：

• Google AI Studio
• kaggle
• Hugging Face
• Ollama
• Google Cloud Vertex AI

▲Google AI Studio 已可以使用 Gemma 3，開發者或研究人員也能輕鬆體驗強大的語言處理能力。

▲詢問 Gemma 3 有關半導體相關製程的問題，它也能迅速回答，內容詳細到像大學時期在看半導體製程技術導論一樣，根本就是教科書等級！

以上就是 Gemma 3 的相關介紹，有興趣或需要的用戶們，可以到 Google AI Studio、kaggle、Hugging Face 等管道使用，輕鬆體驗 Gemma 3 強大的語言處理能力。

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