نظرة عامة على طراز Gemma 3

Gemma هي مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، ويمكنك استخدامها في مجموعة كبيرة من مهام الإنشاء، بما في ذلك الإجابة عن الأسئلة والتلخيص والاستدلال. تتوفر نماذج Gemma بأوزان مفتوحة و تسمح بالاستخدام تجاري مسؤول، مما يتيح لك ضبطها ونشرها في مشاريعك وتطبيقاتك.

يتضمّن إصدار Gemma 3 الميزات الرئيسية التالية. جرِّب هذه الميزة في AI Studio:

يمكنك تنزيل نماذج Gemma 3 من Kaggle و Hugging Face. لمزيد من التفاصيل الفنية حول Gemma 3، يُرجى الاطّلاع على بطاقة طراز الجهاز و التقرير الفني. تتوفّر أيضًا النُسخ السابقة من نماذج Gemma الأساسية للتنزيل. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على نماذج Gemma السابقة.

تجربة Gemma 3 الحصول عليها على Kaggle الحصول عليها على Hugging Face

إدخال الصور والنصوص باستخدام تقنيات متعددة

يمكنك معالجة مهام التحليل والإنشاء الأكثر تعقيدًا باستخدام Gemma 3 بفضل قدرتها على معالجة بيانات الصور والنصوص. يمكنك استخدام النموذج لتفسير بيانات الصور وتحديد الأجسام واستخراج بيانات النص وإكمال العديد من مهام التحويل الأخرى من المدخلات المرئية إلى النصوص. بدء التركيب

128 ألف رمز مميّز يستنِد إلى السياق

يمكن لنماذج Gemma 3 معالجة إدخالات الطلبات التي تضمّ ما يصل إلى 128 ألف رمز مميّز، أي إطار مرجعي أكبر بـ 16 مرة من نماذج Gemma السابقة. يعني العدد الكبير من الرموز أنّه يمكنك معالجة عدة مقالات متعددة الصفحات أو مقالات فردية أكبر حجمًا أو مئات الصور في طلب واحد.

إتاحة العديد من اللغات

يمكنك العمل بلغتك باستخدام ميزات مدمجة لأكثر من 140 لغة. تم تدريب Gemma 3 للتعامل مع عدد كبير من اللغات مقارنةً بإصدارات Gemma السابقة، ما يتيح لك تنفيذ المزيد من المهام المرئية والنصية باللغات التي يستخدمها عملاؤك. بدء التركيب

أحجام المَعلمات والترميز

تتوفّر نماذج Gemma 3 بأحجام مَعلمات 4 بمستويات دقة 5، بدءًا من الدقة الكاملة بـ 32 بت إلى أدنى دقة بـ 4 بت. تمثل الأحجام المختلفة والدرجات المختلفة من الدقة مجموعة من المفاضلات لتطبيق الذكاء الاصطناعي. إنّ النماذج التي تحتوي على عدد أكبر من المَعلمات وعدد أكبر من الوحدات (دقة أعلى) تكون بشكل عام أكثر فعالية، ولكنّ تشغيلها يكون أكثر تكلفة من حيث دورات المعالجة وتكلفة الذاكرة واستهلاك الطاقة. تمتلك النماذج التي تحتوي على عدد أقل من المَعلمات وعدد بتات أقل (دقة أقل) إمكانات أقل، ولكن قد تكون كافية لمهمتك المتعلّقة بالذكاء الاصطناعي. يوضِّح الجدول التالي تفاصيل المتطلبات التقريبية لذاكرة وحدة معالجة الرسومات أو وحدة معالجة النطاق الفائق (TPU) من أجل تنفيذ الاستنتاجات باستخدام كل حجم من إصدارات طراز Gemma 3.

المعلّمات الإصدار الكامل 32 بت ‫BF16 (16 بت) ‫SFP8
(8 بت)		 Q4_0
(4 بت)		 INT4
(‏4 بت)
Gemma 3 1B (نص فقط) 4 غيغابايت ‫1.5 غيغابايت ‫1.1 غيغابايت 892 ميغابايت 861 ميغابايت
Gemma 3 4B 16 غيغابايت ‫6.4 غيغابايت ‫4.4 غيغابايت ‫3.4 غيغابايت ‫3.2 غيغابايت
Gemma 3 12B ‫48 غيغابايت ‫20 غيغابايت ‫12.2 غيغابايت ‫8.7 غيغابايت ‫8.2 غيغابايت
جميلة 3 27B 108 غيغابايت ‫46.4 غيغابايت ‫29.1 غيغابايت 21 غيغابايت ‫19.9 غيغابايت

الجدول 1: المساحة التقريبية المطلوبة في ذاكرة وحدة معالجة الرسومات أو وحدة معالجة النطاق الفائق (TPU) لتحميل نماذج Gemma 3 استنادًا إلى عدد المَعلمات ومستوى التقريب (عمق البت)

يزداد استهلاك الذاكرة استنادًا إلى إجمالي عدد الرموز المميّزة المطلوبة لمحاولة التنفيذ التي تجريها. كلما زاد عدد الرموز المميّزة المطلوبة لمعالجة الطلب، زادت الذاكرة المطلوبة، بالإضافة إلى الذاكرة المطلوبة لتحميل النموذج.

طُرز Gemma السابقة

يمكنك العمل مع الأجيال السابقة من نماذج Gemma، والتي تتوفّر أيضًا من Kaggle و Hugging Face. لمزيد من التفاصيل الفنية حول طُرز Gemma السابقة، يُرجى الاطّلاع على صفحات ملفّات تعريف المنتجات التالية:

هل أنت جاهز لبدء الإنشاء؟ البدء باستخدام نماذج Gemma