處理複雜工作

處理複雜工作

Gemma 3 的 128K 個符號脈絡窗口可讓應用程式處理及理解大量資訊，進而提供更精密的 AI 功能。

立即進軍國際

立即進軍全球

透過 Gemma 3 無與倫比的多語言功能，輕鬆跨語言溝通。開發可觸及全球使用者的應用程式，支援超過 140 種語言。

瞭解文字和圖片

瞭解字詞和圖片

輕鬆建構可分析圖片、文字和影片的應用程式，為互動式和智慧型應用程式開啟全新可能。

閱讀網誌

使用全球最佳的單一加速器模型進行建構

在電腦上查看 Chatbot Arena Elo 分數
行動裝置上的 Chatbot Arena Elo 分數

開始使用 Gemma 建構

Gemma 指南

Google 開放模型的實務範例與教學課程

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Hugging Face 標誌

Hugging Face

使用 Hugging Face 的 Transformers 程式庫開始使用 Gemma。
NVIDIA 標誌

Keras

使用 Keras 搭配 JAX 後端，在 TPU 上透過 LoRA 和模型平行處理分散式訓練精調 Gemma。
Ollama 標誌

Ollama

使用 Ollama 在 Gemma 模型上本機執行推論。
JAX 標誌

JAX

探索如何使用 JAX 精細調整、分割及使用 Gemma

ShieldGemma 2 new

ShieldGemma 2 提供現成的圖片安全性解決方案，可輸出 3 個安全性類別的標籤。

Kaggle 標誌 從 Kaggle 下載 說明文件圖示 閱讀說明文件

PaliGemma 2 新功能

PaliGemma 2 為 Gemma 2 語言模型提供容易微調的視覺功能，讓各種應用程式都能結合文字和圖像理解功能。

Kaggle 標誌 從 Kaggle 下載 Hugging Face 標誌 從 Hugging Face 下載 說明文件圖示

DataGemma

DataGemma 是第一個開放式模型，可將 LLM 與 Google Data Commons 提供的大量實際資料連結。

Kaggle 標誌 從 Kaggle 下載 Hugging Face 標誌 從 Hugging Face 下載 說明文件圖示

Gemma 範圍

Gemma Scope 可讓研究人員瞭解 Gemma 2 模型的決策過程，提供前所未有的透明度。

Hugging Face 標誌 從 Hugging Face 下載 說明文件圖示 閱讀說明文件

以圖表呈現 Gemma 3 基準

您可以透過圖表查看 Gemma 3 在各種 LLM 基準測試中的結果。

MMLU-Pro

MMLU 基準測試可評估大型語言模型在預先訓練期間獲得的知識廣度和解決問題能力。

LiveCodeBench

評估程式碼生成功能，針對 LeetCode 和 Codeforces 等平台上的實際程式設計問題進行評估。

dev

Bird-SQL

測試模型將自然語言問題轉譯為不同領域的複雜 SQL 查詢的能力。

GPQA Diamond

透過生物學、物理學和化學博士生撰寫的難題，測試模型。

SimpleQA

評估模型能否以簡短的短語回答簡單的事實性問題。

FACTS Grounding

根據指定的輸入文件，評估 LLM 回覆是否符合事實且詳細。

MATH

MATH 會評估語言模型解決複雜數學應用題的能力，這類題目需要推理、多步驟解題，以及理解數學概念。

HiddenMath

競賽數學問題的內部保留集。

val

MMMU

評估多模態理解和推理能力，涵蓋多個需要大學程度知識的學科。

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Gemma 2

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15.6

9b

46.8

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56.9

Gemma 3

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14.7

4b

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60.6

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67.5

Gemma 2

2b

1.2

9b

10.8

27b

20.4

Gemma 3

1b

1.9

4b

12.6

12b

24.6

27b

29.7

Gemma 2

2b

12.2

9b

33.8

27b

46.7

Gemma 3

1b

6.4

4b

36.3

12b

47.9

27b

54.4

Gemma 2

2b

24.7

9b

28.8

27b

34.3

Gemma 3

1b

19.2

4b

30.8

12b

40.9

27b

42.4

Gemma 2

2b

2.8 次

9b

5.3

27b

9.2

Gemma 3

1b

2.2

4b

4.0

12b

6.3

27b

10.0

Gemma 2

2b

43.8

9b

62.0

27b

62.4

Gemma 3

1b

36.4

4b

70.1

12b

75.8

27b

74.9

Gemma 2

2b

27.2

9b

49.4

27b

55.6

Gemma 3

1b

48.0

4b

75.6

27b

83.8

27b

89.0

Gemma 2

2b

1.8

9b

10.4

27b

14.8

Gemma 3

1b

15.8

4b

43.0

27b

54.5

27b

60.3

Gemma 3

4b

48.8

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59.6

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64.9

*如要進一步瞭解其他方法的成效，請參閱技術報告。閱讀技術報告

探索 Gemmaverse

社群建立的 Gemma 模型和工具組成的龐大生態系統，可為您的創新提供動力和靈感

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選擇部署目標

部署行動裝置圖示行動裝置

使用 Google AI Edge 在裝置上部署

直接部署至裝置，以便使用低延遲的離線功能。非常適合需要即時回應和隱私權的應用程式，例如行動應用程式、物聯網裝置和嵌入式系統。

部署行動裝置

網頁圖示網頁

完美整合至網頁應用程式

為網站和網路服務提供進階 AI 功能，啟用互動功能、個人化內容和智慧自動化功能。

部署網站

雲端圖示雲端

透過雲端基礎架構輕鬆調度資源

善用雲端的擴充性和彈性，處理大規模部署、嚴苛的工作負載和複雜的 AI 應用程式。

部署雲端

運用 Google Cloud 抵免額加快學術研究速度

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獲選的研究人員將獲得 Google Cloud 抵免額，加快科學研究進度

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