Gemma 3 - 4B (IT)

Gemma 3 - 4B是Google开源的第三代多模态大模型，40亿参数，这里的IT表示instruction fine-tuned版本，另外有pt的预训练基座版本： https://huggingface.co/google/gemma-3-4b-pt 

关于Gemma 3系列详细介绍参考： https://www.datalearner.com/blog/1051741769941194 

Google DeepMind 近期发布了 Gemma 3 系列开源模型，提供从 1B 到 27B 不同参数规模的版本，涵盖文本、图像及代码任务。这些模型的核心设计目标是在消费级硬件（如笔记本、高端 GPU 和移动设备）上高效运行，同时在多语言、长上下文、数学推理和指令跟随等方面取得显著进步。

整个系列基于纯解码器 Transformer 架构，并采用 Grouped-Query Attention (GQA) 机制，同时通过局部-全局注意力层交替的设计（例如 5:1 的局部/全局比例）优化推理效率。此外，为解决长上下文带来的 KV 缓存爆炸问题，Google 采用了缩短局部注意力窗口和调节全局层 RoPE 基础频率的方案。在预训练阶段，所有模型均采用了大规模文本与图像数据，并通过知识蒸馏与后训练优化，在各项任务上展现了优异的性能。

其中，Gemma3-4B 模型作为中等参数规模的轻量级版本，在计算效率与任务适应性之间取得了良好平衡。相较于最小版本的 Gemma3-1B，它不仅具备更强的语言理解与生成能力，还增加了对多模态（文本+图像）任务的支持，同时仍然可以在较为有限的计算资源上运行。

Google 发布的 Gemma3-4B 模型解析

在 Google 发布的多个版本中，**Gemma3-4B 作为参数量适中的模型，专为需要更强计算能力但仍然关注部署成本的应用场景而设计。**它不仅继承了 Gemma 3 系列的核心架构，还通过增加视觉模块和更丰富的预训练数据，提高了多模态任务的适用性。

模型架构与设计

Gemma3-4B 延续了 Google 近年来 Transformer 模型的技术积累，并在关键组件上进行了优化，以在计算资源和推理速度之间取得平衡：

• 解码器结构与注意力机制 该模型采用标准的 Transformer 架构，并配备 Grouped-Query Attention (GQA) 机制，同时结合后归一化（post-norm）和 RMSNorm 预归一化，以提高训练稳定性。此外，相较于前代模型，Google 用 QK-norm 替代了传统软截断（soft-capping），优化了注意力计算的数值稳定性。
• 局部与全局注意力层交替 Gemma3-4B 采用 5:1 的局部-全局注意力交替结构，每 5 层局部自注意力层（用于短距离上下文建模）后，插入 1 层全局自注意力层（用于长距离依赖建模）。这一架构在降低 KV 缓存占用的同时，仍能保证模型处理长文本的能力。
• 视觉模块支持 与 1B 版本不同，Gemma3-4B 集成了 417M 参数的视觉编码器，使其能够处理图像输入。这一视觉模块基于 SigLIP（Google 的优化版 CLIP），并采用 Pan & Scan (P&S) 方法来提高对不同分辨率图像的适应能力。在多模态任务（如 OCR、图文对齐等）上，该模型的表现显著优于不带视觉模块的版本。

训练细节

Google 采用了先进的训练策略，使得 Gemma3-4B 在相对较小的参数规模下，仍能达到优异的任务表现：

• 知识蒸馏 预训练过程中，Gemma3-4B 通过从更大模型（如 12B 或 27B 版本）进行知识蒸馏，使其能够在减少计算开销的同时，保留高质量的语言理解与生成能力。
• 训练数据与 Token 化 该模型使用了 4T tokens 进行训练，相比 1B 版本的数据规模（2T tokens）翻了一倍。这些数据不仅包含大规模的多语言文本，还增加了图像-文本对数据，以提升多模态能力。与其他 Gemma 3 版本一致，该模型采用了 Google 的 SentencePiece 分词器，词汇量达 262k，优化了对非英语语言的支持。
• 训练基础设施 Google 使用 TPUv5e 平台 训练 Gemma3-4B，并采用 2048 个 TPU 芯片 进行数据并行计算。具体配置为 16 个数据切分、16 个序列切分和 8 个副本，确保了训练的高效性和可扩展性。

参数分布与对比

下表总结了 Google 发布的 Gemma 3 主要模型版本的参数配置，其中 4B 版本相比 1B 版本在多个维度上均有显著提升：

可以看出，Gemma3-4B 相比 1B 版本的主要优势在于更大的模型规模、更长的上下文长度（128K tokens），以及对视觉任务的支持。

模型特点与评测表现

• 多模态能力增强 相较于 1B 版本，Gemma3-4B 新增了视觉编码器，可用于处理图像输入，使其在文档理解（OCR）、图文推理等任务上表现优异。
• 更长的上下文支持 该模型支持 128K tokens 的上下文长度，使其在长文本理解、代码生成和复杂推理任务上的表现更佳。
• 权衡计算开销与性能 相比更大的 12B 和 27B 版本，4B 模型在计算资源占用上更具优势，同时在诸多基准测试中的表现仍优于 Gemma2-9B 版本，适合对性能与资源效率有较高要求的应用场景。

总结

Google DeepMind 发布的 Gemma3-4B 在计算效率、任务适应性和多模态能力之间取得了良好平衡，相较于 1B 版本，它提供了更强的文本理解能力，并新增了视觉模块支持，使其适用于更广泛的任务场景。同时，相较于 12B 和 27B 版本，4B 版本在推理效率和资源占用上具备显著优势，适合在云端和本地 GPU 设备上运行。

这一版本的发布，进一步丰富了 Google 开源 AI 模型生态，使得开发者可以根据应用需求，灵活选择不同规模的模型进行部署和优化。