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2025-08-17 06:01:00
Googleは持っています 発表 Gemma 3 270m、タスク固有の微調整と効率的なデバイス展開を目的としたコンパクト2億7,000万パラメーターモデル。このリリースは、Gemma 3、Gemma 3 Qat、およびGemma 3Nの発売に続き、2億ダウンロードを上回るGemma Open Modelファミリーを拡大します。
同社は、このモデルは指導に従ったものとテキスト構造化のために構築されているが、エネルギー効率も高いと述べた。 Pixel 9 Pro SoCでの内部テストでは、25の会話でバッテリーの0.75％を消費するInt4 Quantisedバージョンが示されました。
「Gemma 3 270mは、職務哲学に適したツールを体現しています」と同社はブログ投稿で述べています。 「これは高品質の基礎モデルであり、箱から出してきれいに指示に従うものであり、その真の力は微調整によってロックされています。」
このモデルには、大きな256kの語彙と1億の変圧器パラメーターをサポートするための1億7000万の埋め込みパラメーターが含まれており、まれなトークンとドメイン固有の微調整に適しています。 Quantisation-Awareトレーニング（QAT）チェックポイントも利用でき、パフォーマンスへの影響を最小限に抑えてINT4精度で展開できます。
Googleは、このモデルは複雑な会話のユースケース向けに設計されていないが、テキスト分類、エンティティ抽出、コンプライアンスチェック、クエリルーティング、クリエイティブライティングなどのアプリケーションに特化できると述べた。開発者は、Gemma 3 270m完全にデバイスを実行して、プライバシーに敏感なユースケースに対処することもできます。
同社は、専門化の有効性の例として、SK TelecomとのAdaptive MLの作業を指摘しました。多言語コンテンツモデレートのためのGemma 3 4Bモデルを微調整することにより、適応MLは、はるかに大きな独自モデルを超えるパフォーマンスを達成しました。
Gemma 3 270Mは、Transformers.jsで開発された就寝時のストーリージェネレーターWebアプリなど、創造的なプロジェクトですでに使用されています。
Googleは、ハグ、オラマ、Kaggle、LM Studio、Dockerで、前提と命令チューニングの両方のチェックポイントをリリースしています。このモデルは、vertex AIでテストすることも、llama.cpp、gemma.cpp、litert、keras、mlxなどの推論ツールで実行することもできます。微調整は、地元の環境からGoogleクラウドランまでの展開オプションを備えた、顔、スロス、およびJAXを抱き締めることでサポートされています。
「ジェマバースは、イノベーションにはあらゆる規模が生まれるという考えに基づいています」と同社は言いました。 「Gemma 3 270mを使用すると、開発者がよりスマートで、より速く、より効率的なAIソリューションを構築できるようになりました。」
#Googleはタスク固有のAIアプリケーション用にGemma #270mを導入します