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自谷歌开源Gemma 3已经过了很长时间了。

讨论总结

这是一个关于谷歌开源的Gemma 3的讨论。评论者们提及了Gemma 3的各种技术特性，如1M线性上下文、超过41层等，也表达了对它的期望，有高期望也有担心会失望的，还有将其与其他模型对比，如认为4B性能超过llama3.1 8B、猜测Gemma3 9b应比gpt4好很多，也涉及到系统角色支持等方面的讨论，整体氛围是积极探讨这个模型相关的各种话题。

主要观点

  1. 👍 对Gemma 3新模型抱有很高期望。
    • 支持理由：看到新的2.0闪存模型后有所期待。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Gemma 3有1M线性上下文等众多技术特性。
    • 正方观点：schlammsuhler介绍其技术特性。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Gemma2 9b在8gb显存GPU上表现最佳。
    • 解释：评论者提出该观点开启关于Gem ma系列模型发展方向的讨论。
  4. 💡 Gemma 3带有系统角色支持但一个不够。
    • 解释：Everlier提到支持，brown2green认为一个对于复杂用例和可控性不足。
  5. 💡 希望Gemma 3的注意力头更少。
    • 解释：评论者针对其技术架构提出期望。

金句与有趣评论

  1. “😂 Pro - editor - 1105：after seeing this new 2.0 flash model, I have really high expectations for this new model.”
    • 亮点：表达出对Gemma 3新模型的高期待。
  2. “🤔 JoeySalmons：Google, soon: 8k context, now without the sliding window.”
    • 亮点：对谷歌可能推出产品的猜测。
  3. “👀 AwesomeDragon97：It’s Google, so you should prepare to be disappointed.”
    • 亮点：提出因为是谷歌可能会让人失望的独特观点。
  4. “🤔 brown2green：However, one system role at the beginning of the context just isn’t enough for complex use cases and steerability; I’d like official support for non - user instructions that can be placed anywhere (e.g. just before the last assistant response).”
    • 亮点：对Gemma 3系统角色支持提出深度见解。
  5. “😎 schlammsuhler：I heard it has 1M linear context, over 41 layers, uses chatml and has vision, supports flash attention 2 and GQA.”
    • 亮点：详细介绍Gemma 3的技术特性。

情感分析

总体情感倾向是积极探索的，大家对Gemma 3的新特性、发展充满好奇。主要分歧点在于对Gemma 3性能与其他模型对比的不同看法，如有人认为Gemma3 9b应比gpt4好很多，有人觉得这很疯狂。可能的原因是大家对模型的评价标准不同，以及对Gemma 3的了解程度和期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：Gemma 3 27B版本的相关资讯可能会成为后续讨论话题。
  • 潜在影响：如果Gemma 3在性能等方面不断提升，可能会影响到相关的人工智能领域的竞争格局。

详细内容：

标题：关于 Google 开源 Gemma 3 的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“Google 开源 Gemma 3”的帖子引发了众多网友的热烈讨论。此帖发布后获得了较高的关注度，评论众多。

帖子的主要内容是有人感叹距离 Google 开源 Gemma 3 已经过去很长时间。这一话题引发了多个主要的讨论方向，包括对新模型的期待、对其性能和特点的猜测以及与其他模型的比较等。

讨论焦点与观点分析如下：

有人在看到新的 2.0 闪存模型后，对这个新模型抱有很高的期待。但也有人认为，因为是 Google，所以要做好失望的准备。还有用户提到 Gemma 模型在当时表现出色。有人听说它甚至带有系统角色支持，不过也有人指出一开始的一个系统角色对于复杂用例和可操作性来说不够，希望官方支持能在任何地方放置非用户指令。

有用户表示听说 Gemma 3 拥有 1M 线性上下文、超过 41 层、使用 ChatML 并具有视觉功能，支持 Flash Attention 2 和 GQA，开源了预训练模型、指令和指令数据集，有 1B、4B 和 18B 三种尺寸，其中 4B 性能超过 llama3.1 8B。

有人提出 10 个月前，Gemma 3 开源确实已经过去很久了，让人怀念过去的好时光。还有用户提供了相关的信息链接：https://huggingface.co/tomaszki/gemma-3 。

有人认为 Gemma2 9b 仍是能在 8gb VRAM GPU 上运行的最佳 LLM，Gemma3 9b 应该比 GPT4 好很多，不过也有人对此表示质疑。有人希望模型越来越大，也有人认为更希望模型能变小但性能更好。

讨论中的共识是大家都对 Gemma 3 表现出了关注和期待，不同的观点丰富了讨论，让大家从多个角度思考 Gemma 3 的发展。

总的来说，关于 Google 开源 Gemma 3 的讨论展示了大家对这一技术的热情和思考，也反映了人们对模型性能和发展方向的不同期望。