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讨论总结

这个讨论围绕Gemma 3即将到来展开。大家从多个方面进行探讨，如模型尺寸、视觉能力等基本特性，还涉及到语境大小的可能性、与其他模型（qwen、llama）的比较、是否有Codegemma更新等内容，同时也有人对Gemma 3被炒作表示疑惑。整体氛围比较积极，大家都在积极发表自己的看法和期望。

主要观点

  1. 👍 关注Gemma 3的尺寸相关问题
    • 支持理由：不同的人根据自己的项目需求对Gemma 3的尺寸有所期待，如12B适合部分项目，有人希望有50 - 70B范围的模型。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Gemma 3将带有视觉能力
    • 正方观点：AaronFeng47明确表示Gemma 3将具备视觉能力。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 语境大小取决于训练，不存在固有阈值
    • 解释：ttkciar认为Gemma 3的语境大小完全取决于训练，这一观点与其他探讨语境大小相关观点相呼应。
  4. 💡 长语境即使质量下降也有其用处
    • 解释：glowcialist提出即使长语境质量下降，但仍有其价值，并且存在未在SOTA开放模型中部署的替代架构。
  5. 💡 对Gemma 3被炒作表示疑惑
    • 解释：有人认为之前Gemma型号竞争环境不同，现在已有一些类似的小型号存在，所以对Gemma 3被热捧感到疑惑。

金句与有趣评论

  1. “😂 const ( gemma4BLayerCount = 34 gemma12BLayerCount = 48 gemma27BLayerCount = 62 )”
    • 亮点：直观给出了Gemma不同尺寸模型的层数量代码。
  2. “🤔 That pleases me. I was quite frustrated by 9B being too stupid and 27B being too slow for one of my projects. A 14B would have been about perfect, but I’ll take 12B and be happy.”
    • 亮点：结合自身项目情况表达了对12B模型的接受。
  3. “👀 I’m getting downvoted in the other thread, but I really think 1M context is likely.”
    • 亮点：在被踩的情况下仍坚持自己对1M语境可能性的看法。
  4. “😎 I wonder if this time they’ll release a codegemma update.”
    • 亮点：表达对Gemma 3是否会有Codegemma更新的好奇。
  5. “🤨 Been wanting to ask this - why is gemma 3 hyped?”
    • 亮点：直接提出对Gemma 3被炒作的疑惑。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家对Gemma 3的到来充满期待，积极讨论其各种特性和可能性。主要分歧点在于对Gemma 3语境大小的不同看法，以及对Gemma 3被炒作的疑惑，可能的原因是大家基于不同的项目需求、使用场景和对模型发展的不同理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：Gemma 3与qwen、llama模型的比较可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Gemma 3的特性如语境大小、视觉能力等得到优化，可能会对相关的人工智能应用领域产生推动作用。

详细内容：

标题：Gemma 3 即将到来引发的热议

近日，Reddit 上一则关于“Gemma 3 is confirmed to be coming soon”的帖子引起了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。该帖子主要围绕 Gemma 3 的各种特性展开讨论，包括其可能的模型大小、性能表现、适用场景以及与其他模型的比较等。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人对 Gemma 3 可能的 1B 大小表示疑问，询问是否有关于大小的更多参考。有人指出 Gemma 3 将具备视觉能力。还有人分享了不同模型的层计数，并对此表示惊讶。有人对 12B 模型感到满意，认为其能解决之前 9B 模型太笨、27B 模型太慢的问题。也有人希望能有更大的模型，比如 50 - 70B 范围的。有人提到可以通过自我合并和 MoE 来增强模型。有人对自我合并表示从未听说过，感谢相关提示并会去了解。有人认为 Gemma 3 可能无法在今年或明年与 llama.cpp 兼容。

有人解释说他们为 llama.cpp 编写了 Qwen2 视觉的实现，但因难以与 clip.cpp 良好配合而放弃，最终专注于新的 Ollama 引擎。有人指出 Gemma 3 带有视觉的实现可能会在 0.6.0 版本中发布。有人对使用推测解码带来的速度提升进行了详细分享，比如在 Qwen2.5 32b 编码器的处理中，有无推测解码在生成时间和每秒处理令牌数上有显著差异。

有人讨论模型的上下文大小，有人认为可能会有 1M 上下文，也有人对此表示质疑，认为 8K 令牌后质量会下降。有人指出即使质量下降，较长的上下文仍有其用途，且存在尚未在 SOTA 开放模型中部署的替代架构。有人认为对于角色扮演，16k - 32k 可能是共识，而对于创造性任务，比如总结故事，可能在 16k 之前就会出现问题。

有人好奇这次是否会发布 codegemma 更新，认为在 1B - 72B 大小范围内仍有空间推出新的更好的编码指令模型。有人询问 Gemma 3 备受期待的原因，以及它与 qwen、llama 模型的可比性。

这场讨论充分展现了大家对 Gemma 3 的期待和各种思考，也反映出在模型发展过程中大家对性能、兼容性和创新性的关注。未来，我们期待 Gemma 3 能给我们带来更多惊喜。