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这里有一个笔记本，可以让Gemma通过GRPO（猜测为一种技术或算法）和TRL（猜测为一种技术或算法）进行推理。我在准备推理课程的下一个单元时制作了这个笔记本：在这个笔记本中，我将谷歌的模型和一些社区工具结合在一起。首先，我使用Hugging Face中心的模型以及transformers针对Gemma 3的最新版本进行加载；我使用PEFT（可能是一种技术或工具）和bitsandbytes（可能是一种技术或工具）让它在Colab（谷歌的云平台）上运行；然后，我采用Will Brown的处理和奖励函数来从GSM8k（可能是数据集或者任务相关概念）构建推理链；最后，我使用TRL的GRPOTrainer来训练模型。下一步是引入Unsloth AI，然后将其应用到推理课程中。笔记本链接如下：https://colab.research.google.com/drive/1Vkl69ytCS3bvOtV9_stRETMthlQXR4wX?usp=sharing

讨论总结

原帖分享了一个让Gemma 3进行推理的笔记本，涵盖相关技术操作。评论者们展开了多方面的讨论，有对Gemma 3性能的乐观评价，也有对其训练难度的疑问，还涉及到操作步骤、模型发展等话题，整体氛围积极，大家都对Gemma 3充满好奇并积极探讨相关技术细节。

主要观点

  1. 👍 让Gemma 3推理的实验很有趣
    • 支持理由：基础大型语言模型成为推理器性能会显著提升
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Gemma 3 27b有很好的前景
    • 正方观点：在部分基准测试中表现优于DeepSeek v3（R1的基础）
    • 反方观点：无
  3. 💡 应该让Gemma 3思考对用户输入过度反应的方式以使其回应更具戏剧性
    • 解释：从结果预期的角度给出独特建议，没有涉及过多技术细节
  4. 🤔 希望有人用grpo教Gemma视觉相关的计算机操作且不需要27B模型
    • 解释：这被认为是很棒的想法，是强大本地模型的开端
  5. 😕 对Gemma 3训练难度及可能性表示疑问
    • 解释：不确定将其训练好以增加推理能力的难度和可行性

金句与有趣评论

  1. “😂 That’s an interesting experiment, because usually base LLMs with good performance get significant boost in performance by becoming reasoners.”
    • 亮点：指出让Gemma 3推理实验有趣的原因，是因为基础大型语言模型成为推理器会提升性能
  2. “🤔 Since, Gemma 3 27b outperforms in some benchmarks DeepSeek v3, which was the base of R1, Gemma 3 27b has very good prospects.”
    • 亮点：通过与DeepSeek v3的性能比较，说明Gemma 3 27b前景好
  3. “👀 You should make it think about all the various ways it can overreact to user input so its responses can be even more dramatic”
    • 亮点：提出让Gemma 3回应更具戏剧性的独特想法
  4. “😎 请有人使用grpo来教Gemma与视觉相关的计算机使用。这将是疯狂的，而且我认为我们甚至不需要27B模型来做这件事。”
    • 亮点：提出关于教Gemma视觉相关计算机操作的新奇想法并对模型需求的看法
  5. “🧐 As far as I know, vllm doesn’t work for gemma yet. So it will take quite some time to run GRPO on it.”
    • 亮点：指出在Gemma上运行GRPO存在技术障碍

情感分析

总体情感倾向是积极乐观的。主要分歧点在于对Gemma 3训练难度及相关技术操作的看法，部分人比较乐观地认为有很好的前景且可行，部分人则对训练难度等存在疑问。可能的原因是大家对Gemma 3的了解程度和技术储备不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：将Gemma 3应用于视觉相关的计算机操作。
  • 潜在影响：如果能够成功实现这些设想，可能会推动Gemma 3相关技术的发展，在语言模型领域产生一定的影响力，例如提升Gemma 3在更多场景下的实用性。

详细内容：

标题：关于让 Gemma 3 学会思考的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“Let’s make Gemma 3 think! Here’s a notebook to do GRPO on Gemma3 to make it reason.”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了一个用于让 Gemma 3 进行推理的笔记本，其中详细介绍了如何结合谷歌模型与社区工具来实现这一目标。帖子获得了众多的点赞和大量的评论。

主要的讨论焦点集中在对 Gemma 3 性能的不同看法以及相关技术的应用和实现。有人认为这是一个有趣的实验，因为通常表现良好的基础语言模型在成为推理者后性能会有显著提升，Gemma 3 27b 在某些基准测试中表现出色，前景很好。但也有人提出不同意见，比如 [Thomas-Lore] 就表示 Gemma 3 远不如 Deepseek v3，不能仅看 lmsys，lmarena 是有问题的。

有用户分享道：“V3 或 r1？V3 是不是太旧了？”还有用户提到“V3 是基础模型，r1 是推理模型。”有人在使用过程中遇到了问题，像 [lordpuddingcup] 表示无法加载笔记本，称没有谷歌驱动器权限，可能是手机的问题。

关于 Gemma 3 的训练，有人询问需要多少步骤才能实现理想效果，也有人探讨训练的难度以及是否可能成功。比如 [Ok_Warning2146] 就提到据其所知，vllm 目前还不适用于 Gemma，所以在其上运行 GRPO 会需要不少时间。

此外，还有关于是否遵循特定训练格式、特殊令牌使用以及是否支持多 GPU 训练等技术方面的讨论。

这场讨论的核心争议点在于对 Gemma 3 性能的评估以及训练方式的合理性。虽然存在不同的观点，但大家对于探索和优化 Gemma 3 的推理能力都表现出了浓厚的兴趣，这也为相关技术的发展提供了多样的思路和方向。