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一直在深入研究有关Gemma 3的技术报告细节，想分享一些有趣的观察结果并引发讨论。谷歌似乎在这一代做出了一些深思熟虑的设计选择。主要结论（基于我对公开信息的分析）：前馈网络（FFN）规模暴增：12B和27B的Gemma 3模型的前馈网络（FFN）规模比对应的Qwen2.5模型大得多，是大幅增加。这可能表明朝着在每层利用更多计算资源的方向转变。通过隐藏层规模补偿：为了平衡FFN的膨胀，看起来与Qwen相比，他们故意降低了Gemma 3模型的隐藏层规模（d_model）。这可能是在保持内存效率的同时最大化较大FFN影响的巧妙方法。头数量差异：这里有个有趣的趋势——通常头的数量少很多，但4B模型的kv_heads似乎比其他模型多。这让人怀疑谷歌是否在使用他们版本的MQA或GQA。训练预算：训练标记的跃升幅度很大：1B -> 2T（与Gemma 2 - 2B相同）、2B -> 4T、12B -> 12T、27B -> 14T。上下文长度性能：在32k上预训练，这并不常见；1B上没有128k并且证实较大模型更容易进行上下文扩展；仅在全局注意力层增加rope（10k -> 1M）。1次32k -> 128k？架构变化：没有软上限，但有QK - Norm，有前置和后置规范。可能的影响与讨论点：计算受限？FFN规模表明谷歌正在为这个问题投入更多原始计算资源，可能意味着他们已经优化了架构的其他方面，现在正在突破硬件极限。KV缓存优化：他们似乎优先考虑KV缓存优化。缩放定律仍然成立吗？较大FFN带来的收益是线性的，还是我们正在看到收益递减？这对我们所期望的缩放定律有何影响？“4B异常”：4B模型相对较高的KV头数量是怎么回事？这是针对该规模的特定优化，还是实验性偏差？蒸馏策略？早期分析表明他们使用了小对大的教师蒸馏方法。局部 - 全局比率：他们在困惑度上测试了局部：全局比率，发现影响极小。你们都怎么想？谷歌是在Gemma 3上押注于暴力计算吗？这些架构变化会带来显著的性能提升，还是更多地是为了挤出边际收益？让我们来讨论吧。

讨论总结

这是一个关于Gemma 3模型的讨论帖，原帖对Gemma 3的各项技术细节如FFN大小、隐藏大小、头数量差异、训练预算等进行分析并提出可能的影响。评论者们从不同角度发表看法，有对Gemma 3模型能力、小尺寸模型计算量的质疑，也有对架构改变与多语言性能关系的探讨，还有分享使用体验、对架构调整合理性的推测等，整体氛围偏向理性交流探讨。

主要观点

  1. 👍 Gemma 3部分架构改变或为多语言性能服务
    • 支持理由：kristaller486提出这一观点，但未具体指出哪些架构改变，MoffKalast对其作出回应解释
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Gemma 3 - 1b比Qwen2.5 0.5B性能好，但不如Qwen2.5 1.5B
    • 正方观点：LewisJin分享自己使用体验得出这一结论
    • 反方观点：无
  3. 💡 不认同原帖中‘1B无128k + 确认更大模型更易进行上下文扩展’这一观点
    • 解释：通过引用论文中的RULER和MRCR结果阐述不同模型在不同上下文下的表现情况，并对1B未在128K下发布的原因提出看法
  4. 💡 Gemma 3增加计算需求可能是为了平衡系统
    • 解释：考虑到大多数架构受内存带宽限制，从平衡系统角度做出推测
  5. 💡 在小尺寸模型上不应追求更多计算量
    • 解释：因为模型应在给定规模下更具能力且最小规模模型应能在手机运行

金句与有趣评论

  1. “😂 我的理解是，这个模型在给定规模下应该更有能力。最小规模的模型应该能够在手机上运行。所以我看不出他们会在小尺寸模型上追求更多的计算量。”
    • 亮点：从模型能力与手机运行的角度提出对小尺寸模型计算量追求的质疑
  2. “🤔 kristaller486：I think that some of the architectural changes might have been made for better multilingual performance.”
    • 亮点：最早提出架构改变与多语言性能可能存在关系的观点
  3. “👀 Given that most architectures are memory bandwidth bound, maybe they figured they can better balance the system by moving to something with higher compute requirements.”
    • 亮点：从内存带宽限制角度推测Gemma 3增加计算需求的合理性
  4. “🤔 我不认为那是一种确认。查看论文中的RULER和MRCR结果，在RULER中该系列表现最佳的模型是Gemma 3 12B PT，其在128K下仍表现不佳，为80.7，但仍远好于Gemma 3 27B IT的66.0。”
    • 亮点：通过论文结果反驳原帖观点，数据支撑增强说服力
  5. “👀 Less heads is really an followup on this research: https://arxiv.org/abs/2406.04267"
    • 亮点：将模型头数量少与研究联系起来

情感分析

总体情感倾向为中性理性探讨。主要分歧点在于对原帖部分观点的认同与否，如关于“1B无128k + 确认更大模型更易进行上下文扩展”这一观点。可能的原因是不同人对模型性能的评估标准不同，有的依据自己使用体验，有的依据论文研究结果等。

趋势与预测

  • 新兴话题：Gemma不同版本输出相似性可能会引发更多关于模型特性的深入探讨。
  • 潜在影响：如果对Gemma 3架构调整与性能提升关系的探讨深入下去，可能会对该模型在实际应用中的优化和推广产生影响。

详细内容：

《Gemma 3 深度剖析：谷歌是否加大了计算预算？》

在 Reddit 上，一篇关于“Gemma 3 Deep Dive: Is Google Cranking Up the Compute Budget?”的帖子引起了热烈讨论。该帖子分析了 Gemma 3 的技术报告细节，并提出了一些有趣的观点，获得了众多关注和大量评论。

帖子的主要内容包括：FFN 尺寸大幅增加；通过降低隐藏尺寸来平衡 FFN 膨胀；头部数量存在差异；训练令牌数量大幅跃升；在上下文长度性能、架构变化等方面的情况。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为模型本应在给定尺寸下更具能力，较小尺寸应能在手机上运行，所以不应该在小尺寸上追求更多计算。但也有人指出，如果更多计算意味着所需内存更少，这是可以接受的，因为现代 SoC 的 NPU 能处理，未来可能会集成到安卓 API 中。还有人认为我们正看到不同的优化方向，谷歌选择了小量快速内存与高计算的方式。

有用户分享道：“我认为一些架构上的改变可能是为了更好的多语言性能。” 也有人表示：“注意力并不能真正帮助保留更多信息，所以如果更多参数用于 DNN 部分，相同大小的模型将能够回忆更多，但关注度会降低。这是推理与回忆之间的权衡。”

对于 Gemma 3 的性能表现，用户的评价各不相同。有人尝试后觉得 1b 模型比 Qwen2.5 0.5B 好，但不如 Qwen2.5 1.5B；有人称赞 12b 模型很棒很快；也有人测试后觉得 12B 模型表现糟糕。

关于模型的架构和优化策略，有人认为可能是为了平衡系统，以适应更高的计算需求；有人提出疑问，额外的激活是否会使用更多内存带宽。

总体而言，关于 Gemma 3 的讨论充满了多样性和复杂性，大家对于谷歌在计算预算和架构优化方面的策略持有不同看法，对于其性能表现的评价也褒贬不一。那么，Gemma 3 到底是谷歌的大胆创新还是冒险尝试？其未来的发展又将如何？让我们拭目以待。