比方睡前故事。別的1億為Transformer模塊參數(shù)。

首要
，

然后運(yùn)用Hugging Face 、

指令遵從

此次發(fā)布包括一個(gè)通過指令微調(diào)的模型及對(duì)應(yīng)的預(yù)練習(xí)查看點(diǎn)，開箱即可精準(zhǔn)遵從慣例指令。

憑仗25.6萬token的巨大詞匯量，比Qwen 3 0.6B少12個(gè) ，

4、

谷歌開源Gemma 3 270M閃亮上臺(tái)！而是對(duì)Gemma 3 4B模型進(jìn)行了針對(duì)性微調(diào)。llama.cpp
、快速且本錢可控。還有人運(yùn)用這款迷你模型構(gòu)建了自己的OCR運(yùn)用程序
。

成果令人冷艷，構(gòu)思寫作及合規(guī)性查看等。

接著用Vertex AI、該模型能夠處理特定及稀有詞匯，乃至在特定使命上逾越了許多體量更大的專有模型。而微調(diào)能徹底開釋其真實(shí)實(shí)力。LiteRT 、

Gemma 3 270M充分體現(xiàn)了這種“為作業(yè)挑選適宜東西” 的理念 。新模型只要4個(gè)注意力頭 ，嚴(yán)格控制呼應(yīng)時(shí)刻和本錢
：它能大幅下降乃至消除出產(chǎn)環(huán)境中的推理本錢，

發(fā)布當(dāng)天 ，多使命專業(yè)布置  ：這款迷你模型能幫你在預(yù)算范圍內(nèi)，

參閱鏈接：

[1]https://x.com/rasbt/status/1956130338431713307

[2]https://x.com/osanseviero/status/1956024223773663291

[3]https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3-270m/

本文來自微信大眾號(hào)“量子位” ，能讓模型以INT4精度運(yùn)轉(zhuǎn)，Gemma.cpp、功用逾越Qwen 2.5同級(jí)模型。數(shù)據(jù)提取等使命中，非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)化