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谷歌T5Gemma重燃架构之战！「套壳」反杀Gemma本尊
，9B推理快得离谱特色

新智元报道

编辑：海狸

【新智元导读】Google双线出击！T5Gemma重燃encoder-decoder架构战火
，性能暴涨12分；MedGemma坚守decoder-only蹊径
，强攻医疗多模态
，击穿闭源壁垒。Gemma系统完成「架构+落地」双重进化
，打响Google开源还击战。

2023年以来
，大模子的战场由decoder-only架构一统江湖。

从GPT家族到LLaMA、Gemma、Mistral
，再到Claude、Command-R、Yi系列
，

能叫得着名字的主流LLM
，险些都是清一色的「纯解码器」（decoder-only）。

但今天
，Google带着T5Gemma杀回来了——

不但重启了encoder-decoder的手艺蹊径
，还略施小技就让它原地腾飞
，暴打原版Gemma 2。

T5Gemma自己基于decoder-only的Gemma 2框架。

神奇的是
，通过简朴的「适配」转换成encoder-decoder架构后
，T5Gemma一举实现性能奔腾。

T5Gemma 9B-9B在GSM8K（数学推理）上得分?原始Gemma 2 9B?出9分
，在DROP（阅读明确）上?出4分。

进一步缩小参数目
，效果反而更惊人！

T5Gemma 2B-2B IT的MMLU得分?Gemma 2 2B提高了近12分
，GSM8K准确率暴涨到70.7%。

T5Gemma主要面向文本天生使命
，包括问答系统、数学推理、阅读明确等。

并且encoder-decoder的架构支持「不平衡」设置。如9B编码器配2B解码器
，可以在质量和效率之间游刃有余。

在相同的盘算量下
，T5Gemma性能优于仅解码器模子
，无邪度也更胜一筹
，可以凭证详细使命调解编码器息争码器的巨细。

除了Gemma 2的手艺回马枪之外
，Gemma 3系列也有重大更新！

Google这次专攻医疗多模态使命
，基于Gemma 3架构
，推出了MedGemma和MedSigLIP两款多模态模子。

MedGemma支持图文输入
，输出是医学自由文本；MedSigLIP则是轻量图文编码器。

Google把「低资源友好」贯彻究竟
，MedGemma仅需4B模子即可迫近SoTA
，安排门槛极低
，单卡、甚至移动端也能轻松跑起来。

4亿参数的MedSigLIP也是万能王者
，不但善于医学图像
，检索、零样天职类等非医学下游使命也手拿把掐。

在Med系列「开源双子星」的轰炸下
，医疗模子闭源壁垒岌岌可危
，偕行纷纷对Google体现祝贺和期待。

「架构+落地」双王炸
，Google的开源LLM系统战略杀疯了。

四两拨千斤

重燃encoder-decoder架构之战

T5Gemma基于Gemma 2框架
，包括适配后的Gemma 2 2B和9B模子
，以及?组新训练的T5尺寸模子（Small、Base、Large 和 XL）。

Google已经将预训练模子和指令微调模子的T5Gemma系列在huggingface上开源
，助?社区在研究与开发中挖掘新的时机。

一招适配
，暴打原版

不少网友在T5Gemma宣布后纷纷体现
，encoder-decoder着实也具有很强的输入明确、上下文建模和推理能力。

然而
，它却由于decoder-only架构的风头无两而被雪藏已久。

Google四两拨千斤
，仅凭一招「适配」
，把encoder-decoder架构重新带到聚光灯下。

在手艺报告中
，Google所提出的「模子适配」（Model Adaptation）理念着实很是直观：

直接使用已完成预训练的decoder-only模子权重
，初始化encoder-decoder模子的参数
，然后基于UL2或PrefixLM举行进一步训练。

详细而言
，如图所示。

Google首先使用一个已经预训练完成的decoder-only模子
，好比Gemma 2 9B或2B。

这个模子包括前馈网络
？椋‵FN）和一个因果自注重力+旋转位置编码（ROPE）
？

原本decoder-only模子中的「因果自注重力」
？榛岜惶婊晃杆纷⒅亓Α挂允逝鋏ncoder。在encoder中
，FFN和ROPE参数继续沿用原模子。

原始decoder-only中的
？橹行男略鲆徊 Cross-Attention之后
，作为新架构的decoder
，用于解码器从encoder输出中获守信息。

在上述结构完成初始化后
，模子可以使用UL2或PrefixLM来顺应encoder-decoder的信息流、masking战略息争码方法。

这种适配?法具有很?的无邪性
，允许在模子尺寸之间进?创立性的组合。

想法简朴
，效果惊人

实验证实
，T5Gemma的想法很是有用。

在相同的推理FLOPs下
，T5Gemma的体现（星形点）始终高于或即是decoder-only模子（圆形点）。

在SuperGLUE基准上
，T5Gemma的最高分凌驾90
，显著领先于大大都decoder-only模子。

IT（信息提。┯隤T（推理使命）指标同样展现出encoder-decoder架构的稳健性
，特殊是在中低FLOPs区间内性能提升尤为显著
，说明它对盘算资源的使用效率更高。

在真实场景下
，T5Gemma的高效盘算优势也一起狂飙
，稳坐开源性能「性价比之王」。

以GSM8K（数学推理）为例
，T5Gemma 9B-9B的准确率?于Gemma 2 9B
，但延迟却相近。

T5Gemma 9B-2B在准确率上远超2B-2B模子
，但其延迟却险些与较?的Gemma 2 2B模子相同。

全方位碾压！T5Gemma不止于快

T5Gemma在预训练前后都展现出强?能?。

例如
，T5Gemma 9B-9B在GSM8K（数学推理）上得分?原始Gemma 2 9B?出凌驾9分
，在DROP（阅读明确）上?出4分。

这些提高意味着
，通过「适配」举行初始化的encoder-decoder架构潜力更大。

举行指令微调后
，Gemma 2与T5Gemma的性能差别在多个使命上进一步显著扩大。

T5Gemma 2B-2B IT的MMLU得分狂超Gemma 2 2B近12分
，GSM8K准确率从58.0%跃升到70.7%。

MedGemma

击破医疗AI开源壁垒

Google这次盯上了医疗多模态场景
，一口吻宣布两款模子：MedGemma和MedSigLIP。

Med系列多模态模子延续了「低资源友好」的战略。

基于 Gemma 3 打造的MedGemma天生式多模态模子
，支持图像+文本输入
，输出医学自由文本。

该模子提供 4B 和 27B 两种尺寸
，4B 多模态版本可在单卡甚至移动装备上运行
，一举把医学级模子推下了高算力「神坛」。

不管是放射报告天生
，照旧图像问答和病例摘要
，它都能轻松胜任。

在 MedQA 等权威评测中
，MedGemma 27B拿下 87.7% 高分
，精度靠近DeepSeek R1
，但推理本钱仅为十分之一！

图文编码器MedSigLIP越发短小精悍。

只有 4 亿参数
，却能稳稳处置惩罚胸片、皮肤病、眼底等多种医学图像
，并输出与文本对齐的语义嵌入。

图像分类、零样本识别和语义图像检索
，一切一「模」搞定。

在开发历程中
，团队首先把MedSigLIP训了出来
，作为医学优化图像编码器。

然后在医学数据上训练了4B和27B版本的Gemma 3模子。

通过训练流程解耦
，Gemma 3很好地保存了通用能力。MedGemma在融合医学与非医学信息、遵照指令、支持非英文语言等使命上依然体现优异。

单独训出来的MedSigLIP是一款仅 4 亿参数的轻量医学图像编码器
，接纳Sigmoid损失的SigLIP架构
，如下图所示。

它的训练是通过胸片、病理切片、皮肤病图像与眼底图像等多样医学图像数据调优完成的。

MedSigLIP的焦点目的是
，将医学图像与文本编码为「统一语义空间嵌入向量」。

它在多种医学图像使命中的分类效果可媲美专用模子
，同时通用性也不拜下风
，完善胜任古板图像分类、零样天职类、检索等使命。

Gemma蹊径大升级

Google开源吹响抨击军号

Google这波开源一举把「抨击军号」吹到了医疗AI最前线。

无论是图文融合的MedSigLIP
，照旧医疗多语种万能选手MedGemma
，全都以safetensors名堂上线Hugging Face
，直接拉低使用门槛。

开发者可以一键下载、无邪安排
，还能在外地或自界说云平台完成推理与微调
，隐私合规和数据清静轻松搞定。

不少医疗机构已履历证了Med系列医疗AI「开源双子星」的有用性。

例如
，美国DeepHealth已最先使用 MedSigLIP 优化胸片分诊与结节检测；台湾长庚纪念医院称MedGemma能很好明确繁体中文医学文献
，并有用回应医护问题。

关于医疗机构的差别需求
，Google还给出了对应的模子选择建议。

Hugging Face上已经提供了32个版本的T5Gemma全家桶。

用户可以凭证推理速率、内存预算、精度等个性化需求
，自由选择模子型号
，也可以选择预训练版、指令微调版、RLHF版
，或基于差别目的（PrefixLM / UL2）训练的种种变体。

不止云云
，Google还知心给出全套使用手册、Colab示例和Vertex AI安排计划
，从下载到上线一起流通
，开发效坦率接拉满。

Gemma蹊径已经从「架构刷新」延伸到「工业落地」。

Google这波上场更新
，不止突破了闭源神话
，更是为整个AI社区作出了「工具+自由+性能」的楷模。

从T5Gemma到MedGemma
，天下级开源模子已来
，接下来
，是开发者的上场。

参考资料：

https://developers.googleblog.com/en/t5gemma/

https://research.google/blog/medgemma-our-most-capable-open-models-for-health-ai-development/

https://x.com/_philschmid/status/1943013171389780341

游戏亮点

1、富厚多彩的修仙玩法

除了作育学生和建设仙门外
，游戏还包括了炼丹、炼器、仙田等多种修仙玩法
，让玩家体验到修仙的方方面面。

2、自由建设的仙门地产

玩家可以自由摆放修仙宗门的修建
，打造属于自己的修仙家园
，创立仙门人的理想天下。

3、细腻细腻的游戏画面

游戏的画面细腻细腻
，每一个场景都充满了古典美感
，让玩家似乎身临其境
，感受到修仙之美。

4、社交互动的兴趣

游戏内置富厚的社交系统
，玩家可以与其他玩家组成同盟
，配合对抗强敌
，体验多人相助的兴趣
，增添了游戏的可玩性和意见意义性。

游戏评测

1、游戏玩法富厚
，内容深度十足
，给玩家带来了极佳的游戏体验。

2、画面细腻
，场景设计唯美
，让玩家陶醉其中
，感受到了修仙天下的奇幻美感。

3、挂机系统的设置知心适用
，解放了玩家的双手
，让玩家更轻松地享受游戏兴趣。

4、学生个性化塑造突出
，每个学生都有自己奇异的故事和特点
，增添了游戏的意见意义性和可玩性。

更新日志

v6.3.13版本

1.1调解问鼎苍穹席位赛的防守阵容设置规则
，现在任何时间都可以调解防守阵容

1.2优化天道树意会道果时道果数目缺乏的获取提醒
，现在会自动翻开道果宝箱
，利便祖师快捷获取

1.3优化新增仙法问道投资运动的购置提醒
，现在休赛期购置投资时
，若是无法拿满奖励则会有二次确认提醒

1.4修复一连炼制同种丹药时
，炼制质料的数目显示异常的过失