Per-Layer Embeddings

Per-Layer Embeddings是谷歌公司於2025年5月21日在I/O開發者大會上發布的多模態AI模型Gemma 3n的核心技術，專為端側設備設計。

該技術通過分層參數處理機制，使5B和8B參數模型在加速器記憶體中僅需2B和4B存儲空間。開發者可通過Google AI Studio進行瀏覽器端訪問，或使用Google AI Edge SDK集成文本與圖像處理功能。

基本介紹

• 軟體名稱：Per-Layer Embeddings
• 上線時間：2025年5月21日
• 開發商：谷歌

發展歷程

2025年5月21日訊息，今天召開的 2025 年 I/O 開發者大會上，谷歌推出了 Gemma 3n 端側多模態 AI 模型。

主要功能

Gemma 3n可以在記憶體小於 2GB 的設備上運行，採用 Gemini Nano 同款架構，但性能表現更出色。

Gemma 3n 的最大亮點在於採用了谷歌 DeepMind 開發的 Per-Layer Embeddings（PLE）技術，顯著降低了模型的記憶體需求。儘管其參數量分別為 5B 和 8B，但記憶體占用僅相當於 2B 和 4B 模型。

Gemma 3n 在移動設備上的回響速度提升 1.5 倍，質量也優於 Gemma 3 4B 版本。

Gemma 3n 在非英語語言處理上也有突破，尤其在日語、德語、韓語、西班牙語和法語中表現優異，在多語言基準測試 WMT24++ 中，該模型得分高達 50.1%。

用戶無需任何設定，目前可通過 Google AI Studio 直接在瀏覽器中使用 Gemma 3n；開發者則可通過 Google AI Edge 集成本地功能，支持文本和圖像理解與生成，未來還將擴展更多能力。