Google、ノートPCなどさまざまなデバイスで実行可能なオープンモデル「Gemma 3」を発表 何が特徴なのか：「単一のGPUやTPUで実行可能」「高いパフォーマンス」をうたう

Googleは、同社の「Gemini 2.0」モデルと同じ研究および技術に基づいて構築された軽量なオープンモデルのコレクション「Gemma 3」を発表した。

[＠IT]

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　Googleは2025年3月12日（米国時間）、オープンなAI（人工知能）モデルファミリー「Gemma」の最新版となる「Gemma 3」を発表した。

　Gemma 3は、Googleの「Gemini 2.0」モデルと同じ研究および技術に基づいて構築された、軽量で高性能なオープンモデルのコレクションだという。ノートPCからワークステーションまで、さまざまなデバイスで直接動作する。1B、4B、12B、27B（10億、40億、120億、270億）のサイズで提供され、ハードウェアとパフォーマンスのニーズに合わせて選択できる。

GPU/TPUで実行可能　Gemma 3の特徴

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　Gemma 3は以下の特徴を持っている。

単一のGPU/TPUで実行可能、高パフォーマンスを実現

　Gemma 3は、同クラスのモデルの中でも先端レベルのパフォーマンスを実現するという。LMArenaのリーダーボードにおける人間の選好による予備的評価では「Llama3-405B」「DeepSeek-V3」「o3-mini」を上回っている。「開発者は単一のGPU（Graphics Processing Unit）またはTPU（Tensor Processing Unit）を搭載するホストで優れたユーザー体験を提供できる」と、Googleは述べている。

140以上の言語に対応

　35以上の言語をすぐに使える状態でサポートし、140以上の言語について、サポートするようトレーニングされている。グローバルなアプリケーション開発が可能だという。

高度なテキストおよび視覚的推論能力

　テキストおよび画像の入力とテキストの出力に対応する（1Bモデルは画像入力に対応していない）。画像、テキスト、短い動画を分析するアプリケーションを簡単に構築できる。

拡張されたコンテキストウィンドウで複雑なタスクを処理

　Gemma 3の12万8000トークンのコンテキストウィンドウにより、アプリケーションは大量の情報を処理して理解し、より高度な機能を実現できるという。

関数呼び出しによるAI駆動型ワークフローの作成

　関数呼び出しと構造化出力をサポートし、タスクの自動化とエージェント体験の構築を支援する。

5つの量子化レベル（ビット深度）で目的のパフォーマンスを効率的に実現

　Gemma 3では4つのパラメーターサイズのモデルを、5つの精度レベル（32bitの完全精度から、BF16〈16bit〉、SFP8〈8bit〉、Q4_0〈4bit〉、INT4〈4bit〉まで）で使用できる。これにより、機能と処理サイクル、メモリコスト、消費電力というトレードオフを調整し、要件に合わせてパラメーターサイズと精度レベルの組み合わせを選択し、目的のパフォーマンスを効率的に実現できる。

棒グラフは、各AIモデルを使用したチャットbotのパフォーマンススコア（Chatbot Arena Eloスコア）を示している。数値が大きいほどユーザーの評価が高い。棒グラフの下には各モデルのサイズが記載されている。一番下のドット数は、必要な「NVIDIA H100 GPU」の数を示す。Gemma 3 27Bは、同GPUを8個必要とする（提供：Google）

画像安全性チェッカー「ShieldGemma 2」

　Googleは、Gemma 3を基盤として構築した強力な画像安全性チェッカーである「ShieldGemma 2」も発表した。ShieldGemma 2は、危険なコンテンツ、性的露骨表現、暴力の3つのカテゴリーで安全ラベルを出力する。開発者は安全性ニーズやユーザーに合わせてShieldGemmaをカスタマイズできる。

Gemma 3の使用と既存ツールとの統合

　Gemma 3は、既存のワークフローにシームレスに統合できる。

• Hugging Face Transformers、Ollama、JAX、Keras、PyTorch、Google AI Edge、UnSloth、vLLM、Gemma.cppをサポートしており、プロジェクトに最適なツールを柔軟に選択できる
• 「Google AI Studio」でGemma 3を試すことができる。セットアップは不要だ。Google AI Studioから直接APIキーを取得し、「Google GenAI SDK」を通じてGemma 3を使用することもできる。KaggleやHugging FaceからGemma 3モデルをダウンロードすることも可能だ
• Gemma 3には、効率的なファインチューニングと推論のためのレシピを含む改良されたコードベースが付属している。Google Colab、Vertex AI、あるいはゲーム用GPUなど、好みのプラットフォームでモデルをトレーニングし、適応させることができる
• Gemma 3は、Vertex AI、Cloud Run、Google GenAI API、ローカル環境、その他のプラットフォームなど、さまざまなデプロイ（展開）オプションを提供する
• NVIDIAはGemma 3モデルを直接最適化し、同社のあらゆるサイズのGPUで最大限のパフォーマンスが得られるよう支援する
• Gemma 3は、Google Cloud TPUに最適化されており、オープンソースのROCmスタックを介してAMD GPUとも統合されている