Google、「Gemma 3」の量子化認識トレーニング（QAT）モデルを公開：高品質を維持しながらメモリ要件を抑え、量子化のネックを緩和

Googleは、同社のオープンAIモデルファミリー「Gemma 3」の量子化認識トレーニング（QAT）モデルを発表した。

[＠IT]

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　Googleは2025年4月18日（米国時間）、同社のオープンAI（人工知能）モデルファミリー「Gemma 3」の量子化認識トレーニング（QAT：Quantization-Aware Training）モデルを発表した。

　2025年3月に発表された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ウェイトモデルファミリーだ。1B、4B、12B、27B（10億、40億、120億、270億）の4つのパラメーターサイズで提供されている。「NVIDIA H100」のようなハイエンドGPU上でネイティブのBFloat16（BF16）精度で動作する主要モデルとしての地位を確立している。

　Gemma 3のQATモデルは、高品質を維持しながら、メモリ要件が大幅に抑えられている。QATにより、Gemma 3 27Bのような高性能モデルが、ローカル環境で「NVIDIA GeForce RTX 3090」のような消費者向けGPU上で実行可能になるという。

棒グラフは、Gemma 3のQATモデルと他の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パラメーターサイズが記載されており、一番下のドット数は、各モデルをBF16データ型で実行するために必要なNVIDIA H100 GPUの推計数を示す（提供：Google）

QATモデルを投入した背景

　上のパフォーマンス比較では、BF16を使用しているが、大規模なモデルをデプロイ（展開）する場合、ハードウェア要件（GPU数など）を大幅に削減するために、パフォーマンスを犠牲にして、FP8（8bit）などの低精度フォーマットを使用することも多い。Gemma 3についても、手持ちのハードウェアで活用したいとの要望が多い。

　そこで量子化の出番となる。AIモデルでは量子化により、モデルが保存し、応答を計算するために使用する数値（モデルのパラメーター）の精度が低下する。これは、使用する色数を減らして画像を圧縮するのと似ている。16bit（BF16）でパラメーターを表現する代わりに、より少ない8bit（INT8）や4bit（INT4）などで表現することが可能だ。

　ただし、量子化は、パフォーマンスの低下を招くことが多い。そこでGoogleは品質を維持するために、QATを利用している。QATでは、モデルを完全にトレーニングした後に量子化するのではなく、量子化プロセスをトレーニングに組み込んでいる。QATは、トレーニング中に低精度演算をシミュレートすることで、トレーニング後のパフォーマンス低下を抑えた量子化により、精度を維持しながら、より小さく高速なモデルを実現する。

VRAMの大幅な節約

　Googleは、INT4量子化により、モデルの読み込みに必要なVRAM（GPUメモリ）が、BF16を使用する場合と比べて以下のように減少するとしている。

• Gemma 3 27B：54GB（BF16）から14.1GB（INT4）に
• Gemma 3 12B：24GB（BF16）から6.6GB（INT4）に
• Gemma 3 4B：8GB（BF16）から2.6GB（INT4）に
• Gemma 3 1B：2GB（BF16）から0.5GB（INT4）に

モデルウェイトの読み込みに必要なVRAM（提供：Google）

Gemma 3モデルがさまざまなデバイスで実行可能に

　Googleによると、QATにより、Gemma 3の強力なモデルが幅広い消費者向けハードウェアで実行できるようになった。

• Gemma 3 27B（INT4 QAT）：NVIDIA GeForce RTX 3090（24GB VRAM）搭載デスクトップまたは同等のカードでGemma 3の最大モデルを快適に読み込み、ローカルで実行可能
• Gemma 3 12B （INT4 QAT）：NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU（8GB VRAM）などのノートPC GPUで効率的に実行でき、ポータブルマシンで強力なAI機能を利用できる
• 小型モデル（4B、1B）：リソースが限られたシステム（スマートフォンなど）でも利用しやすくなった

人気ツールとの容易な統合

　Googleは、開発者がこれらの新しいQATモデルを使い慣れたワークフローで利用できるようにした。Gemma 3のINT4 QATモデルとQ4_0（4bit）QATモデルは、Hugging FaceとKaggleで公開されている。以下のような人気の開発者ツールでシームレスに試せるようになっている。

• Ollama：シンプルなコマンドでGemma 3 QATモデルを実行できる
• LM Studio：直感的で使いやすいGUI（グラフィカルユーザーインタフェース）で、で、Gemma 3 QATモデルをデスクトップに簡単にダウンロードし、実行できる
• MLX：Appleシリコン搭載のMac上で、Gemma 3 QATモデルの最適化された効率的な推論を利用できる
• Gemma.cpp：Googleの専用C++実装。CPU上で直接、非常に効率的な推論を実行できる
• llama.cpp：GGUF形式のGemma 3 QATモデルをネイティブにサポートしており、既存のワークフローに簡単に統合できる