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董泽平
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猫眼影戏记者 华万千 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
编辑｜冷猫
最近 ，或许是年底了 ，谷歌的宣布变得有些麋集。好比昨天 ，谷歌宣布了在智能 / 本钱上全球性价比最高的模子 Gemini 3 Flash。
在 Gemini 3 Flash 宣布后 ，各人都以为谷歌今年的模子宣布已经收官的时间 ，谷歌却又掏出了一个让各人都意想不到的模子更新：T5Gemma 2
T5Gemma 系列模子似乎没能给公共留下什么深刻印象。今年 7 月 ，谷歌第一次宣布了 T5Gemma 模子系列 ，并且一口吻宣布了 32 个模子。
从模子名称可以看出 ，T5Gemma 系列模子与 T5 息息相关。T5（Text-to-Text Transfer Transformer） 是 Google 在 2019 年提出的一种编码器 - 解码器（Encoder–Decoder）大模子框架 ，「编解码器大模子」的头脑源头 ，险些都能追溯到 T5。
T5Gemma 使用了「顺应（adaptation）」手艺将已经完成预训练的仅解码器模子转换为编码器 - 解码器架构。
但遗憾的是 ，「编码器 - 解码器架构」始终没有成为大模子天下的主流 ，在「仅解码器」大语言模子快速迭代的大配景下难逃逐渐被边沿化的运气。
谷歌是为数未几仍在坚持编码器 - 解码器架构大模子的玩家。
今年上半年 ，谷歌宣布了开放模子 Gemma 3 系列 ，性能强盛 ，回声热烈 ，衍生出许多基于 Gemma 3 系列模子的优异事情。这次更新的 T5Gemma 2 模子正是其中之一。
简而言之：T5Gemma 2 ，是谷歌新一代编码器 - 解码器模子 ，是首个多模态和长上下文的编码器 - 解码器模子 ，建设在 Gemma 3 的强盛功效之上。
主要立异和升级功效包括：
支持多模态扩展长上下文开箱即用 ，支持 140 多种语言效率提升的架构立异
同时 ，谷歌向社区宣布了 270M–270M、1B–1B 以及 4B–4B 三种规模的预训练模子 ，是社区中首个支持超长上下文（最高 128K）的高性能编解码器大语言模子
论文链接: https://arxiv.org/abs/2512.14856HuggingFace 链接: https://huggingface.co/collections/google/t5gemma-2博客链接: https://blog.google/technology/developers/t5gemma-2
T5Gemma 2 延续了 T5Gemma 的「顺应（adaptation）」训练蹊径：将一个预训练的纯解码器模子适配为编解码器模子；同时 ，底座接纳 Gemma 3 模子 ，通过连系 Gemma 3 中的要害立异 ，将这一手艺扩展到了视觉 - 语言模子领域。
新架构 ，新能力
高效的架构立异
T5Gemma 2 不但仅是一次再训练。它在继续 Gemma 3 系列许多强盛特征的同时 ，还举行了主要的架构变换：
1. 词嵌入绑定
在编码器与解码器之间 共享词嵌入参数。这一设计显著降低了模子的总体参数目 ，使我们能够在相同的显存 / 内存占用下容纳更多有用能力 —— 这对全新的 270M–270M 紧凑模子尤为要害。
2. 合并注重力
在解码器中 ，我们接纳了合并注重力机制 ，将自注重力（self-attention）与交织注重力（cross-attention）融合为简单、统一的注重力层。这一做法镌汰了模子参数和架构重漂后 ，提升了模子并行化效率 ，同时也有利于推理性能的提升。
新一代模子能力
得益于 Gemma 3 的能力 ，T5Gemma 2 在模子能力上实现了显著升级：
1. 多模态能力
T5Gemma 2 模子能够同时明确和处置惩罚图像与文本。通过引入一个高效的视觉编码器 ，模子可以自然地完成视觉问答和多模态推理等使命。
2. 超长上下文
我们对上下文窗口举行了大幅扩展。借助 Gemma 3 的局部 — 全局交替注重力机制（alternating local and global attention） ，T5Gemma 2 能够支持最长达 128K token 的上下文输入。
3. 大规模多语言支持
通过在规模更大、越发多样化的数据集上举行训练 ，T5Gemma 2 开箱即用即可支持 140 多种语言。
性能效果
T5Gemma 2 为紧凑型编码器 - 解码器模子设定了新的标准 ，在要害能力领域体现精彩 ，继续了 Gemma 3 架构强盛的多模态和长上下文特征。
Gemma 3、T5Gemma 和 T5Gemma 2 在五个奇异能力上的预训练性能。
如上图所示 ，T5Gemma 2 展现出以下突出优势：
强盛的多模态性能：在多个基准测试中逾越 Gemma 3。原本仅支持文本的 Gemma 3 基础模子（270M 与 1B） 乐成适配为 高效的多模态编解码器模子。卓越的长上下文能力：相较于 Gemma 3 和 T5Gemma ，在天生质量上取得了显著提升。通过引入自力的编码器 ，T5Gemma 2 在处置惩罚长上下文问题时体现更佳。周全提升的通用能力：在 代码、推理和多语言 等使命上 ，T5Gemma 2 整体上均优于其对应规模的 Gemma 3 模子。
训练后性能。这里的效果仅用于说明 ，研究团队对 T5Gemma 2 举行了最小的 SFT ，未使用 RL。另外请注重 ，预训练和训练后基准是差别的 ，因此差别图表中的分数不可较量。
Gemma 3、T5Gemma 与 T5Gemma 2 的详细预训练效果。需要注重的是 ，Gemma 3 的 270M 与 1B 模子 ，以及 T5Gemma 的 2B–2B 和 9B–9B 模子均为纯文本模子。带有 “?” 标记的效果为近似值 ，无法在差别论文之间直接较量。
Gemma 3、T5Gemma 与 T5Gemma 2 的详细后训练效果。只管 T5Gemma 2 的后训练历程相对轻量化 ，但其在大大都能力维度上仍然优于 Gemma 3。
实验效果批注 ，该适配战略在差别模子架构与差别模态上都具有优异的通用性 ，同时也验证了编解码器架构在长上下文建模方面的奇异优势。与 T5Gemma 类似 ，T5Gemma 2 在预训练阶段的性能可抵达或凌驾其 Gemma 3 对应模子 ，而在后训练阶段则取得了显著更优的体现
我们能看到 ，编码器 - 解码器架构下的大模子并不弱于仅解码器架构的模子 ，甚至具备自己奇异的优势。
谷歌继续坚持的编码器 - 解码器架构 ，能否突破被边沿化的现状 ，让我们拭目以待。
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审核：布莱塔妮
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