T5Gemma 2 – 谷歌开源的长上下文编码器-解码器模型

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T5Gemma 2是什么

T5Gemma 2 是谷歌开源的新型端侧多模态长上下文编码器 – 解码器模型。模型回归优化了经典 Transformer 架构，引入绑定词嵌入和合并注意力机制等创新，参数规模有 270M – 270M、1B – 1B 和 4B – 4B 等多种版本。模型在多模态性能、长上下文处理以及通用能力上均优于对应规模的 Gemma 3，支持超 140 种语言，适用手机等设备的快速实验与部署，为端侧 AI 应用开辟了新道路。

T5Gemma 2的主要功能

多模态理解与生成 ：同时处理文本和图像信息，可执行视觉问答、多模态推理等任务，比如根据图像内容回答相关问题，将图像信息与文本描述相结合进行生成。
长上下文处理 ：具备强大的长上下文能力，能处理长达 128K 个标记的上下文窗口，适合需要长文本理解和生成的场景，如长篇文档的总结、长故事的续写等。
编码 – 解码功能 ：作为编码器 – 解码器模型，将输入的文本或图像编码成向量，通过解码器生成目标文本，用于翻译、文本改写、摘要生成等多种自然语言处理任务。
多语言支持 ：支持超过 140 种语言，满足不同语言环境下的应用需求，实现跨语言的文本处理和生成。
端侧高效部署 ：模型参数紧凑，适合在手机、浏览器等端侧设备上快速部署和运行，为端侧应用提供强大的 AI 能力支持。

T5Gemma 2的技术原理

编码器 – 解码器架构：T5Gemma 2 采用经典的编码器 – 解码器架构，编码器负责处理输入（如文本或图像），生成语义向量；解码器基于向量生成目标输出（如文本描述）。
多模态能力：T5Gemma 2 集成一个高效的视觉编码器（如 SigLIP），将图像转换为 256 个嵌入向量，向量被输入到编码器中进行视觉理解。通过将视觉特征和文本特征融合，模型能同时处理文本和图像信息，支持多模态任务，如视觉问答（VQA）和图像描述生成。
长上下文处理：T5Gemma 2 采用交替局部和全局注意力机制，能处理长达 128K 的上下文窗口，显著提升长上下文任务的性能。通过调整位置编码的频率，模型在处理长序列时能更好地捕捉局部和全局信息。
模型适配技术：T5Gemma 2 的参数初始化来自预训练的纯解码器模型（如 Gemma 3），通过 UL2 预训练目标进行适配，继承预训练模型的语言理解能力。这种适配策略不仅适用于文本任务，还扩展到了多模态和长上下文任务，证明了其通用性和高效性。
效率优化：T5Gemma 2 将编码器和解码器的词嵌入层绑定在一起，共享参数，显著减少模型的总参数量，提高模型的效率。将解码器中的自注意力和交叉注意力合并为一个统一的模块，减少模型参数和架构复杂性，同时提高推理效率。