Gemini 官网

主题

Gemini 技术架构 ​

概述 ​

Gemini 的技术架构代表了当前大语言模型的最高水平。它融合了多项前沿技术，实现了强大的多模态处理能力和高效的推理性能。

核心架构组件 ​

1. Transformer 基础架构 ​

Gemini 建立在 Google 自家发明的 Transformer 架构之上。这一架构的核心特点：

输入序列 → 多头注意力机制 → 前馈神经网络 → 输出
     ↑___________残差连接___________↓

关键组件：

  • 自注意力机制（Self-Attention）：允许模型关注输入序列的不同位置
  • 多头注意力（Multi-Head Attention）：并行处理多个注意力视角
  • 位置编码（Positional Encoding）：保留序列位置信息
  • 层归一化（Layer Normalization）：稳定训练过程

2. Mixture-of-Experts (MoE) 架构 ​

Gemini 1.5 及之后的版本采用了 MoE 架构，这是实现高效计算的关键：

输入
  ↓
路由器（Router）
  ↓
┌─────┬─────┬─────┬─────┐
│专家1│专家2│专家3│ ... │ ← 只激活部分专家
└─────┴─────┴─────┴─────┘
  ↓
组合输出

MoE 的优势：

特性传统架构MoE 架构
参数规模全部激活稀疏激活
计算效率与参数成正比大幅降低
模型容量受限于计算可以更大
训练成本高相对较低

3. 多模态融合层 ​

Gemini 的多模态能力来自于其原生的多模态架构设计：

文本输入 ──→ 文本编码器 ───┐
                          │
图像输入 ──→ 视觉编码器 ───┼──→ 多模态融合层 ──→ 统一表示
                          │
音频输入 ──→ 音频编码器 ───┤
                          │
视频输入 ──→ 视频编码器 ───┘

多模态处理能力：

  • 图像理解：场景识别、物体检测、OCR、图表分析
  • 视频分析：时序理解、动作识别、视频摘要
  • 音频处理：语音识别、音乐理解、环境声音分析
  • 跨模态推理：基于多种信息源的综合推理

超长上下文技术 ​

Gemini 3 Pro 支持高达 200 万 tokens 的上下文窗口，这是通过以下技术实现的：

Ring Attention ​

一种分布式注意力计算方法，允许在多个设备间高效处理超长序列：

设备1: 处理 tokens 1-500K
设备2: 处理 tokens 500K-1M
设备3: 处理 tokens 1M-1.5M
设备4: 处理 tokens 1.5M-2M
       ↓
    环形通信同步注意力信息

优化的位置编码 ​

使用改进的旋转位置编码（RoPE）变体，支持超长序列的位置信息编码。

高效的 KV 缓存 ​

优化的键值（Key-Value）缓存机制，减少内存占用和计算开销。

训练技术 ​

大规模预训练 ​

Gemini 在海量多模态数据上进行预训练：

  • 数据规模：数万亿 tokens 的文本、图像、音频、视频数据
  • 数据质量：精心筛选和清洗的高质量数据
  • 多语言覆盖：支持 100+ 种语言

指令微调 ​

通过指令微调（Instruction Tuning）提升模型的任务执行能力：

python
# 指令格式示例
{
    "instruction": "请将以下英文翻译成中文",
    "input": "Artificial intelligence is transforming the world.",
    "output": "人工智能正在改变世界。"
}

RLHF 对齐 ​

使用人类反馈的强化学习（RLHF）使模型输出更符合人类期望：

  1. 收集人类偏好数据
  2. 训练奖励模型
  3. 使用 PPO 算法优化策略

推理优化 ​

量化技术 ​

通过模型量化降低推理成本：

精度内存占用推理速度质量损失
FP32100%基准无
FP1650%2x极小
INT825%4x小
INT412.5%8x中等

推测解码 ​

使用小型草稿模型加速生成：

大模型（验证）
    ↑
小模型（草稿生成）──→ 快速生成多个候选 token
    ↓
接受/拒绝判断

KV 缓存优化 ​

  • PagedAttention：类似操作系统的内存分页管理
  • Prefix Caching：缓存常用前缀的计算结果
  • 量化 KV 缓存：降低缓存的内存占用

安全与对齐 ​

内容安全过滤 ​

用户输入 → 安全检测 → 模型生成 → 输出过滤 → 最终输出
              ↓              ↓
           阻止            审核

偏见缓解 ​

  • 训练数据平衡
  • 对抗性测试
  • 持续监控和更新

体验 Gemini 架构的强大能力 ​

了解了 Gemini 的技术架构后，不妨亲自体验一下它的强大能力：

通过镜像站体验 Gemini 的强大推理能力

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