gemma-3n-E4B-it 模型框架图+简要解析
作者：XD / 发表： 2025年6月30日 04:08 / 更新： 2025年6月30日 04:20 / 科研学习 / 阅读量：897
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1. 输入层 (INPUT STAGE)
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+------------------+ +------------------+ +--------------------+
| 图像输入 | | 文本输入 | | 音频输入 |
| (pixel_values) | | (input_ids) | | (input_features) |
+------------------+ +------------------+ +--------------------+
| | |
v v v
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2. 编码层 (ENCODING STAGE)
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+------------------+ +-----------------------------+ +---------------------------+
| Vision Tower | | 文本嵌入模块 | | Audio Tower |
| (MobileNetV5) | | 1. 生成标准词元嵌入 | | 1. 子采样卷积 (SubSample)|
+------------------+ | 2. 准备逐层输入嵌入 | | 2. Conformer 模块 (x12) |
| +-----------------------------+ +---------------------------+
v | v
+------------------+ | +------------------+
| 视觉软词元 | | | 音频软词元 |
+------------------+ | +------------------+
| | |
+-------------------------------------> | <--------------------------------------+
|
v
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3. 融合层 (FUSION STAGE)
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+-----------------------------------------+
| 特征融合模块 |
| (将视觉/音频软词元插入文本嵌入序列) |
+-----------------------------------------+
|
| [生成统一的多模态序列]
v
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4. 核心处理层 (CORE PROCESSING STAGE)
(以下为单个解码器层的详细流程，该流程共重复 35 次)
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+-----------------------------------------+
| 输入：来自上一层的隐藏状态 |
| + 并行的“逐层输入”数据 |
+--------------------+--------------------+
|
v
+-----------------------------------------+
| Step 4.1: AltUp 预测 & Pre-Attn 处理 |
| (包含 RMSNorm, LAUREL) |
+--------------------+--------------------+
|
v
+-----------------------------------------+
| Step 4.2: 自注意力模块 (滑动或全注意力) |
| (包含 GQA, RoPE 位置编码) |
+--------------------+--------------------+
|
v
+-----------------------------------------+
| Step 4.3: 注意力后处理 |
| (包含残差连接, LAUREL融合, RMSNorm) |
+--------------------+--------------------+
|
v
+-----------------------------------------+
| Step 4.4: 前馈网络 / MLP |
| (门控结构, 可能有稀疏激活) |
+--------------------+--------------------+
|
v
+-----------------------------------------+
| Step 4.5: MLP 后处理与 AltUp 校正 |
| (残差连接, Norm, AltUp Correct) |
+--------------------+--------------------+
|
v
+-----------------------------------------+
| 输出：向下一层传递隐藏状态 |
+-----------------------------------------+
| (循环34次后进入下一阶段)
v
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5. 输出层 (OUTPUT STAGE)
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+-----------------------------------------+
| 最终层 RMSNorm |
+-----------------------------------------+
|
v
+-----------------------------------------+
| 输出头 (LM Head) |
+-----------------------------------------+
|
v
+-----------------------------------------+
| 生成的文本 |
+-----------------------------------------+
Gemma-3N 模型框架详细流程
该模型的整体架构被定义为Gemma3nForConditionalGeneration，它将三个独立的编码塔（视觉、音频、文本）与一个强大的核心语言模型相结合，以实现多模态的条件生成任务。
阶段一：输入模态的独立编码
模型首先并行处理三种不同类型的输入。
1.1 视觉处理层 (Vision Tower)
- 输入: 接收原始图像数据，形式为
pixel_values张量。 - 骨干网络编码: 图像被送入一个基于
mobilenetv5_300m_enc架构的视觉编码器。model.safetensors.index.json中的大量model.vision_tower.timm_model...权重条目证实了其存在和复杂性。 - 特征提取: 经过视觉塔处理后，图像被转换成一个固定长度的特征序列，其隐藏维度为2048。
- 投影与生成软词元:
- 该特征序列被送入一个专用的
Gemma3nMultimodalEmbedder模块。 - 在这个模块中，视觉特征首先经过
RMSNorm归一化，然后通过一个线性投影层，最后再经过一次RMSNorm，最终生成256个代表图像内容的“视觉软词元”。这些软词元已经处于语言模型可以理解的语义空间中。
- 该特征序列被送入一个专用的
1.2 音频处理层 (Audio Tower)
- 输入: 接收音频特征，通常是梅尔频谱图，形式为
input_features张量，特征维度为128。 - 子采样卷积层 (
Gemma3nAudioSubSampleConvProjection):- 为了降低序列长度并提取初步特征，音频特征首先通过一个包含两层2D卷积的子采样模块。
- 这两层卷积的步长均为
[2, 2]，有效降低了时间和频率维度的分辨率。
- Conformer 编码层 (
Gemma3nAudioEncoder):- 降采样后的特征被送入一个由12个
Gemma3nAudioConformerBlock堆叠而成的Conformer编码器。 - 每个Conformer模块内部都包含自注意力（Self-Attention）、一维卷积（1D Convolution）和前馈网络（Feed-Forward Network），这是一种非常适合处理音频等时序信号的结构。
- 降采样后的特征被送入一个由12个
- 投影与生成软词元:
- 经过12层Conformer模块处理后，输出的隐藏状态（维度为1536）同样被送入一个专用的
Gemma3nMultimodalEmbedder模块。 - 经过归一化和线性投影，最终生成188个代表音频内容的“音频软词元”。
- 经过12层Conformer模块处理后，输出的隐藏状态（维度为1536）同样被送入一个专用的
1.3 文本处理层 (Text Embedding)
- 输入: 接收文本序列，形式为
input_ids（一串token ID）。 - 双嵌入流:
- 主嵌入流:
input_ids通过Gemma3nTextScaledWordEmbedding层被转换为隐藏维度为2048的词嵌入序列。这个序列中包含了特殊的占位符ID（如图像的image_token_id: 262145），用于后续的多模态信息插入。 - 逐层输入流: 同时，
input_ids被送入另一个embed_tokens_per_layer嵌入层，为后续的35个解码器层分别生成一个独立的、并行的输入序列，即“逐层输入”（Per-Layer Inputs）。
- 主嵌入流:
阶段二：多模态特征融合
- 序列拼接: 这是一个关键步骤。模型将阶段1.1生成的视觉软词元和阶段1.2生成的音频软词元，通过
masked_scatter操作，精确地“粘贴”到阶段1.3生成的主嵌入流序列中对应的占位符位置上。 - 统一序列形成: 这个操作完成后，形成了一个单一的、无缝融合了文本、视觉和音频信息的多模态嵌入序列。
阶段三：核心语言模型处理 (35个解码器层)
融合后的多模态序列，连同并行的“逐层输入”序列，被送入由35个Gemma3nTextDecoderLayer组成的解码器核心进行深度处理。下面是单个解码器层的详细流程：
- AltUp 预测与前置处理:
AltUp模块首先对该层的输出进行预测。- 预测结果经过一次RMSNorm归一化，并被送入
LAUREL低秩适配器模块。
- 自注意力计算:
- 这是信息交互的核心。模块内部使用分组查询注意力 (GQA)（8个查询头，2个键/值头）以提高效率。
- 根据当前层的索引，注意力机制可能是滑动窗口注意力（
sliding_window大小为512）或全注意力，这由config.json中的layer_types列表定义。
- 注意力后处理与融合:
- 注意力模块的输出与输入进行残差连接。
- 结果与
LAUREL模块的输出融合，形成增强的残差流，并通过一次RMSNorm归一化。
- 前馈网络 (MLP):
- 数据通过一个门控MLP（Gated MLP）进行非线性变换。
- 对于前10层，MLP的激活函数会应用稀疏化处理（稀疏度为0.95），而后续层则为密集计算。
- 最终处理与AltUp校正:
- MLP的输出再次与输入进行残差连接和归一化。
- 最终结果被送入
AltUp模块的校正步骤，并与该层的“逐层输入”融合，形成最终输出。 - 此输出被传递给下一个解码器层。
这个包含5个步骤的复杂流程会重复35次，每一层都在逐步深化模型对多模态输入的理解。
阶段四：输出生成
- 最终归一化: 经过全部35层解码器处理后，最终的隐藏状态序列通过一个顶层的
RMSNorm层进行最后一次归一化。 - 语言模型头 (
lm_head):- 归一化后的向量被送入一个线性层，即
lm_head。 - 该层将2048维的隐藏向量投影到大小为262400的词汇表空间上，生成logits（即每个词元的得分）。
- 归一化后的向量被送入一个线性层，即
- 生成文本: 这些logits经过soft-capping（上限为30.0）和softmax函数后，可以用来预测下一个最有可能的token，从而实现自回归式的文本生成。
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