Google Gemma系列AI模型分析报告
核心模型概览
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MedGemma
- 参数规模：4B/27B双版本
- 医疗专用模型，支持FHIR医疗数据标准
- 应用场景：
✓ 医学图像分类（4B版）
✓ 医学图像解读（27B版）
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DolphinGemma
- 参数规模：400M轻量级
- 特殊功能：
✓ 鲸类听觉增强遥测技术（CHAT）
✓ 美国手语（ASL）处理 - 合作机构：佐治亚理工学院
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基础架构
- 支持SigLIP跨模态处理
- GPU加速优化
关键技术方案
模型适配方法
| 方法 | 技术细节 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 提示工程 | 上下文学习/小样本学习 | 快速原型开发 |
| 微调 | LoRA技术/Token优化 | Notebook环境部署 |
| 智能编排 | 结合Gemini Pro实时推理 | 医疗Web应用 |
开发生态
- 资源获取：GitHub提供Demo
- 使用条款：需遵守Health AI Developer Foundations协议
- 配套工具链：
✓ Gemini Live交互系统
✓ 医疗FHIR数据接口
数据亮点
- 参数跨度：400M→27B（67.5倍差异）
- 图像模型：4B版专注分类，27B版强化解读
- 轻量化：DolphinGemma仅400M参数支持边缘计算
行业应用
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医疗健康
- 医学影像分析双模型架构
- 符合FHIR标准的医疗数据交互
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无障碍技术
- ASL手语实时处理（延迟<1秒）
- 海洋生物听觉辅助研究
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教育科研
- 与佐治亚理工学院合作CHAT项目
- 开源Notebook教学资源
