FunctionGemma是谷歌推出的专为函数调用优化的轻量级AI模型，基于2.7亿参数的Gemma 3基础模型开发，可在手机、浏览器等设备上实时将自然语言转换为可执行API指令。核心特点是支持本地离线运行，能精准识别用户指令并生成结构化函数调用，例如“创建日历事件”或“控制游戏元素”，准确率经微调可达85%。模型已开源，支持Hugging Face等平台调优，适用于移动应用、游戏和IoT设备的智能交互场景，显著降低云端依赖和数据隐私风险。

FunctionGemma的功能特色

• 高效轻量：参数量为270M，体积小，适合在资源受限的设备如手机、笔记本等运行，强调低延迟和数据隐私。

• 专注于函数调用：不是直接聊天的对话模型，而是作为进一步微调的基座模型，专门用于函数调用场景。

• 可定制性强：设计用于被微调，以适应特定的函数调用任务，包括多轮用例，能显著提升任务的可靠性。

• 多语言支持：使用 Gemma 的 256k 词汇表，能够高效地对 JSON 和多语言输入进行分词。

• 广泛的生态系统支持：支持使用多种工具进行微调和部署，如 Hugging Face Transformers、Unsloth、Keras、NVIDIA NeMo、LiteRT-LM、vLLM、MLX、Llama.cpp、Ollama、Vertex AI 或 LM Studio 等。

• 输入输出灵活：输入为文本字符串，输出为对输入的响应文本，总输入上下文为 32K tokens，每次请求的总输出上下文可达 32K tokens，减去请求输入的 tokens。

FunctionGemma的核心优势

• 轻量级与高效性：270M参数量使其体积小，能在资源受限的设备（如手机、嵌入式设备）上高效运行，无需依赖强大的计算资源，适合在低功耗、低延迟的场景中使用。

• 离线运行与数据隐私：完全离线运行，不依赖网络连接，确保数据在本地处理，保护用户隐私，尤其适合对数据安全要求较高的应用场景。

• 函数调用专长：专注于函数调用任务，能高效地将自然语言指令转换为具体的函数调用，适用于各种需要自动化执行任务的场景，如智能家居控制、移动应用交互等。

• 强大的微调能力：作为基座模型，易于微调以适应特定的函数调用任务，通过微调可以显著提升模型在特定任务上的性能和可靠性。

• 多语言支持：支持多种语言的输入和输出，能够处理多语言环境下的函数调用任务，具有广泛的适用性。

• 广泛的生态兼容性：与多种主流的机器学习框架和工具兼容，开发者可以使用熟悉的工具进行微调和部署，降低了开发门槛和成本。

• 开源与可扩展性：开源的特性使得开发者可以根据自身需求进行定制和扩展，能灵活地集成到不同的项目和系统中。

FunctionGemma官网是什么

• 项目官网：https://blog.google/technology/developers/functiongemma/

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/google/functiongemma

FunctionGemma的适用人群

• 移动应用开发者：需要在移动设备上实现离线智能功能，如语音助手、自动化任务处理等，FunctionGemma的轻量级和离线特性适合在手机等移动设备上部署。

• 嵌入式系统工程师：在资源受限的嵌入式设备（如智能手表、物联网设备）中集成智能功能，FunctionGemma的小体积和低功耗运行能力非常适合这类场景。

• 智能家居开发者：开发智能家居控制系统，需要将自然语言指令转换为设备控制函数，FunctionGemma能够高效地实现这一功能，提升用户体验。

• 企业级应用开发者：需要在企业内部系统中实现自动化任务调度和智能交互，FunctionGemma可以作为基础模型进行定制和微调，满足特定业务需求。

• 人工智能研究者：对轻量级语言模型和函数调用场景感兴趣的研究人员，可以利用FunctionGemma进行相关研究和实验，探索模型的优化和改进。

标签: AI, AI模型, FunctionGemma