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猫眼影戏记者 刘学伟 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
编辑｜冷猫
最近，或许是年底了，谷歌的宣布变得有些麋集 。好比昨天，谷歌宣布了在智能 / 本钱上全球性价比最高的模子 Gemini 3 Flash 。
在 Gemini 3 Flash 宣布后，各人都以为谷歌今年的模子宣布已经收官的时间，谷歌却又掏出了一个让各人都意想不到的模子更新：T5Gemma 2
T5Gemma 系列模子似乎没能给公共留下什么深刻印象 。今年 7 月，谷歌第一次宣布了 T5Gemma 模子系列，并且一口吻宣布了 32 个模子 。
从模子名称可以看出，T5Gemma 系列模子与 T5 息息相关 。T5（Text-to-Text Transfer Transformer） 是 Google 在 2019 年提出的一种编码器 - 解码器（Encoder–Decoder）大模子框架，「编解码器大模子」的头脑源头，险些都能追溯到 T5 。
T5Gemma 使用了「顺应（adaptation）」手艺将已经完成预训练的仅解码器模子转换为编码器 - 解码器架构 。
但遗憾的是，「编码器 - 解码器架构」始终没有成为大模子天下的主流，在「仅解码器」大语言模子快速迭代的大配景下难逃逐渐被边沿化的运气 。
谷歌是为数未几仍在坚持编码器 - 解码器架构大模子的玩家 。
今年上半年，谷歌宣布了开放模子 Gemma 3 系列，性能强盛，回声热烈，衍生出许多基于 Gemma 3 系列模子的优异事情 。这次更新的 T5Gemma 2 模子正是其中之一 。
简而言之：T5Gemma 2，是谷歌新一代编码器 - 解码器模子，是首个多模态和长上下文的编码器 - 解码器模子，建设在 Gemma 3 的强盛功效之上 。
主要立异和升级功效包括：
支持多模态扩展长上下文开箱即用，支持 140 多种语言效率提升的架构立异
同时，谷歌向社区宣布了 270M–270M、1B–1B 以及 4B–4B 三种规模的预训练模子，是社区中首个支持超长上下文（最高 128K）的高性能编解码器大语言模子
论文链接: https://arxiv.org/abs/2512.14856HuggingFace 链接: https://huggingface.co/collections/google/t5gemma-2博客链接: https://blog.google/technology/developers/t5gemma-2
T5Gemma 2 延续了 T5Gemma 的「顺应（adaptation）」训练蹊径：将一个预训练的纯解码器模子适配为编解码器模子；同时，底座接纳 Gemma 3 模子，通过连系 Gemma 3 中的要害立异，将这一手艺扩展到了视觉 - 语言模子领域 。
新架构，新能力
高效的架构立异
T5Gemma 2 不但仅是一次再训练 。它在继续 Gemma 3 系列许多强盛特征的同时，还举行了主要的架构变换：
1. 词嵌入绑定
在编码器与解码器之间 共享词嵌入参数 。这一设计显著降低了模子的总体参数目，使我们能够在相同的显存 / 内存占用下容纳更多有用能力 —— 这对全新的 270M–270M 紧凑模子尤为要害 。
2. 合并注重力
在解码器中，我们接纳了合并注重力机制，将自注重力（self-attention）与交织注重力（cross-attention）融合为简单、统一的注重力层 。这一做法镌汰了模子参数和架构重漂后，提升了模子并行化效率，同时也有利于推理性能的提升 。
新一代模子能力
得益于 Gemma 3 的能力，T5Gemma 2 在模子能力上实现了显著升级：
1. 多模态能力
T5Gemma 2 模子能够同时明确和处置惩罚图像与文本 。通过引入一个高效的视觉编码器，模子可以自然地完成视觉问答和多模态推理等使命 。
2. 超长上下文
我们对上下文窗口举行了大幅扩展 。借助 Gemma 3 的局部 — 全局交替注重力机制（alternating local and global attention），T5Gemma 2 能够支持最长达 128K token 的上下文输入 。
3. 大规模多语言支持
通过在规模更大、越发多样化的数据集上举行训练，T5Gemma 2 开箱即用即可支持 140 多种语言 。
性能效果
T5Gemma 2 为紧凑型编码器 - 解码器模子设定了新的标准，在要害能力领域体现精彩，继续了 Gemma 3 架构强盛的多模态和长上下文特征 。
Gemma 3、T5Gemma 和 T5Gemma 2 在五个奇异能力上的预训练性能 。
如上图所示，T5Gemma 2 展现出以下突出优势：
强盛的多模态性能：在多个基准测试中逾越 Gemma 3 。原本仅支持文本的 Gemma 3 基础模子（270M 与 1B） 乐成适配为 高效的多模态编解码器模子 。卓越的长上下文能力：相较于 Gemma 3 和 T5Gemma，在天生质量上取得了显著提升 。通过引入自力的编码器，T5Gemma 2 在处置惩罚长上下文问题时体现更佳 。周全提升的通用能力：在 代码、推理和多语言 等使命上，T5Gemma 2 整体上均优于其对应规模的 Gemma 3 模子 。
训练后性能 。这里的效果仅用于说明，研究团队对 T5Gemma 2 举行了最小的 SFT，未使用 RL 。另外请注重，预训练和训练后基准是差别的，因此差别图表中的分数不可较量 。
Gemma 3、T5Gemma 与 T5Gemma 2 的详细预训练效果 。需要注重的是，Gemma 3 的 270M 与 1B 模子，以及 T5Gemma 的 2B–2B 和 9B–9B 模子均为纯文本模子 。带有 “?” 标记的效果为近似值，无法在差别论文之间直接较量 。
Gemma 3、T5Gemma 与 T5Gemma 2 的详细后训练效果 。只管 T5Gemma 2 的后训练历程相对轻量化，但其在大大都能力维度上仍然优于 Gemma 3 。
实验效果批注，该适配战略在差别模子架构与差别模态上都具有优异的通用性，同时也验证了编解码器架构在长上下文建模方面的奇异优势 。与 T5Gemma 类似，T5Gemma 2 在预训练阶段的性能可抵达或凌驾其 Gemma 3 对应模子，而在后训练阶段则取得了显著更优的体现
我们能看到，编码器 - 解码器架构下的大模子并不弱于仅解码器架构的模子，甚至具备自己奇异的优势 。
谷歌继续坚持的编码器 - 解码器架构，能否突破被边沿化的现状，让我们拭目以待 。
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在当今社会，越来越多的人选择通过来分期平台乞贷，以知足种种消耗需求 。然而，有时由于种种缘故原由，乞贷人可能碰面临还款逾期的情形 。当乞贷金额高达4万元并泛起逾期时，许多人担心是否会有来分期公司上门催收的情形 。本文将围绕这个问题睁开讨论，并探讨逾期后是否可以要求只送还本金以及对小我私家信用的影响 。
一样平常来说，来分期公司不会容易上门催收乞贷 。他们通；嵬ü**、短信、邮件等方法与乞贷人举行相同，并鞭策其尽快还款 。然而，在严重逾期的情形下，来分期公司可能会接纳其他步伐以追回欠款 。
他们可能会委托专业催收机构举行上门催收，但这通常是在乞贷人长时间拒绝还款或无法联系到乞贷人的情形下才会接纳的极端步伐 。然而，需要明确的是，来分期公司的催收行动应该遵守相关执律例则和行业规范 。
他们不会接纳卑劣、不法或侵占小我私家隐私的催收手段 。乞贷人在面临逾期时，应该起劲与来分期公司举行相同，并起劲追求解决计划，以阻止进一步的执法危害和信用损害 。
乞贷人无法仅要求送还本金而不支付逾期用度和利息 。
乞贷条约一样平常会明确划定在逾期情形下的违约责任和相关用度 。来分期公司通；崞局ぬ踉继蹩钍杖∮馄谟枚取⒅湍山鸹蛴馄诶⒌ 。
因此，乞贷人应该相识并遵守条约中的还款划定，并实时与来分期公司相同以追求解决计划，阻止进一步的用度累积和执法效果 。
逾期还款会对小我私家信用纪录爆发负面影响 。
来分期公司通；嵯蛐庞没贡ǜ嬗馄谇樾，这将在小我私家信用纪录中留下不良纪录 。一连逾期还款可能导致小我私家信用评级下降，影响日后申请贷款、信用卡或其他金融效劳的批准与利率条件 。
因此，乞贷人应该起劲阻止逾期情形的爆发，并实时与来分期公司相同，制订新的还款妄想以减轻肩负 。
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