Gemma 3: cos’è e come funziona il nuovo modello di AI Generativa di Google

Con il lancio di Gemma 3, Google ha acceso i riflettori su un nuovo modo di intendere l’AI generativa. Non si tratta solo di un aggiornamento tecnologico: è l’apertura di un intero universo di opportunità per sviluppatori, ricercatori e aziende. 

Perché Gemma 3 è così interessante? Perché promette di abbattere le barriere di accesso a modelli AI avanzati, combinando potenza, efficienza ed una flessibilità che prima sembrava impossibile.

Cos’è Gemma 3

Gemma 3 è l’ultima famiglia di modelli open‑source di Google, pensata per portare la potenza dei modelli Gemini di fascia alta anche su hardware più accessibile. Con taglie che vanno da 1 a 27 miliardi di parametri, Gemma 3 unisce prestazioni di primo livello a requisiti computazionali contenuti: potrai vederlo in azione anche su una singola GPU moderna. È stato progettato per essere facilmente scaricabile, modificabile e distribuito secondo i termini della licenza specifica di Google.

L’obiettivo di fondo? Democratizzare l’accesso all’Intelligenza Artificiale di ultima generazione, spronando la community a sperimentare ed innovare con uno strumento di alta qualità.

Come funziona

Architettura e innovazioni principali

Alla base di Gemma 3 c’è un Transformer decoder-only con più accorgimenti per l’efficienza:

• Grouped-Query Attention (GQA): una tecnica che ottimizza l’attenzione nei modelli Transformer, permettendo di gestire sequenze molto lunghe senza appesantire il carico computazionale, migliorando così l’efficienza e la velocità del modello anche su contesti estesi. 
• Attenzione locale e globale: Gemma 3 alterna cinque livelli di attenzione locale per ogni livello di attenzione globale, una strategia che consente di mantenere bassi i consumi di memoria e allo stesso tempo di preservare la capacità del modello di collegare informazioni distribuite lungo tutto il documento, fondamentale per analizzare testi lunghi e complessi. 
• RoPE ottimizzato: i Rotary Position Embeddings sono stati potenziati aumentando la loro frequenza di base, una scelta che consente a Gemma 3 di mantenere coerenza e precisione anche nell’interpretazione di contesti lunghi, migliorando la qualità del ragionamento su sequenze molto estese di testo. 

Grazie a queste innovazioni architetturali, Gemma 3 è in grado di gestire fino a 128 000 token di contesto, equivalente a circa 96 000 parole. Questo traguardo pone Gemma 3 ai vertici tra i modelli open-source, offrendo capacità di gestione dei dati e coerenza nel ragionamento su lunghi documenti che pochi altri riescono a raggiungere.

Capacità di elaborazione di immagini e testo

Le varianti 4B, 12B e 27B sono in grado di capire non solo il testo, ma anche le immagini. Per farlo, usano un sistema intelligente chiamato SigLIP, che traduce le immagini in una forma che il modello può interpretare. Grazie alla tecnica Pan & Scan, Gemma 3 riesce a “spezzettare” immagini molto grandi in parti più piccole e analizzarle senza perdere nessun dettaglio importante. Questo significa che il modello può osservare e comprendere anche immagini complesse senza difficoltà.

Immagina un chatbot che capisce il contenuto di una foto o un sistema di document review in grado di leggere grafici inclusi in un PDF: con Gemma 3 adesso è possibile farlo in maniera ancora più semplice.

Gestione del contesto fino a 128.000 token

Una delle feature più apprezzate da sviluppatori e ricercatori è l’aumento della finestra di contesto. Con 128 000 token Gemma 3:

• Permette di esaminare grandi sezioni di manuali o documenti tecnici in una sola volta, senza bisogno di suddividerli in più parti. 
• Mantiene la coerenza in conversazioni di chat log molto ampie. 
• Supporta pipeline di Retrieval-Augmented Generation (RAG) con fonti complessive di grande entità. 

Bisogna ricordare che, mentre il modello produce le risposte, ogni nuova parola o frase va ad occupare spazio nel limite massimo di informazioni che può gestire. Per questo motivo, se si sta lavorando con testi molto lunghi, è importante organizzare bene ciò che viene inviato al modello e come si prevede di ricevere la risposta.

Funzionalità avanzate per sviluppatori

Gemma 3 offre una cassetta degli attrezzi ricca:

• Output strutturato in JSON o formati custom. 
• Modelli quantizzati (INT4, BF16, SFP8) per ridurre memoria e accelerare l’inferenza. 
• Varianti instruction-tuned pronte per rispondere a prompt complessi senza ulteriori affinamenti. 
• Modelli specialistici come ShieldGemma 2 (sicurezza immagini) e DataGemma (integrazione con Google Data Commons). 

Queste feature agevolano la creazione di applicazioni AI robuste, dalla generazione di report automatici all’orchestrazione di servizi complessi.

Function calling ed integrazione con applicazioni

Il function calling, gestito interamente via prompting, permette di definire funzioni esterne (query SQL, API REST, script personalizzati) che Gemma 3 invoca quando necessario. Lo schema di prompt comprende:

1. Setup: indicazioni precise su come formattare la chiamata (stile Python o JSON). 
2. Definizione: lista di funzioni con nome, descrizione e parametri. 

Quando Gemma decide che serve una funzione, genera esattamente la stringa corrispondente, che il tuo software intercetta, esegue e poi passa indietro al modello per produrre la risposta finale. Così ottieni chatbot che interrogano database in tempo reale o applicazioni no-code a comando vocale.

Supporto per le lingue e versatilità d’uso

Gemma 3 (4B+) parla più di 140 lingue, grazie a un tokenizer con 262 000 token e un training multilingue potenziato. Che tu stia lavorando in inglese, cinese, italiano o altre lingue, il modello risponde con precisione, rendendolo ideale per soluzioni globali.