FunctionGemma – 谷歌开源专为函数调用优化的AI模型
FunctionGemma是什么
FunctionGemma 是谷歌开源的专注于函数调用优化的轻量化AI模型,参数量为 2.7 亿。模型基于 Gemma 3 架构,专为在手机、浏览器等端侧设备上运行而设计,能将自然语言转化为可执行的 API 动作,实现智能体与工具的高效交互。模型具备强大的多步骤推理和任务执行能力,支持离线运行,广泛应用于手机语音助手、家庭自动化控制等场景,满足用户对 AI“能干活”的需求,推动 AI 从对话式接口向主动体的转变。

FunctionGemma的主要功能
- 自然语言到函数调用的转换:将用户的自然语言指令转化为结构化的函数调用,例如将“明天早上 7 点叫醒我”转化为调用闹钟设置的 API 函数。
- 多步骤任务执行:支持复杂的多步骤任务分解和执行,例如在指令“在顶排种满向日葵,然后给它们浇水”中,模型会将其分解为多个函数调用,依次执行种植和浇水的操作。
- 本地化运行与隐私保护:专为端侧设备(如手机、IoT 设备)设计,支持在本地运行,无需联网,确保用户数据的隐私和低延迟响应。
- 多语言支持:支持多种语言输入,能处理不同语言的指令并转化为相应的函数调用。
- 定制化训练:提供微调工具,开发者能根据具体应用场景对模型进行定制化训练,进一步提升其在特定任务上的性能和可靠性。
- 智能体交互:作为独立的智能体执行本地任务,也可以作为“智能路由器”,将复杂任务分发到云端或其他设备上的更大型模型中,实现高效的系统协同工作。
FunctionGemma的技术原理
- 基于 Gemma 3 的架构优化:FunctionGemma 是在 Gemma 3 架构的基础上进行优化的轻量化模型。继承 Gemma 3 的高效解码器结构,针对函数调用任务进行专门的微调和优化。
- 模型适配与微调:采用“模型适配”技术,将经过大规模预训练的 Gemma 3 模型权重映射到新的任务专用结构中。通过在特定数据集(如移动设备上的常见任务)上进行微调,模型能学习到精准的函数调用模式,在端侧任务中表现出色。
- 结构化输出能力:模型经过训练,能生成结构化的数据(如 JSON 格式),数据能直接用于调用外部 API 或执行系统命令,实现自然语言与软件接口之间的无缝对接。
- 端侧优化:为在资源受限的端侧设备上高效运行,FunctionGemma 进行多方面的优化,包括模型量化(如 Int8 或 Int4 量化)降低内存占用和功耗,和优化词汇表高效处理 JSON 和多语言输入。
FunctionGemma的项目地址
项目官网:https://blog.google/technology/developers/functiongemma/
HuggingFace模型库:https://huggingface.co/collections/google/functiongemma
FunctionGemma的应用场景
- 手机语音助手:集成到手机系统中,实现如设置提醒、控制手电筒、管理日程等本地任务的语音指令执行,提升交互效率。
- 智能家居控制:作为智能家居中枢,通过语音指令控制灯光、温度等设备,或执行“睡眠模式”等场景化操作。
- 游戏交互:用于语音控制游戏,如分解“种向日葵并浇水”等复杂指令为游戏函数调用,增强游戏互动性。
- 移动办公应用:在移动办公场景中,通过语音指令完成邮件发送、文档编辑等任务,提高工作效率。
- 健康与健身应用:集成到健康设备或健身应用中,记录健康数据、指导健身动作,提供个性化健康管理。
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