Google стверджує, що EmbeddingGemma 2 перевершує конкуруючі моделі для векторних подань, удвічі більші за неї

Google випустила EmbeddingGemma 2, відкриту модель, яка перетворює текст, зображення, відео, аудіо та код на числові вектори, щоб схожий контент можна було легше знаходити й порівнювати. За словами Google, модель має 740 мільйонів параметрів, є найкомпактнішою моделлю такого типу та перевершує моделі-конкуренти розміром до удвічі більшим за її власний у мультимодальних тестах векторних представлень.

Модель працює локально без ключа API. У браузері кожен запит через WebGPU займає приблизно від 20 до 70 мілісекунд. Їй потрібно лише близько 191 МБ оперативної пам’яті, а обсяг локального сховища векторної бази даних скорочується до шести разів. Для завдань, що працюють лише з текстом, достатньо версії з 270 мільйонами параметрів.

У поєднанні з невеликими відкритими моделями, як-от Gemma 4, EmbeddingGemma 2 може запускати офлайн-застосунки RAG без надсилання даних на зовнішні сервери. Ваги моделі доступні на Hugging Face і Kaggle, а також доступні посібник для розробників і документація.

Новини ШІ без хайпу — відібрані людьми

Підпишіться на THE DECODER, щоб читати без реклами, отримувати щотижневу розсилку про ШІ, наш ексклюзивний передовий звіт «AI Radar» шість разів на рік, повний доступ до архіву та доступ до розділу коментарів.