מודלGemini
Google משיקה את EmbeddingGemma 2 המולטי-מודלי
כותרת המקור: EmbeddingGemma 2: an open, lightweight multimodal embedding model
- תאריך
- חברה
- סוג
- מודל
- מקור
- Googleלקריאה במקור (נפתח בחלון חדש)
בשפה פשוטה
- מה זה
- גוגל השיקה את EmbeddingGemma 2, מודל פתוח וקל משקל ליצירת ייצוגים מספריים של מידע. המודל תומך כעת בשילוב של טקסט, קוד, תמונות, וידאו ואודיו במרחב אחד.
- איך זה עובד
- המודל פועל ישירות על מכשירי קצה כמו טלפונים ניידים ומאפשר לעבד מידע באופן מקומי ללא צורך בחיבור לאינטרנט. הוא בנוי בצורה מודולרית כך שניתן להשתמש רק בחלקים הדרושים, למשל רק בטקסט, כדי לחסוך בזיכרון המכשיר.
- איפה זה זמין
- המודל זמין להורדה בפלטפורמות Hugging Face ו-Kaggle, ויהיה זמין בהמשך גם ב-Model Garden של Gemini Enterprise Agent Platform. הוא מיועד להרצה מקומית על גבי חומרת קצה של משתמשים.
- דוגמה
- חיפוש של קטע וידאו ספציפי מתוך הקלטת קול, או חיפוש בתוך שעות של הקלטות שמע באמצעות שאילתת טקסט.
למפתחים
- מה זה
- שוחרר מודל ה-embeddings המולטימודלי המקומי EmbeddingGemma 2, המבוסס על ארכיטקטורת Gemma 4 ובעל 740 מיליון פרמטרים. המודל מופץ תחת רישיון Apache 2.0 וממפה טקסט, קוד, תמונות, וידאו ואודיו למרחב וקטורי משותף.
- איך זה עובד
- המודל מציע מבנה מודולרי המאפשר שימוש ב-270 מיליון פרמטרים לטקסט בלבד, עם מקודדי ראייה ואודיו אופציונליים. הוא משתמש בטכנולוגיית Matryoshka Representation Learning לצמצום ממדי הווקטור מ-768 ל-512, 256 או 128, ומציע חלון הקשר של 8K טוקנים.
- איפה זה זמין
- המודל זמין ב-Hugging Face וב-Kaggle, ונתמך בספריות כמו LiteRT, MediaPipe, transformers, llama.cpp ו-Ollama. הוא מיועד להרצה מקומית על מכשירי קצה ודפדפנים.
- דוגמה
- אינדוקס מקומי של קוד מקור, חיפוש סמנטי בבסיס קוד, או בניית מערכות RAG מקומיות בשילוב עם Gemma 4.
הפרסום המקורי
הכותרת וההסבר בעמוד הזה מבוססים על הפרסום של Google. את כל הפרטים אפשר לקרוא במקור.
EmbeddingGemma 2: an open, lightweight multimodal embedding model
לקריאה במקור (נפתח בחלון חדש)