أصدرت Google نموذج EmbeddingGemma 2 المدمج متعدد الوسائط

أصدرت Google نموذج EmbeddingGemma 2

أصدرت Google نموذج EmbeddingGemma 2 المفتوح، الذي يحوّل النصوص والصور والفيديو والصوت والشيفرة إلى متجهات رقمية، لجعل البحث عن المحتوى المتشابه ومقارنته أبسط. وبـ740 مليون معامل، تقول Google إنه النموذج الأكثر إحكامًا في فئته، وأنه في معايير التضمين متعدد الوسائط يتفوق على نماذج منافسة بحجم ضعفين.

ارتفاع نتائج المعيار والأداء المحلي

يحقق EmbeddingGemma 2 درجة 78,68 في Massive Text Embedding Benchmark (Code)، أي أعلى بنحو 10 نقاط من الإصدار السابق؛ إذ كان الأخير قد حقق 68,76. وتقول Google إن هذا يضعه على قدم المساواة مع نماذج أكبر بكثير. يعمل النموذج محليًا بدون مفتاح API، وفي المتصفح عبر WebGPU يحتاج كل طلب إلى نحو 20 إلى 70 مللي ثانية. ولا يتطلب سوى نحو 191 MB من RAM، ويقلل ذاكرة قاعدة بيانات المتجهات المحلية حتى ست مرات.

RAG دون اتصال وإمكانية الوصول

وبالنسبة للمهام النصية فقط، تقول Google إن نسخة بـ270 مليون معامل تكفي أيضًا. ومع نماذج مفتوحة صغيرة مشابهة لـGemma 4، يمكن لـEmbeddingGemma 2 تشغيل تطبيقات RAG دون اتصال دون إرسال البيانات إلى خوادم خارجية. وتتوفر أوزان النموذج على Hugging Face وKaggle، مع دليل المطور والتوثيق.

المصادر: The Decoder