Google שיחררה את EmbeddingGemma 2, מודל הטמעה מולטימודלי קומפקטי

Google שיחררה את EmbeddingGemma 2

Google שיחררה את EmbeddingGemma 2, מודל פתוח שממיר טקסט, תמונות, וידאו, שמע וקוד לוקטורים מספריים, כדי שחיפוש והשוואה של תוכן דומה יהיו פשוטים יותר. עם 740 מיליון פרמטרים, לטענת Google, זהו המודל הקומפקטי ביותר מסוגו והוא עולה על מודלי הטמעה מתחרים גדולים פי שניים בבנצ'מרקים להטמעה מולטימודלית.

עלייה בבנצ'מרק וביצועים מקומיים

EmbeddingGemma 2 מקבל 78,68 נקודות ב-Massive Text Embedding Benchmark (Code), כמעט 10 נקודות יותר מהקודם; לקודם היו 68,76 נקודות. לטענת Google, זה משווה אותו למודלים גדולים בהרבה. המודל פועל מקומית, ללא מפתח API, ובדפדפן באמצעות WebGPU כל בקשה אורכת כ-20 עד 70 מילישניות. הוא דורש רק כ-191 MB של RAM ומפחית את הזיכרון של מסד נתונים וקטורי מקומי פי שישה.

RAG לא מקוון ונגישות

למשימות טקסט בלבד, לטענת Google, מספיקה גרסה עם 270 מיליון פרמטרים. יחד עם מודלים פתוחים קטנים דמויי Gemma 4, EmbeddingGemma 2 יכול להפעיל יישומי RAG לא מקוונים מבלי לשלוח נתונים לשרתים חיצוניים. משקלי המודל זמינים ב-Hugging Face וב-Kaggle, יחד עם מדריך למפתחים ותיעוד.

מקורות: The Decoder