Google, EmbeddingGemma 2 ile metin dışı içerikleri de tek embedding alanına taşıdı

EmbeddingGemma 2, tüketici cihazlarında semantik arama ve RAG için metin, kod, görsel, video ve sesi aynı modelde buluşturuyor.

Google, EmbeddingGemma 2’yi kompakt ve açık ağırlıklı çok modlu bir embedding modeli olarak yayımladı. Modelin odağında, tüketici donanımında daha hızlı semantik arama ve RAG yer alıyor. EmbeddingGemma 2, metin, kod, görsel, video ve sesi tek bir 768 boyutlu embedding alanında temsil edebiliyor. Bu sayede geliştiriciler, her medya türü için ayrı embedding sistemleri kurmadan farklı içerikler arasında arama yapabiliyor.

Model, metin ve kod için daha küçük yapılandırmalarda ya da tam çok modlu destek için daha büyük bir yapılandırmada yüklenebiliyor. Google ayrıca EmbeddingGemma 2’nin, boyutun ya da hızın önemli olduğu durumlarda embedding’leri kısaltmaya ve bellek kullanımını azaltmaya yarayan Matryoshka Representation Learning desteği sunduğunu söylüyor. Şirketin açıklamasına göre EmbeddingGemma 2, kod arama ve teknik retrieval alanlarında EmbeddingGemma 1’in önünde yer alıyor. Model Hugging Face üzerinden erişilebilir durumda.