What is EmbeddingGemma?
EmbeddingGemmaは、3億800万パラメータを誇る強力な多言語テキスト埋め込みモデルです。モバイルフォン、ラップトップ、タブレットといった日常的に使用されるデバイス上で、シームレスな動作を実現するために緻密に最適化されています。テキストを数値表現に変換することで、開発者は情報検索、セマンティック検索、分類などのタスクに対応するインテリジェントなオンデバイスアプリケーションを構築できます。これは、ユーザーのプライバシーと効率性を最優先に考慮しています。
主な機能
🌍 多言語対応: 100以上の言語でトレーニングされているEmbeddingGemmaは、幅広い言語理解を提供し、アプリケーションが多様なグローバルテキストデータを高精度で処理・解釈することを可能にします。
📏 柔軟な出力次元: マトリョーシカ表現学習（Matryoshka Representation Learning、MRL）を活用することで、埋め込みの出力次元を768から128までカスタマイズできます。この柔軟性により、埋め込み品質、処理速度、ストレージ効率の最適なバランスを細かく調整することが可能です。
⚡ オンデバイスでの効率性: 性能を追求して設計されたEmbeddingGemmaは、200MB未満のRAMで動作し、EdgeTPU上では22ミリ秒未満で埋め込みを生成します。これにより、ユーザーデバイス上で高速かつ滑らかで応答性の高いAI体験が保証されます。
🔒 オフラインとセキュリティ: インターネット接続なしで、デバイスのハードウェア上で直接ドキュメント埋め込みを生成します。この設計は、機密性の高いユーザーデータを本質的に保護し、プライバシーを確保するとともに、アプリケーションに堅牢なオフライン機能を提供します。
📖 豊富なコンテキストウィンドウ: 2Kトークンのコンテキストウィンドウを備えているため、EmbeddingGemmaは大量のテキストデータやドキュメントを処理・理解し、高品質な埋め込み生成のための包括的な入力となります。
ユースケース
EmbeddingGemmaは、開発者が革新的でプライバシーを重視したアプリケーションを構築することを可能にします。
モバイルファーストのRAGパイプライン: EmbeddingGemmaをGemma 3nなどのモデルと統合することで、モバイルデバイス上で完全に動作するRetrieval Augmented Generation (RAG) パイプラインを構築できます。これにより、ローカルデータに基づいた文脈に沿ったAI生成の回答が可能となり、パーソナライズされたアシスタントや専門的なチャットボットに最適です。
セキュアなオフライン検索: インターネット接続がなくても、個人ファイル、テキスト、メール、通知などをデバイス上で直接、インテリジェントに検索する機能を提供します。ユーザーは機密データを自身のハードウェア上でプライベートかつ安全に保ちながら、関連情報を迅速に見つけることができます。
インテリジェントなモバイルエージェント: ユーザーのクエリを関連する機能呼び出しに分類するモバイルアプリケーションを開発します。EmbeddingGemmaは、これらのエージェントがユーザーの意図を理解し、より効果的に応答するのを助け、オンデバイスAIの応答性と有用性を向上させます。
独自の利点
EmbeddingGemmaは、コンパクトで効率的な設計でありながら、最先端の性能を発揮することで、その分野において際立っています。
そのサイズでクラス最高の性能: EmbeddingGemmaは、Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)において、5億パラメータ未満のオープン多言語テキスト埋め込みモデルの中で最高ランクを獲得しています。サイズがほぼ2倍の一般的なモデルに匹敵する品質を達成し、検索、分類、クラスタリングタスクにおいて優れた精度を提供します。
オンデバイス自律性のために設計: サーバーサイドモデルとは異なり、EmbeddingGemmaはオンデバイスでのオフライン動作のためにゼロから構築されています。これにより、プライバシーが確保され、レイテンシが削減され、クラウド接続への依存が解消されます。データセキュリティと即座の応答が最優先されるアプリケーションにとって理想的です。
シームレスな統合: 開発者の利便性を考慮して設計されたEmbeddingGemmaは、
sentence-transformers、llama.cpp、MLX、Ollama、LiteRT、LangChainといった人気のオンデバイスAIツールやフレームワークと容易に統合でき、開発ワークフローを加速させます。
結論
EmbeddingGemmaは、オンデバイスAI開発において、性能、効率性、プライバシーの比類ない組み合わせを提供します。ユーザーのハードウェア上で直接動作する、応答性とセキュリティの高いアプリケーションを構築するために不可欠な、高品質かつ多言語対応の埋め込みを提供します。
EmbeddingGemmaが次期プロジェクトをどのように強化し、オンデバイスインテリジェンスの新たな可能性を切り開くか、ぜひご検討ください。
よくある質問
テキスト埋め込みモデルとは何ですか？ テキスト埋め込みモデルは、人間の言語（単語、文、またはドキュメントなど）を数値ベクトルに変換します。これらのベクトルはテキストのセマンティックな意味を捉え、コンピューターが単語間の関係を理解し、類似ドキュメントの検索やテキストの分類などのタスクを実行できるようにします。
EmbeddingGemmaはどのようにデータプライバシーを確保しますか？ EmbeddingGemmaは、ユーザーのデバイスハードウェア上で完全に動作するように設計されています。これにより、機密性の高いユーザーデータがデバイスを離れてクラウドで処理されることがなくなり、インターネット経由での情報送信に伴うプライバシー上の懸念が解消されます。
マトリョーシカ表現学習（MRL）とは何ですか？ MRLは、EmbeddingGemmaが単一のモデルから様々な次元（例：768、512、256、128）の埋め込みを生成できるようにする技術です。これにより、開発者は、特定のアプリケーションに必要な品質と、速度およびメモリの制約との間で完璧なバランスを取る埋め込みサイズを選択する柔軟性を得られます。
More information on EmbeddingGemma
Launched
Pricing Model
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EmbeddingGemma was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-09-06.
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