EmbeddingGemma

EmbeddingGemma – это мощная мультиязычная модель текстовых эмбеддингов с 308 миллионами параметров, тщательно оптимизированная для бесперебойной работы на повседневных устройствах, таких как мобильные телефоны, ноутбуки и планшеты. Она преобразует текст в числовые представления, позволяя разработчикам создавать интеллектуальные приложения для работы непосредственно на устройстве для таких задач, как извлечение информации, семантический поиск и классификация, при этом уделяя первостепенное внимание конфиденциальности пользователей и эффективности.

Ключевые особенности

• 🌍 Мультиязычность: Обученная на более чем 100 языках, EmbeddingGemma обеспечивает широкое понимание языка, позволяя вашим приложениям обрабатывать и интерпретировать разнообразные глобальные текстовые данные с высокой точностью.

• 📏 Гибкие размеры выходных эмбеддингов: Используйте Matryoshka Representation Learning (MRL) для настройки размеров выходных эмбеддингов от 768 до 128. Такая гибкость позволяет тонко настраивать оптимальный баланс между качеством эмбеддингов, скоростью обработки и эффективностью хранения.

• ⚡ Эффективность на устройстве: Разработанная для высокой производительности, EmbeddingGemma работает, используя менее 200 МБ оперативной памяти, и генерирует эмбеддинги менее чем за 22 миллисекунды на EdgeTPUs. Это обеспечивает быстрый, плавный и отзывчивый пользовательский опыт ИИ непосредственно на устройствах пользователей.

• 🔒 Автономность и безопасность: Генерируйте эмбеддинги документов непосредственно на аппаратном обеспечении устройства без подключения к интернету. Такое проектное решение изначально защищает конфиденциальные пользовательские данные, обеспечивая конфиденциальность и надежную автономную функциональность для ваших приложений.

• 📖 Обширное контекстное окно: С окном контекста в 2K токенов EmbeddingGemma может обрабатывать и понимать значительные объемы текстовых данных и документов, предоставляя исчерпывающие данные для генерации высококачественных эмбеддингов.

Сценарии использования

EmbeddingGemma позволяет разработчикам создавать инновационные приложения, ориентированные на конфиденциальность:

• RAG-конвейеры, ориентированные на мобильные устройства: Интегрируйте EmbeddingGemma с моделями, такими как Gemma 3n, для создания конвейеров Retrieval Augmented Generation (RAG), которые полностью работают на мобильных устройствах. Это позволяет получать контекстно-релевантные ответы, генерируемые ИИ и основанные на локальных данных, что идеально подходит для персонализированных помощников или специализированных чат-ботов.

• Безопасный офлайн-поиск: Обеспечьте интеллектуальные возможности поиска по личным файлам, текстам, электронным письмам и уведомлениям непосредственно на устройстве, даже без подключения к интернету. Пользователи могут быстро находить необходимую информацию, при этом их конфиденциальные данные остаются приватными и защищенными на их аппаратном обеспечении.

• Интеллектуальные мобильные агенты: Разрабатывайте мобильные приложения, которые классифицируют пользовательские запросы по соответствующим вызовам функций. EmbeddingGemma помогает этим агентам понимать намерения пользователя и реагировать более эффективно, повышая отзывчивость и полезность ИИ, работающего на устройстве.

Уникальные преимущества

EmbeddingGemma выделяется в своем классе, предлагая передовую производительность в компактном и эффективном дизайне:

• Лучшая в своем классе производительность для своего размера: EmbeddingGemma является самой высокорейтинговой открытой мультиязычной моделью текстовых эмбеддингов с менее чем 500 миллионами параметров в бенчмарке Massive Text Embedding Benchmark (MTEB). Она достигает качества, сопоставимого с популярными моделями, почти вдвое большими по размеру, обеспечивая превосходную точность для задач извлечения, классификации и кластеризации.

• Разработан для автономной работы на устройстве: В отличие от серверных моделей, EmbeddingGemma изначально создана для автономной работы непосредственно на устройстве. Это обеспечивает конфиденциальность, снижает задержки и устраняет зависимость от облачного подключения, делая ее идеальной для приложений, где безопасность данных и немедленный отклик имеют первостепенное значение.

• Бесшовная интеграция: Разработанная для удобства разработчиков, EmbeddingGemma легко интегрируется с популярными инструментами и фреймворками ИИ, работающими на устройстве, включая sentence-transformers, llama.cpp, MLX, Ollama, LiteRT, и LangChain, ускоряя ваш процесс разработки.

Заключение

EmbeddingGemma предлагает беспрецедентное сочетание производительности, эффективности и конфиденциальности для разработки ИИ, работающего на устройстве. Она предоставляет высококачественные мультиязычные эмбеддинги, необходимые для создания отзывчивых и безопасных приложений, работающих непосредственно на аппаратном обеспечении пользователя.

Узнайте, как EmbeddingGemma может расширить возможности вашего следующего проекта и открыть новые горизонты для искусственного интеллекта на устройствах.

Часто задаваемые вопросы

• Что такое модель текстовых эмбеддингов? Модель текстовых эмбеддингов преобразует человеческий язык (например, слова, предложения или документы) в числовые векторы. Эти векторы улавливают семантический смысл текста, позволяя компьютерам понимать связи между словами и выполнять такие задачи, как поиск похожих документов или классификация текста.

• Как EmbeddingGemma обеспечивает конфиденциальность данных? EmbeddingGemma разработана для работы исключительно на аппаратном обеспечении устройства пользователя. Это означает, что конфиденциальные пользовательские данные никогда не покидают устройство для обработки в облаке, устраняя проблемы конфиденциальности, связанные с передачей информации через интернет.

• Что такое Matryoshka Representation Learning (MRL)? MRL — это техника, которая позволяет EmbeddingGemma генерировать эмбеддинги различных измерений (например, 768, 512, 256, 128) из одной модели. Это предоставляет разработчикам гибкость в выборе размера эмбеддинга, который идеально балансирует требуемое качество с ограничениями по скорости и памяти для их конкретного приложения.