گوگل مدلی تازه به نام EmbeddingGemma معرفی کرده که با وجود حجم بسیار کم (۳۰۸ میلیون پارامتر)، عملکردی فوق‌العاده داره. نکته جالب اینه که با کمتر از ۲۰۰ مگابایت رم روی دستگاه اجرا میشه و حتی روی EdgeTPU می‌تونه در حدود ۱۵ میلی‌ثانیه امبدینگ تولید کنه! 🚀
این مدل از بیش از ۱۰۰ زبان پشتیبانی می‌کنه و خروجی اون رو میشه بین ۱۲۸ تا ۷۶۸ بُعد تنظیم کرد. کاملاً آفلاین کار می‌کنه، بنابراین حریم خصوصی به‌طور کامل حفظ میشه.
برای کاربردهایی مثل RAG روی دستگاه، جستجوی معنایی و پردازش داده‌های شخصی گزینه‌ای عالیه. همین حالا هم میشه راحت روی Hugging Face، Kaggle یا Vertex AI بهش دسترسی داشت.
https://developers.googleblog.com/en/introducing-embeddinggemma/
این مدل از بیش از ۱۰۰ زبان پشتیبانی می‌کنه و خروجی اون رو میشه بین ۱۲۸ تا ۷۶۸ بُعد تنظیم کرد. کاملاً آفلاین کار می‌کنه، بنابراین حریم خصوصی به‌طور کامل حفظ میشه.
برای کاربردهایی مثل RAG روی دستگاه، جستجوی معنایی و پردازش داده‌های شخصی گزینه‌ای عالیه. همین حالا هم میشه راحت روی Hugging Face، Kaggle یا Vertex AI بهش دسترسی داشت.
https://developers.googleblog.com/en/introducing-embeddinggemma/
Googleblog
Google for Developers Blog - News about Web, Mobile, AI and Cloud
Discover EmbeddingGemma, Google's new on-device embedding model designed for efficient on-device AI, enabling features like RAG and semantic search.
❤6👍2