Представляем EmbeddingGemma 2: открытая модель для нативных мультимодальных эмбеддингов

Себастьян Руссо, Иван Лланос и Сахил Дуа из Google DeepMind представляют EmbeddingGemma 2 — облегченную открытую модель, которая преобразует текст, изображения, видео и аудио в единое унифицированное пространство встраивания. При наличии всего 740 миллионов параметров EmbeddingGemma 2 разработана для использования на устройствах. Посмотрите это видео, чтобы узнать: Модульную архитектуру EmbeddingGemma 2 с опциональными аудио- и видеокодерами Мгновенный поиск медиафайлов и получение видеомоментов, работающие полностью в автономном режиме на устройстве Конвейеры генерации с дополненной реальностью (RAG), где конфиденциальные данные никогда не покидают оборудование Тонкую настройку для конкретных сценариев использования 🔗 Ресурсы: Узнайте о модели → https://goo.gle/4hE3Lb9 Прочитайте руководство разработчика → https://goo.gle/4hFnyqO Изучите встраивание на устройстве с помощью Google AI Edge → https://goo.gle/3VSXqS1 Загрузите веса модели из HuggingFace → https://goo.gle/4i45qbp Начните работу с Gemma Cookbook → https://goo.gle/3TCsqVO Есть вопросы? Оставляйте свои комментарии. Подпишитесь на Google для разработчиков → https://goo.gle/developers Спикеры: Себастьян Руссо, Иван Лланос, Сахил Дуа Упомянутые продукты: Gemma, Google AI Edge