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740Mパラメータでありながら、ベンチマーク全体で競争力を発揮し、サイズが2倍以上ある一部の専門特化モデルを上回る性能さえ見せています。

740Mパラメータでありながら、ベンチマーク全体で競争力を発揮し、サイズが2倍以上ある一部の専門特化モデルを上回る性能さえ見せています。開発者はこれを使って、アプリにマルチモーダル検索を追加できます。例えばボイスメモを使って動画内の瞬間を探すといった使い方が可能です。また、Gemma 4と組み合わせて、プライベートなオンデバイスRAGを構築することもできます。EmbeddingGemma 2はApache…

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740Mパラメータでありながら、ベンチマーク全体で競争力を発揮し、サイズが2倍以上ある一部の専門特化モデルを上回る性能さえ見せています。

開発者はこれを使って、アプリにマルチモーダル検索を追加できます。例えばボイスメモを使って動画内の瞬間を探すといった使い方が可能です。また、Gemma 4と組み合わせて、プライベートなオンデバイスRAGを構築することもできます。

EmbeddingGemma 2はApache 2.0ライセンスの下でリリースされています。ウェイトは@HuggingFaceと@Kaggleでチェックしてください。

詳しくはこちら → https://goo.gle/4y9wXgl

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