Google DeepMind · X

740M 파라미터 규모로 벤치마크 전반에서 경쟁력을 보이며, 심지어 자신의 두 배 이상 크기인 일부 전문 모델보다도 뛰어난 성능을 보입니다.

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740M 파라미터 규모로 벤치마크 전반에서 경쟁력을 보이며, 심지어 자신의 두 배 이상 크기인 일부 전문 모델보다도 뛰어난 성능을 보입니다.

개발자는 이를 활용해 앱에 멀티모달 검색 기능을 추가하거나(예: 음성 메모로 동영상 속 순간 찾기), Gemma 4와 결합하여 비공개 온디바이스 RAG를 구현할 수 있습니다.

EmbeddingGemma 2는 Apache 2.0 라이선스로 공개되었습니다. @HuggingFace와 @Kaggle에서 가중치를 확인하세요.

자세히 알아보기 → https://goo.gle/4y9wXgl

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