Google выпустила EmbeddingGemma 2 для мультимодального поиска на устройстве
M@ai_machinelearning_big_dataAI-инженер
3 недGoogle представила EmbeddingGemma 2 — компактную мультимодальную модель для локального поиска по тексту, изображениям, видео и аудио.
Технология позволяет запускать продвинутый поиск по медиафайлам прямо на смартфоне без передачи данных в облако.
- Обеспечивает приватность, так как обработка данных происходит локально на устройстве.
- Позволяет разработчикам внедрять функции семантического поиска по фото, видео и документам в мобильные приложения.
- Низкие требования к памяти делают модель пригодной для работы на современных смартфонах.
🔎 Google выпустила EmbeddingGemma 2: мультимодальный поиск прямо на устройстве
Модель переводит текст, код, изображения, видео и аудио в единое векторное пространство. Например, позволяет найти нужный снимок по текстовому описанию.
Всего 740 млн параметров:
• 270 млн для текста;
• 170 млн для изображений;
• 300 млн для аудио.
Нужные модули можно подключать отдельно. В оптимизированном запуске на Pixel 11 Pro полная модель использует около 567 МБ активной RAM, текстовая часть около 191 МБ.
Лицензия Apache 2.0 допускает коммерческое использование. Практическое применение: локальный поиск по документам и медиа без отправки данных в облако.
https://deepmind.google/models/gemma/embeddinggemma/
Кратко (AI)
Google представила EmbeddingGemma 2, мультимодальную модель для преобразования текста, изображений, видео и аудио в единое векторное пространство. Модель оптимизирована для работы на устройствах, потребляет около 567 МБ оперативной памяти и распространяется под лицензией Apache 2.0.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖