Google, süni intellekt sahəsindəki innovasiyalarına daha bir yenilik əlavə edib – EmbeddingGemma modeli. Bu model, lokal cihazlarda, məsələn, smartfonlar və noutbuklarda AI tətbiqlərini daha effektiv işlətmək üçün optimallaşdırılıb.

Modelin Texniki Xüsusiyyətləri

EmbeddingGemma, Gemma 3 arxitekturası üzərində qurulub və 300 milyon parametrə malikdir. Model 100-dən çox dildə təlim almış və açıq mənbə olaraq təqdim edilmişdir. Google-un Min Choi və Sahil Dua adlı mütəxəssisləri tərəfindən yazılmış blog yazısında qeyd edilir ki, EmbeddingGemma “özəlləşdirilə bilən çıxış ölçüləri” təqdim edir və Gemma 3n modelinə inteqrasiya olunur.

Model, Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) multilingual v2 testində 500 milyon parametrlik modellər arasında ən yüksək performansı göstərmişdir. Bu, onun embedding modellər bazarında güclü mövqeyini təsdiqləyir.

Mobil RAG İstifadəsi

EmbeddingGemma-nın əsas tətbiq sahələrindən biri mobil Retrieval Augmented Generation (RAG) boru xətləri inkişaf etdirməkdir. RAG boru xətləri məlumat toplamaq və sorğulara cavab vermək üçün embedding modellərindən istifadə edir. Çox zaman bu boru xətləri bulud və ya lokal serverlərdə işləsə də, EmbeddingGemma-nın optimallaşdırılmış dizaynı onların lokal cihazlarda işləməsinə imkan verir.

Choi və Dua qeyd edirlər ki, RAG boru xəttinin effektiv olmasında ilkin məlumatın düzgün şəkildə əldə edilməsi vacibdir. EmbeddingGemma, yüksək keyfiyyətli embeddinglər təqdim etməklə, bu prosesdə dəqiqliyi artırır.

Matryoshka Təmsilçi Öyrənməsi

Model, Matryoshka Representation Learning adlı metoddan istifadə edir. Bu yanaşma, bir model daxilində bir neçə embedding ölçüsünü təmin etməyə imkan verir. Məsələn, 768 ölçülü vektordan istifadə etməklə tam dəqiqlik əldə etmək və ya kiçik ölçülü embeddinglər ilə sürətliliyi artırmaq mümkündür.

Bazarda Rəqabət

EmbeddingGemma, Google-un yaydığı tək embedding model deyil. İyul ayında Embedding Gemini modeli təqdim edilmişdi. Bundan əlavə, Cohere, OpenAI, Qodo və Mistral kimi şirkətlər də embedding modellərini bazara çıxarır. Embedding modellərinin artan populyarlığı, süni intellekt sahəsindəki inkişafın göstəricisidir.

Google-un EmbeddingGemma modeli, lokal cihazlarda AI tətbiqləri üçün yüksək keyfiyyətli embeddinglər təqdim etməklə bazarda rəqabəti artırır.