Visão geral do modelo EmbeddingGemma

O EmbeddingGemma é um modelo de embedding de texto multilíngue de 308 milhões de parâmetros baseado no Gemma 3. Ele é otimizado para uso em dispositivos do dia a dia, como smartphones, laptops e tablets. O modelo produz representações numéricas de texto para serem usadas em tarefas downstream, como recuperação de informações, pesquisa de similaridade semântica, classificação e clustering.

O EmbeddingGemma inclui os seguintes recursos principais:

• Suporte multilíngue: compreensão de dados linguísticos abrangente, treinada em mais de 100 idiomas.
• Dimensões de saída flexíveis: personalize as dimensões de saída de 768 a 128 para compensações de velocidade e armazenamento usando o aprendizado de representação de Matryoshka (MRL, na sigla em inglês).
• Contexto de token de 2K: contexto de entrada substancial para processar dados de texto e documentos diretamente no hardware.
• Eficiência de armazenamento: execute com menos de 200 MB de RAM com quantização
• Baixa latência: incorporações generativas em menos de 22 ms na EdgeTPU para aplicativos rápidos e fluidos.
• Off-line e seguro: gere incorporações de documentos diretamente no hardware. Funciona sem conexão de Internet para manter os dados sensíveis seguros.

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Assim como outros modelos do Gemma, o EmbeddingGemma é fornecido com pesos abertos e licenciado para uso comercial responsável, permitindo que você faça o ajuste fino e a implantação nos seus próprios projetos e aplicativos.

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