EmbeddingGemma, 30.8 करोड़ पैरामीटर वाला एक ऐसा मॉडल है जो कई भाषाओं में टेक्स्ट एम्बेड कर सकता है. यह Gemma 3 पर आधारित है. इसे फ़ोन, लैपटॉप, और टैबलेट जैसे रोज़ाना इस्तेमाल होने वाले डिवाइसों के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है. यह मॉडल, टेक्स्ट को संख्या के तौर पर दिखाता है. इसका इस्तेमाल, जानकारी हासिल करना, सिमैंटिक समानता खोजना, क्लासिफ़िकेशन, और क्लस्टरिंग जैसे डाउनस्ट्रीम टास्क के लिए किया जाता है.
EmbeddingGemma में ये मुख्य सुविधाएं शामिल हैं:
- कई भाषाओं में उपलब्ध: यह 100 से ज़्यादा भाषाओं में उपलब्ध है और इसमें भाषा से जुड़ा डेटा समझने की क्षमता है.
- आउटपुट डाइमेंशन को अपनी ज़रूरत के मुताबिक बनाना: Matryoshka Representation Learning (MRL) का इस्तेमाल करके, स्पीड और स्टोरेज के बीच समझौता करने के लिए, अपने आउटपुट डाइमेंशन को 768 से 128 तक अपनी ज़रूरत के मुताबिक बनाएं.
- 2K टोकन कॉन्टेक्स्ट: टेक्स्ट डेटा और दस्तावेज़ों को सीधे आपके हार्डवेयर पर प्रोसेस करने के लिए, इनपुट कॉन्टेक्स्ट.
- कम स्टोरेज में काम करता है: इसे क्वांटाइज़ेशन के साथ 200 एमबी से कम रैम पर चलाया जा सकता है
- कम इंतज़ार का समय: EdgeTPU पर 22 मि॰से॰ से भी कम समय में जनरेटिव एम्बेडिंग की सुविधा उपलब्ध है. इससे ऐप्लिकेशन को तेज़ी से और आसानी से इस्तेमाल किया जा सकता है.
- ऑफ़लाइन और सुरक्षित: दस्तावेज़ों के एम्बेडिंग सीधे तौर पर अपने हार्डवेयर पर जनरेट करें. यह इंटरनेट कनेक्शन के बिना काम करता है, ताकि संवेदनशील डेटा को सुरक्षित रखा जा सके.
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EmbeddingGemma को अन्य Gemma मॉडल की तरह ही, ओपन वेट के साथ उपलब्ध कराया जाता है. साथ ही, इसे व्यावसायिक इस्तेमाल के लिए लाइसेंस दिया गया है. इससे आपको इसे अपने प्रोजेक्ट और ऐप्लिकेशन में बेहतर बनाने और डिप्लॉय करने की अनुमति मिलती है.
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