EmbeddingGemma 模型概览

EmbeddingGemma 是一款基于 Gemma 3 的 3.08 亿参数多语言文本嵌入模型。它专为在手机、笔记本电脑和平板电脑等日常设备中使用做了优化。该模型可生成文本的数值表示，用于信息检索、语义相似度搜索、分类和聚类等下游任务。

EmbeddingGemma 包含以下主要功能：

多语言支持：广泛的语言数据理解能力，经过 100 多种语言的训练。
灵活的输出维度：使用 Matryoshka Representation Learning (MRL) 自定义输出维度（从 768 到 128），以在速度和存储空间之间做出权衡。
2K 词元上下文：用于在硬件上直接处理文本数据和文档的丰富输入上下文。
节省存储空间：通过量化在不到 200MB 的 RAM 上运行
低延迟：在 EdgeTPU 上生成嵌入向量的时间不到 22 毫秒，可实现快速流畅的应用体验。
离线且安全：直接在硬件上生成文档的嵌入内容，无需连接到互联网即可运行，从而确保敏感数据的安全。

与其他 Gemma 模型一样，EmbeddingGemma 随附开放式权重，并获得许可，可用于负责任的商业用途，让您能够在自己的项目和应用中对其进行微调和部署。