- EmbeddingGemma 2 modeli 4 xil modalni (matn, tasvir, video va audio) 768 o'lchamli yagona vektor maydoniga tushirish imkoniyatiga ega.
- Model iste'molchi qurilmalari (noutbuk va telefonlar) uchun moslashtirilgan bo'lib, Apache 2.0 ochiq tijoriy litsenziyasi ostida taqdim etildi.
- Matryoshka Representation Learning (MRL) texnologiyasi hisobiga xotirani tejash uchun vektorlarni 128 yoki 256 o'lchamgacha qisqartirish mumkin.
Google DeepMind tadqiqot laboratoriyasi ochiq manbali Gemma modellar oilasini kengaytirib, yangi EmbeddingGemma 2 modelini taqdim etdi. Ushbu 740 million parametrli ixcham arxitektura matn, dasturlash kodi, video, audio va tasvirlarni bir vaqtning o'zida yagona vektor maydonida ifodalashga mo'ljallangan.
Modulli arxitektura: Kamroq resurs, yuqori tezlik
EmbeddingGemma 2 modeli an'anaviy og'ir modellar singari yirik serverlarni talab qilmaydi. Uning yadrosi 270 million parametrli matn modelidan iborat bo'lib, dasturchi ehtiyojiga qarab tasvir (170M) yoki audio (300M) enkoderlarini alohida yuklashi mumkin.
Bu yechim oddiy noutbuklar, planshetlar va chekka serverlarda (edge inference) to'liq lokal ravishda ishlash imkonini beradi. Natijada foydalanuvchi ma'lumotlari qurilmadan tashqariga chiqmaydi va qidiruv tezligi sezilarli darajada oshadi.
Oraliq transkripsiyasiz to'g'ridan-to'g'ri qidiruv
Avvalgi tizimlarda video yoki audio fayllar ichidan qidirish uchun ularni avval matnga aylantirish (Speech-to-Text) talab etilar edi. EmbeddingGemma 2 esa ovozli yozuv va video lavhalarni bevosita matnli so'rovlar bilan taqqoslay oladi.
"Matryoshka Representation Learning (MRL) usuli yordamida vektor hajmini 768 o'lchamdan 128 yoki 256 ga tushirish mumkin. Bu esa vektor ma'lumotlar bazalarida xotira xarajatlarini 6 barobargacha kamaytiradi."
Dasturchilar va korxonalar uchun amaliy qo'llash sohalari
1. Multimodal RAG tizimlari: Foydalanuvchi PDF hujjatlar, infografikalar va video darsliklar ichidan aniq javoblarni bir joydan topa oladi.
2. Dasturlash kodlari semantik qidiruvi: Oldingi versiyaga nisbatan kod tahlilida 14% yuqoriroq aniqlik ta'minlangan bo'lib, yuzdan ortiq dasturlash tillarini qo'llab-quvvatlaydi.
3. Tijoriy erkinlik: Model Apache 2.0 litsenziyasi asosida chiqarilgan, bu esa O'zbekistondagi har qanday startap yoki IT korxonasiga uni o'z loyihalarida erkin va bepul tatbiq etish imkonini beradi.