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Google釋出嵌入模型EmbeddingGemma，主打裝置端離線RAG與語義搜尋

Hao Chen Lu
6天前
讀畢需時 1 分鐘

Source: IThome新聞

Google發布開源嵌入模型EmbeddingGemma，定位在裝置端離線情境下，提供語義搜尋與檢索增強生成（RAG）所需的文字向量。官方指出，該模型以3.08億（308M）參數在MTEB多語榜單中，為5億（500M）參數以下的開源模型最高排名，支援100多種語言，並透過量化感知訓練降低記憶體占用，可在低於200 MB記憶體環境執行，目標是讓行動裝置、筆電與桌機在無網路下也能完成檢索與問答。

Google發布開源嵌入模型EmbeddingGemma，定位在裝置端離線情境下，提供語義搜尋與檢索增強生成（RAG）所需的文字向量。官方指出，該模型以3.08億（308M）參數在MTEB多語榜單中，為5億（500M）參數以下的開源模型最高排名，支援100多種語言，並透過量化感知訓練降低記憶體占用，可在低於200 MB記憶體環境執行，目標是讓行動裝置、筆電與桌機在無網路下也能完成檢索與問答。 See more: https://www.ithome.com.tw/news/171022

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