Google fügte am Freitag ein neues, experimentelles „Einbettungs“ -Modell für Text, Gemini Embedding, zu seiner Gemini -Entwickler -API hinzu.
Einbettungsmodelle übersetzen Texteingaben wie Wörter und Phrasen in numerische Darstellungen, die als Einbettungen bezeichnet werden und die die semantische Bedeutung des Textes erfassen. Einbettungen werden in einer Reihe von Anwendungen verwendet, wie z. B. das Abrufen und Klassifizieren von Dokumenten, teilweise, weil sie die Kosten senken und gleichzeitig die Latenz verbessern können.
Unternehmen wie Amazon, Cohere und OpenAI bieten Einbettungsmodelle durch ihre jeweiligen APIs an. Google hat bereits ein Einbettungsmodelle angeboten, aber die Einbettung von Gemini ist das erste Training in der Gemini -Familie von AI -Modellen.
„Dieses Einbettungsmodell wurde auf dem Gemini -Modell selbst trainiert und hat Geminis Verständnis von Sprache und nuanciertem Kontext geerbt, wodurch es für eine Vielzahl von Verwendungsmöglichkeiten anwendbar ist“ sagte in einem Blog -Beitrag. „Wir haben unser Modell als bemerkenswert allgemein geschult und über verschiedene Bereiche in verschiedenen Bereichen, einschließlich Finanzen, Wissenschaft, Recht, Suche und vielem mehr, ausgebildet.“
Google behauptet, dass die Einbettung von Gemini die Leistung seines früheren modernsten Einbettungsmodells Text-Embedding-004 übertrifft und eine Wettbewerbsleistung für beliebte Einbettungsbenchmarks erzielt. Im Vergleich zu Text-Embedding-004 kann die Einbettung von Gemini auch größere Text- und Codestücken gleichzeitig akzeptieren und unterstützt doppelt so viele Sprachen (über 100).
Google stellt fest, dass die Einbettung von Gemini in einer „experimentellen Phase“ mit begrenzter Kapazität liegt und sich verändert. “[W]E’re arbeitet in den kommenden Monaten auf eine stabile, allgemein verfügbare Veröffentlichung “, schrieb das Unternehmen in seinem Blog -Beitrag.