EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型
将文本、代码、图像、视频和音频统一到共享嵌入空间。
为什么重要
为端侧语义搜索、RAG 和多模态检索提供开放嵌入模型。
阅读原文deepmind.google
AI 解读（根据原文生成）
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，这是一个开放、轻量的多模态嵌入模型，基于 Gemma 4 架构，将代码、图像、视频和音频扩展到共享嵌入空间。模型有 740 million 参数，支持按模块使用文本、视觉和音频编码器，并用 Matryoshka Representation Learning 将向量维度从 768 截断到 512、256 或 128。文章称其适合端侧推理，采用 Apache 2.0 许可证。
要点（AI 据原文整理，数字均已与原文核对）
- EmbeddingGemma has more than 20 million downloads.
- EmbeddingGemma 2 is released under a commercially permissive Apache 2.0 license.
- EmbeddingGemma 2 has 740 million parameters.
- The model features an 8K token context window, 4x larger than EmbeddingGemma 1.
