EmbeddingGemma на ShareAI: 300M многоязычных встраиваний

EmbeddingGemma-теперь-на-ShareAI
Эта страница на Русский была автоматически переведена с английского с использованием TranslateGemma. Перевод может быть не совсем точным.

EmbeddingGemma теперь на ShareAI

Мы объявляем, что ВстраиваниеGemma, компактная открытая модель эмбеддинга от Google, теперь доступна на ShareAI.

При 300 миллионах параметров, EmbeddingGemma обеспечивает передовую производительность для своего размера. Она создана на основе Gemma 3 с и инициализации T5Gemma и использует те же исследования и технологии, что и модели Gemini. Модель создает векторные представления текста, что делает её подходящей для задач поиска и извлечения, включая классификацию, кластеризацию, и семантическое сходство. Он был обучен на данных в 100+ разговорных языков.

Почему это важно

Небольшой размер модели и ориентация на устройство делают её практичной для использования в средах с ограниченными ресурсами—мобильные телефоны, ноутбуки или настольные компьютеры—демократизируя доступ к передовым моделям ИИ и способствуя инновациям для всех.

Эталон

Обучающий набор данных

EmbeddingGemma был обучен на данных в 100+ разговорных языков.

  • Веб-документы
    Разнообразная коллекция веб-текста обеспечивает знакомство с широким спектром языковых стилей, тем и словарного запаса. Набор данных включает контент на 100+ языков.
  • Код и технические документы
    Включение языков программирования и специализированного научного контента помогает модели изучать структуру и шаблоны, которые улучшают понимание кода и технических вопросов.
  • Синтетические и специфичные для задач данные
    Курированные синтетические данные обучают конкретным навыкам для поиска информации, классификации и анализа настроений, оптимизируя производительность для общих приложений с использованием эмбеддингов.

Это сочетание разнообразных источников имеет решающее значение для мощной многоязычной модели эмбеддингов, способной справляться с широким спектром задач и форматов данных.

Что вы можете создать

Используйте EmbeddingGemma для поиска и извлечения, семантическое сходство, классификационных конвейеров, и кластеризацию—особенно когда вам нужны высококачественные эмбеддинги, которые могут работать на ограниченных устройствах.


Справка

Документация

Доступно сейчас на ShareAI.

Запустите. Проверьте. Отправьте.

Эта статья относится к следующим категориям: Новости

Попробуйте EmbeddingGemma на ShareAI

Запустите многоязычную модель эмбеддингов на 300M в ShareAI Playground или интегрируйте её через API для поиска, сходства и кластеризации.

Связанные посты

ShareAI теперь говорит на 30 языках (ИИ для всех, везде)

Язык слишком долго был барьером — особенно в программном обеспечении, где “глобальный” часто всё ещё означает “английский в первую очередь”.

Лучшие инструменты интеграции API ИИ для малого бизнеса 2026

Малые предприятия не терпят неудачу в ИИ из-за того, что “модель была недостаточно умной”. Они терпят неудачу из-за интеграций …

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

Попробуйте EmbeddingGemma на ShareAI

Запустите многоязычную модель эмбеддингов на 300M в ShareAI Playground или интегрируйте её через API для поиска, сходства и кластеризации.

Содержание

Начните свое путешествие с ИИ сегодня

Зарегистрируйтесь сейчас и получите доступ к более чем 150 моделям, поддерживаемым многими провайдерами.