🔍 Google выпустила EmbeddingGemma 2 — модель для мультимодального поиска без облака
🔍 Google выпустила EmbeddingGemma 2 — модель для мультимодального поиска без облака Google представила EmbeddingGemma 2 — открытую модель искусственного интеллекта для локального поиска по текстам, коду, изображениям, аудио и видео. Все данные остаются на устройстве, ни байта не уходит в облако. Модель превращает разные типы контента в числовые векторы из 768 элементов, позволяя искать видео по текстовому описанию даже без тегов и подписей. В отличие от первой версии, новая модель обрабатывает изображения и звук напрямую — никаких комбайнов из распознавания речи и генерации подписей. Архитектура модульная: 270 млн параметров для работы с текстом, ещё 170 млн для картинок и 300 млн для аудио. Технология Matryoshka Representation Learning позволяет сжать векторы с 768 до 128 элементов, освобождая до шестикратного объёма памяти в базах данных. На Pixel 11 Pro квантованная версия занимает всего 191 МБ оперативной памяти для текстового режима и 567 МБ для мультимодального. В тесте MTEB Code модель подскочила с 68,76 до 78,68 балла — отлично подходит для индексации кодовых баз и AI-агентов. Вместе с Gemma 4 она формирует полноценный RAG-конвейер прямо на устройстве. Доступна под лицензией Apache 2.0 на Hugging Face и Kaggle, работает через transformers, llama.cpp, Ollama и LM Studio. Локальный AI без утечки данных в облако — новая реальность или временный тренд? 💥 Как всегда - модель будет доступна на нашем сервисе в ближайшее время . 💬 400+ нейросетей в одном окне — chatru.net