구글이 텍스트·이미지·동영상·오디오·코드를 벡터로 변환하는 오픈 임베딩 모델 '임베딩젬마2'를 공개했다. 파라미터는 7억4000만 개로 온디바이스 구동이 가능하며 메모리는 약 191MB만 필요하다. 구글에 따르면 이 모델은 자사 대비 두 배 큰 경쟁 임베딩 모델들보다도 뛰어난 성능을 보인다. 소형 오픈 모델인 젬마4와 결합하면 외부 서버로 데이터를 전송하지 않고도 오프라인 RAG 애플리케이션을 구동할 수 있다.
- •구글 '임베딩젠마2' 공개, 파라미터 7억4000만 개로 온디바이스 구동 가능
- •메모리 약 191MB만 필요, 텍스트·이미지·동영상·오디오·코드를 벡터로 변환
- •두 배 큰 경쟁 임베딩 모델 대비 우수한 성능이라고 구글 발표
- •소형 모델 젠마4와 결합 시 오프라인 RAG 앱 구동 가능
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Google claims EmbeddingGemma 2 outperforms rival embedding models twice its size
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Google released EmbeddingGemma 2, an open model with 740 million parameters that converts text, images, video, audio, and code into vectors. It runs on-device, needs only about 191 MB of RAM, and outperforms some competing models twice its size, according to Google. Paired with a small open model like Gemma 4, it can run offline RAG apps without sending data to external servers. The article Google claims EmbeddingGemma 2 outperforms rival embedding models twice its size appeared first on The Dec
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