Google добавила в пятницу новую экспериментальную модель «embedding» для текста — Gemini Embedding, которую теперь можно использовать через API для разработчиков Gemini.
Модели embedding преобразуют текстовые вводы, такие как слова и фразы, в числовые представления, которые отражают семантическое значение текста. Они применяются в таких задачах, как поиск документов и классификация, помогая сократить расходы и улучшить быстродействие.
Компании, включая Amazon, Cohere и OpenAI, также предлагают подобные модели через свои API. У Google уже были модели embedding, но Gemini Embedding – их первая модель, обученная на базе семейства AI-моделей Gemini.
Google заявила в своем блоге: «Обученная на модели Gemini, эта модель унаследовала понимание языка и нюансов контекста, что делает ее пригодной для широкого спектра применений. Мы добились универсальности нашей модели, обеспечивая исключительную производительность в различных областях, включая финансы, науку, юридические вопросы, поиск и многое другое.»
Google утверждает, что Gemini Embedding превосходит своего предшественника, модель text-embedding-004, и демонстрирует конкурентное качество на популярных тестах embedding. В отличие от предыдущей модели, Gemini Embedding может обрабатывать более крупные текстовые фрагменты и код, поддерживая более 100 языков.
Компания отмечает, что Gemini Embedding находится в «экспериментальной фазе» с ограниченными возможностями и может претерпевать изменения. «Мы стремимся к выпуску стабильной, общедоступной версии в ближайшие месяцы,» – написала компания в своем блоге.
