Искусственный интеллект на устройстве для непрерывного офлайн-опыта с использованием embeddinggemma

EmbeddingGemma: Открывая Новые Горизонты ИИ на Устройствах

Компания Google представила EmbeddingGemma, передовую открытую модель для встраивания, которая позволяет реализовать мощные возможности искусственного интеллекта непосредственно на пользовательских устройствах, работающих в офлайн-режиме. Эта инновационная модель, являющаяся частью семейства Gemma, призвана изменить подход к обработке сложных задач ИИ на телефонах, ноутбуках и настольных компьютерах, уделяя особое внимание конфиденциальности и обработке данных на устройстве.

EmbeddingGemma: Сердце ИИ на Устройствах

В основе EmbeddingGemma лежит модель встраивания текста, которая преобразует текст, например, заметки, электронные письма или документы, в специализированные числовые коды, называемые векторами. Эти векторы представляют смысл текста в многомерном пространстве, позволяя устройствам понимать контекст, а не просто сопоставлять ключевые слова. Эта базовая возможность обеспечивает более интеллектуальные и полезные функции поиска, организации и другие возможности ИИ, реализуя генеративные ИИ-опыты непосредственно на пользовательском оборудовании.

Приоритет на Конфиденциальность и Офлайн Опыты с EmbeddingGemma

Особенность EmbeddingGemma заключается в приверженности конфиденциальности и функциональности в офлайн-режиме. Достаточно компактная, чтобы работать непосредственно на устройстве, модель позволяет выполнять сложные задачи ИИ без передачи данных на сервер. Это гарантирует, что конфиденциальные данные пользователя остаются на устройстве и защищены. Кроме того, благодаря офлайн-дизайну, продвинутые функции поиска и извлечения работают бесперебойно вне зависимости от интернет-соединения.

Легкость и Эффективность EmbeddingGemma

Несмотря на свои мощные возможности, EmbeddingGemma отличается легкостью и эффективностью. Она работает с малым объемом памяти, используя менее 200 МБ ОЗУ с квантизацией, что составляет лишь малую часть возможностей современных смартфонов. Даже при таком компактном размере модель демонстрирует выдающуюся производительность, часто превосходя ИИ-модели почти вдвое большего размера. Она может эффективно работать с всего лишь 300 мегабайтами ОЗУ, сохраняя при этом качество на уровне современных технологий. Модель содержит около 308 миллионов параметров, что позволяет эффективно проводить вычисления и минимально потреблять память на ограниченных ресурсах.

Качество Современного Уровня для ИИ на Устройствах

EmbeddingGemma демонстрирует качество современного уровня в понимании текста для своих размеров, особенно преуспевая в создании многоязычных встраиваний. Она достигла лучшего результата на комплексном тесте Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) для моделей до 500 миллионов параметров, который является золотым стандартом для оценки встраивания текста. Обученная на более чем 100 языках, она хорошо подготовлена для взаимодействия с различными глобальными аудиториями. Это высококачественное представление критически важно для точных и надежных приложений на устройствах.

Разблокировка Умных Функций Приложений с Офлайн Опытом

Модель открывает возможности для создания множества умных функций приложений. Разработчики могут использовать EmbeddingGemma для создания:
• Персонализированных чат-ботов, осведомленных о специфических документах пользователя.
• Приложений, автоматически организующих файлы по темам.
• Личных помощников, способных извлекать информацию из различных приложений одновременно.
Например, она может позволить телефону мгновенно искать среди личных заметок, электронных писем и документов, чтобы найти конкретную информацию, такую как контактные данные плотника при поиске «починить пол». Другой пример показывает, как пользователь может в реальном времени запрашивать ранее открытые статьи или веб-страницы с помощью расширения для браузера, при этом все обработка происходит на устройстве пользователя без передачи данных за его пределы. Модель также может классифицировать запросы пользователя для соответствующих вызовов функций, улучшая понимание мобильных агентов.

Эффективное Включение RAG Пайплайнов на Устройствах

EmbeddingGemma играет ключевую роль в обеспечении мобильных Retrieval Augmented Generation (RAG) пайплайнов. В RAG пайплайне модель генерирует встраивания пользовательского запроса для расчета его сходства с встраиваниями всех документов в системе. Этот процесс извлекает наиболее релевантные фрагменты для запроса, которые затем передаются генеративной модели, например, Gemma 3, вместе с оригинальным запросом, чтобы создать контекстуально релевантный ответ. Качество этих начальных встраиваний является критически важным, так как плохие встраивания приведут к нерелевантному извлечению документов и, следовательно, к неточным ответам. Сильная производительность EmbeddingGemma обеспечивает высококачественные представления, необходимые для эффективных RAG приложений на устройствах. Она использует тот же токенизатор, что и Gemma 3n для обработки текста, что дополнительно снижает объем памяти в RAG-приложениях.

Кастомизация и Гибкость для Разнообразных Потребностей ИИ на Устройствах

Созданная с учетом кастомизации, EmbeddingGemma предлагает гибкие размеры выходных встраиваний. С помощью технологии Matryoshka Representation Learning (MRL) разработчики могут выбрать разные размеры встраиваний, от полного 768-мерного вектора для максимального качества до меньших размеров (128, 256 или 512) для увеличения скорости и снижения затрат на хранение. Она также имеет окно контекста на 2K токенов. Более того, EmbeddingGemma можно адаптировать для конкретных доменов, задач или языков. Модель также обладает быстрым временем вывода, достигая менее 15 мс для вывода встраивания с 256 входными токенами на EdgeTPU, что позволяет получать ответы в реальном времени.
Широкая Доступность и Интеграция EmbeddingGemma в ИИ на Устройствах
Google сделала EmbeddingGemma широко доступной для сообщества разработчиков. Она интегрируется с популярными инструментами и платформами, включая:
• Hugging Face
• Kaggle
• sentence-transformers
• llama.cpp
• MLX
• Ollama
• LiteRT
• transformers.js
• LMStudio
• Weaviate
• Cloudflare
• LlamaIndex
• LangChain
Разработчики могут загружать веса модели с Hugging Face, Kaggle и Vertex AI, а также получать доступ к документации, руководствам по выводу и тонкой настройке, а также к быстрому примеру RAG в рамках Gemma Cookbook.

Будущее ИИ на Устройствах: Роль EmbeddingGemma в Офлайн Опытах

EmbeddingGemma представляет собой тот же класс технологий, который будет обеспечивать будущие ИИ-опыты на устройствах в продуктах Google, таких как Android и Chrome. Эта модель основана на технологиях и исследованиях, лежащих в основе моделей встраивания Google Gemini, предлагая современные возможности в компактной и легкой упаковке. В то время как EmbeddingGemma оптимизирована для конфиденциальности, скорости и эффективности в офлайн-использовании на устройствах, модель встраивания Gemini от Google через API Gemini рекомендуется для крупных серверных приложений, требующих высочайшего качества и максимальной производительности. Это стратегическое предложение предоставляет разработчикам специализированную модель встраивания для практически любых потребностей приложения.

- ТОЛЬКО ЧЕРНОВИК -