Google AI는 3 천 8 백만 개의 매개 변수를 자랑하는 새로운 온 디바이스 임베딩 모델 인 EmbeddingGemma를 출시했습니다. Google에 따르면 소형 크기는 모바일 장치 및 오프라인 설정에서 효과적으로 기능 할 수 있습니다. 이 모델은 EdgetPU에서 256 개의 토큰에 대한 15ms 이하의 15ms 추론 대기 시간을 달성하여 실시간 응용 프로그램에 적합합니다. 100 개가 넘는 언어에 걸친 데이터에 대한 교육을받은 EmbeddingGemma는 5 억 마리 미만의 매개 변수를 가진 모델 중 MTEB (Massive Text Embedding Benchmark)에서 최상위 위치를 확보했습니다. Google은 성능 경쟁자를보고하거나 특히 크기의 크기의 거의 두 배, 특히 클릭 간 검색 및 시맨틱 검색 작업에서 모델을 임베딩하는 것의 경쟁을 능가합니다. 자세한 내용은 제공된 전체 분석, 포옹에 대한 모델 및 기술 세부 사항에 대한 제공된 링크를 통해 제공됩니다.

Source: Google AI는 임베딩 젬마 온 디바이스 모델을 릴리스합니다

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