HeimGoogle stellt Entwicklern das neue Gemini-Modell zur Texteinbettung vor.
Google hat am Freitag eine neue, experimentelle Erweiterung namens Gemini Embedding, ein "Einbettungsmodell" für Text, in seine Gemini-Entwickler-API aufgenommen.
Einbettungsmodelle konvertieren Texteingaben - wie Wörter und Phrasen - in numerische Darstellungen oder Einbettungen, die die semantische Bedeutung des Inhalts verkörpern. Diese Einbettungen werden in verschiedenen Anwendungen wie der Dokumentensuche und -klassifizierung verwendet, unter anderem weil sie die Kosten senken und die Antwortgeschwindigkeit verbessern können.
Amazon, Cohere und OpenAI gehören zu den Unternehmen, die Einbettungsmodelle über ihre eigenen APIs anbieten. Während Google bereits in der Vergangenheit Einbettungsmodelle angeboten hat, ist Gemini Embedding das erste, das mit der Gemini-Familie von KI-Modellen trainiert wurde.
"Dieses Einbettungsmodell, das auf dem Gemini-Modell selbst trainiert wurde, hat Geminis Verständnis von Sprache und nuanciertem Kontext geerbt, wodurch es für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet ist", so Google in einem Blog-Post. "Wir haben unser Modell so trainiert, dass es sehr universell einsetzbar ist und eine hervorragende Leistung in verschiedenen Bereichen wie Finanzen, Wissenschaft, Recht, Suche und mehr bietet."
Laut Google übertrifft Gemini Embedding sein bisheriges Spitzenmodell text-embedding-004 und zeigt konkurrenzfähige Ergebnisse bei weit verbreiteten Einbettungsbenchmarks. Im Gegensatz zu seinem Vorgänger kann Gemini Embedding größere Text- und Codestücke in einer einzigen Eingabe verarbeiten und unterstützt über 100 Sprachen - doppelt so viele wie bisher.
Google weist darauf hin, dass sich Gemini Embedding derzeit in einer "experimentellen Phase" mit begrenzter Kapazität befindet und zukünftigen Änderungen unterworfen ist. "Wir planen, in den kommenden Monaten zu einer stabilen, allgemein verfügbaren Version überzugehen", schreibt das Unternehmen in seinem Blog-Post.
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Kommentare (1)
![StephenLee]()
Interesting move by Google! Embedding models are crucial for AI's understanding of context. Curious how Gemini's version stacks up against OpenAI's offerings in real-world tasks. The 'experimental' tag suggests they're still iterating, which is smart.
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