EmbeddingGemma 是谷歌 DeepMind 推出的高效多语言嵌入模型，支持多种设备端部署，适用于多种自然语言处理任务。
1. 主要功能
多语言支持：支持100多种语言，能够处理多种语言的文本。
灵活的嵌入维度：输出维度可在768至128之间灵活调整，以适应不同的性能和存储需求。
强大的上下文处理能力：拥有2048个token的上下文窗口，能够处理较长的文本。
低内存占用：量化后内存占用低于200MB，适合在资源受限的设备上运行。
离线运行：可在本地设备上离线运行，无需联网。
2. 技术原理
架构设计：基于Gemma3的transformers骨干网络，采用双向注意力机制，将架构从解码器转变为编码器。
训练方法：使用Matryoshka Representation Learning (MRL)进行训练，允许按需截断输出维度。
数据集：使用约3200亿个token的多语言语料库进行训练，涵盖多种类型的文本。
3. 应用场景
语义搜索：快速检索与查询语义相似的文本。
检索增强生成（RAG）：结合检索和生成技术，提供更准确的答案。
推荐系统：基于文本嵌入的相似性为用户推荐相关内容。
代码搜索：帮助开发者快速找到相关的代码片段。
4. 使用方法
与框架集成：可与Sentence Transformers、LangChain、LlamaIndex等框架集成使用。
微调模型：根据具体任务对模型进行微调，以获得更好的性能。
部署：在本地设备、服务器或浏览器端部署模型。
5. 适用人群
自然语言处理研究人员：用于研究和开发新的NLP应用。
开发者：在各种项目中集成和使用该模型。
数据科学家：用于数据分析和挖掘任务。
6. 优缺点介绍
优点：
性能高效：在多语言文本嵌入任务上表现出色。
灵活实用：支持多种设备和多种应用场景。
开源免费：降低了使用成本。
缺点：
训练数据限制：由于训练数据的限制，可能在某些特定领域或语言上表现不佳。
技术复杂性：对于非专业人士来说，理解和使用可能有一定难度。
分类标签：自然语言处理、多语言支持、文本嵌入、离线运行、低内存占用