A Google megjelentette az EmbeddingGemma modellt az adatvédelem-központú, eszközön futó AI kereséshez
A Google DeepMind kiadta az EmbeddingGemma-t, az open-source Gemma modellcsalád új tagját, amely elég hatékony ahhoz, hogy fogyasztói eszközökön fusson, lehetővé téve az alkalmazások számára a szövegkeresést és -értelmezést több mint 100 nyelven internetkapcsolat nélkül. A rendszer már integrálódik a népszerű fejlesztői eszközökkel, és közvetlenül a böngészőkben fut, így teljesen offline működő, adatvédelem-központú alkalmazásokat tesz lehetővé.
- A modell elég gyors a valós idejű válaszokhoz, miközben kevesebb memóriát fogyaszt, mint egy fotóalkalmazás, így praktikus okostelefonokon és laptopokon.
- A Google azért építette, hogy offline keresést tegyen lehetővé személyes fájlokban, üzenetekben és e-mailekben, az érzékeny adatokat pedig az eszközön tartsa, ahelyett, hogy a felhőbe küldené.
- A fejlesztők igény szerint állíthatják a modell precizitását, választva a pontosság vagy a nagyobb sebesség között az adott alkalmazástól függően.
- A rendszer már integrálódik a népszerű fejlesztői eszközökkel, és közvetlenül a böngészőkben fut, lehetővé téve a teljesen offline működő, adatvédelem-központú alkalmazásokat.
A Google időzítése az EmbeddingGemma-hoz hasonló modelleket az eszközön futó AI-ágensek és asszisztensek következő hullámának kritikus infrastruktúrájává teszi, lehetővé téve az adatvédelmet megőrző offline alkalmazások új osztályát. A Google bármilyen eszközön futó szoftverének megjelenése most különösen érdekes a technológiai óriás Siri-szintű ambícióit illetően. ---