Google stellt EmbeddingGemma 2 vor: Ein offenes multimodales Einbettungsmodell
Google hat EmbeddingGemma 2 veröffentlicht, ein offenes multimodales Einbettungsmodell mit 740 Millionen Parametern für die lokale Suche in Text, Code, Bildern, Videos und Audio.
Google hat EmbeddingGemma 2 veröffentlicht, das erste offene multimodale Einbettungsmodell, das nativ mit Text, Code, Bildern, Videos und Audio arbeitet.
Das Modell verfügt über 740 Millionen Parameter und eine modulare Architektur. Es wurde speziell dafür entwickelt, direkt auf dem Endgerät (On-Device) zu laufen, anstatt in einem Rechenzentrum.
EmbeddingGemma 2 übertrifft einige spezialisierte Modelle, die mehr als doppelt so groß sind.
In Kombination mit Gemma 4 ermöglicht es den Aufbau eines vollständig lokalen RAG-Stacks (Retrieval-Augmented Generation) mit starkem Fokus auf Datenschutz.
Warum das wichtig ist
AnalyseMultimodale Einbettungen auf dem Endgerät reduzieren die Abhängigkeit von Cloud-APIs und machen private, lokale RAG-Systeme leichter zugänglich.
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