Google, hafif ve çok modlu EmbeddingGemma 2 modelini yayınladı

Google, geçtiğimiz yıl tanıttığı ve büyük ilgi gören EmbeddingGemma'nın yeni sürümü EmbeddingGemma 2'yi duyurdu. Geliştiricilerin cihaz üzerinde arama ve gizlilik odaklı RAG (Retrieval Augmented Generation) sistemleri kurmasına olanak tanıyan ilk modelin 20 milyondan fazla indirilmesi, beklentilerin üzerine çıktı.

Yeni EmbeddingGemma 2, sadece metinle sınırlı kalmayıp, kod, görsel, video ve sesi ortak bir gömme alanında birleştiriyor. Gemma 4 mimarisi üzerine inşa edilen ve ticari kullanıma açık Apache 2.0 lisansı altında sunulan bu model, 740 milyon parametresiyle cihaz üzerinde çıkarım (inference) için ideal bir yapıya sahip. Bu sayede, bir sesli nottan belirli bir video klibi bulmak veya metin sorgularıyla saatlerce süren ses kayıtlarında arama yapmak gibi karmaşık görevler, tek bir çok modlu modelle mümkün hale geliyor.

Gemini Embedding modelleriyle aynı teknolojiyle geliştirilen EmbeddingGemma 2, önceki sürümün güçlü çok dilli metin performansını korurken, kod performansında önemli bir iyileşme sunuyor. Bu da onu yerel kod tabanı indeksleme, anlamsal kod arama ve kodlama aracı geri çağırma gibi alanlarda oldukça yetenekli kılıyor. Ayrıca, görsel, video, belge ve ses genelinde, 1 milyar parametrenin altındaki modeller arasında kalite-parametre oranında yeni bir standart belirliyor ve hatta kendisinden iki kat daha büyük bazı uzman modelleri geride bırakıyor.

EmbeddingGemma 2'nin bu güçlü yetenekleri doğrudan uç donanımlara taşıması, veri gizliliğini sağlamaya, gecikmeyi azaltmaya ve geliştiricilere tamamen çevrimdışı çalışabilen çapraz modlu arama ve geri alma sistemleri oluşturma imkanı sunuyor. Gemma 4 gibi üretken modellerle birleştirildiğinde, karmaşık çok modlu verileri anlayabilen cihaz içi RAG sistemleri oluşturulabiliyor. EmbeddingGemma 2'nin Gemma 4 ile aynı metin belirteçleyiciyi ve ses kodlayıcıyı kullanması sayesinde, geliştiriciler her iki modeli daha düşük toplam bellek ayak iziyle birleşik bir işlem hattında çalıştırabiliyorlar.