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Google开源EmbeddingGemma,本地运行超高效
InfoQ
AI 摘要
Google DeepMind推出EmbeddingGemma开源嵌入模型,适合本地运行,在MTEB测试表现好,支持百余种语言,内存占用少。可用于离线助手等场景,还能微调,与云端模型互补。
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AI 本地跑?Google 新开源模型上线,本地量化后占用不到 200MB 内存,支持百余语言
Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma,专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练,提升效率。在MTEB测试中成绩佳,支持百余种语言,内存占用少,已集成多种工具。

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