EmbeddingGemma 2
Qdrant testet, wie stark sich EmbeddingGemma-2-Vektoren schrumpfen lassen
Quantisierte EmbeddingGemma-2-Vektoren in voller Größe haben nach Angaben von Qdrant 99 % ihrer Suchqualität behalten und dabei 30-mal weniger Vektor-RAM benötigt. Der…
Google bringt EmbeddingGemma 2: multimodales Embedding-Modell für die Suche direkt auf dem Gerät
Google DeepMind hat EmbeddingGemma 2 vorgestellt, ein multimodales Embedding-Modell mit offenen Gewichten, das Text, Bilder, Videoframes und Audio in einem einzigen…