EmbeddingGemma

EmbeddingGemma เป็นโมเดล embedding แบบข้อความที่พัฒนาโดย Google DeepMind มีขนาด 308 ล้านพารามิเตอร์ ออกแบบมาเพื่อใช้งานบนอุปกรณ์ทั่วไป เช่น โทรศัพท์มือถือ แล็ปท็อป และแท็บเล็ต โดยสามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วและประหยัดทรัพยากร (ใช้หน่วยความจำน้อยกว่า 200MB เมื่อทำ quantization) และสามารถทำงานแบบออฟไลน์โดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ช่วยให้การประมวลผลข้อมูลที่มีความเป็นส่วนตัวสูง EmbeddingGemma รองรับกว่า 100 ภาษาและมีหน้าต่างบริบท (context window) ขนาด 2,048 โทเคน เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการประสิทธิภาพสูง เช่น การค้นหาข้อมูลเชิงความหมาย (semantic search) และ Retrieval Augmented Generation (RAG)

รายละเอียดเชิงเทคนิคของ EmbeddingGemma ได้แก่

• สถาปัตยกรรมใช้ Gemma 3 encoder backbone แบบ transformer พร้อม attention แบบสองทิศทาง
• ผลลัพธ์ embedding เป็นเวกเตอร์ขนาด 768 มิติ แต่สามารถปรับลดเหลือ 512, 256 หรือ 128 มิติได้โดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพมาก ด้วยเทคนิค Matryoshka Representation Learning (MRL)
• ฝึกด้วยชุดข้อมูลหลายภาษา (มากกว่า 320 พันล้านโทเคน) ที่ผ่านการกรองข้อมูลที่ไม่ปลอดภัยและคุณภาพต่ำ
• ได้ผลลัพธ์อันดับต้น ๆ ใน Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) สำหรับโมเดลที่มีขนาดต่ำกว่า 500 ล้านพารามิเตอร์
• เหมาะสำหรับงานที่ต้องการค้นหาข้อมูล การจัดกลุ่ม การจำแนกประเภท และงานประมวลผลข้อความที่ซับซ้อน

ในแง่การใช้งาน EmbeddingGemma เหมาะสำหรับสร้างแอปที่ทำงานบนอุปกรณ์แบบออฟไลน์ที่เน้นความเป็นส่วนตัว เช่น แอปค้นหาข้อมูลแบบ semantic search, ระบบตอบคำถามที่ใช้ Retrieval Augmented Generation, และแอประบบ recommendation ต่าง ๆ ที่ต้องการ embeddings คุณภาพสูงแต่มีข้อจำกัดเรื่องขนาดและประสิทธิภาพในการประมวลผล

สรุป: EmbeddingGemma เป็นโมเดล embedding ขนาดเล็กที่ทรงพลัง เหมาะสำหรับการใช้งานแบบ on-device โดยรองรับหลายภาษาและมีประสิทธิภาพสูง เหมาะสำหรับแอปที่ต้องการประสิทธิภาพและความเป็นส่วนตัวสูงในสภาพแวดล้อมออฟไลน์