EmbeddingGemma 2

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

没有可用的 EmbeddingGemma 2 评估基准。

关于 EmbeddingGemma 2

EmbeddingGemma 2 is a specialized text embedding model based on Google's Gemma 2 architecture. It is designed for high-performance semantic search, retrieval-augmented generation, and text similarity tasks.

技术规格

资源

关于 Gemma 2

Gemma 2 是 Google 推出的开放大语言模型系列，提供 2B、9B 和 27B 三种参数规模。该系列基于 Gemma 架构构建，并引入了多项创新技术，包括交替式局部与全局注意力机制、旨在提升训练稳定性的 Logit 软截断 (logit soft-capping)，以及用于优化推理效率的分组查询注意力 (Grouped Query Attention)。此外，较小规模的模型还采用了知识蒸馏技术。

其他 Gemma 2 模型

• Gemma 2 2B
• Gemma 2 9B
• Gemma 2 27B