گوگل جمینای امبدینگ را معرفی کرد

قابلیت‌ها و عملکرد بهبود یافته

تعبیه‌سازی‌های متنی (Text Embeddings) سنگ بنای برنامه‌های کاربردی مدرن هوش مصنوعی هستند. آن‌ها کلمات، عبارات و حتی کل جملات را به بردارهای عددی تبدیل می‌کنند. این تبدیل به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا معنای معنایی و روابط بین قطعات مختلف داده‌های متنی را درک کنند. این قابلیت برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از جمله جستجوی معنایی، موتورهای توصیه، تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) و وظایف مختلف طبقه‌بندی بسیار مهم است. با قادر ساختن سیستم‌های هوش مصنوعی به درک زمینه و روابط، مدل‌های تعبیه‌سازی فراتر از تطبیق ساده کلمات کلیدی عمل می‌کنند و رویکردی بسیار ظریف‌تر و مؤثرتر برای بازیابی و تجزیه و تحلیل اطلاعات ارائه می‌دهند.

مدل جدید Gemini Embedding به طور قابل توجهی این قابلیت‌ها را پیشرفت می‌دهد. در اینجا نگاهی دقیق‌تر به ویژگی‌های کلیدی آن می‌اندازیم:

• طول ورودی گسترش یافته: این مدل دارای طول ورودی چشمگیر 8K توکن است. این بدان معناست که می‌تواند قطعات متنی به طور قابل توجهی بزرگ‌تری را در یک مرحله پردازش کند، که بیش از دو برابر ظرفیت مدل‌های قبلی است. این امر به ویژه برای تجزیه و تحلیل اسناد طولانی، کد یا هر متنی که نیاز به زمینه گسترده‌تری دارد مفید است.

• خروجی با ابعاد بالا: Gemini Embedding بردارهای خروجی 3K بعدی تولید می‌کند. این نشان دهنده افزایش قابل توجهی در ابعاد تعبیه‌ها است که منجر به نمایش‌های غنی‌تر و ظریف‌تر از داده‌های متنی می‌شود. این تعبیه‌های غنی‌تر امکان تمایز دقیق‌تر و درک جامع‌تری از روابط معنایی بین قطعات مختلف متن را فراهم می‌کند.

• یادگیری بازنمایی ماتریوشکا (MRL): این تکنیک نوآورانه به یک چالش رایج در کار با تعبیه‌ها می‌پردازد: محدودیت‌های ذخیره‌سازی. MRL به کاربران اجازه می‌دهد تا تعبیه‌ها را به ابعاد کوچک‌تر برش دهند تا با محدودیت‌های ذخیره‌سازی خاص مطابقت داشته باشند، در حالی که دقت و اثربخشی بازنمایی را حفظ می‌کنند. این انعطاف‌پذیری برای استقرار مدل‌های تعبیه‌سازی در سناریوهای دنیای واقعی که ظرفیت ذخیره‌سازی ممکن است یک عامل محدود کننده باشد، بسیار مهم است.

• تسلط بر محک‌زنی: گوگل تاکید می‌کند که Gemini Embedding به میانگین امتیاز 68.32 در جدول امتیازات چند زبانه MTEB دست یافته است. این امتیاز با اختلاف قابل توجه +5.81 امتیاز از رقبا پیشی می‌گیرد و عملکرد برتر این مدل را در درک و پردازش متن در زبان‌های مختلف نشان می‌دهد.

پشتیبانی چند زبانه گسترش یافته: یک دسترسی جهانی

یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌ها با Gemini Embedding، پشتیبانی زبانی به طور چشمگیری گسترش یافته آن است. این مدل اکنون با بیش از 100 زبان کار می‌کند و به طور موثر پوشش مدل‌های قبلی خود را دو برابر می‌کند. این گسترش، آن را با قابلیت‌های چند زبانه ارائه شده توسط OpenAI همتراز می‌کند و انعطاف‌پذیری و دسترسی بیشتری را برای توسعه‌دهندگان برای برنامه‌های کاربردی جهانی فراهم می‌کند.

این پشتیبانی گسترده زبانی به چند دلیل بسیار مهم است:

• دسترسی جهانی: به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی بسازند که بتوانند به مخاطبان بسیار گسترده‌تری پاسخ دهند، موانع زبانی را از بین ببرند و اطلاعات را در مناطق و فرهنگ‌های مختلف در دسترس‌تر کنند.

• دقت بهبود یافته: آموزش بر روی طیف متنوع‌تری از زبان‌ها، توانایی مدل را برای درک تفاوت‌های ظریف و تغییرات در زبان افزایش می‌دهد و منجر به نتایج دقیق‌تر و قابل اعتمادتر در زمینه‌های چند زبانه می‌شود.

• تطبیق‌پذیری دامنه: Gemini Embedding به گونه‌ای طراحی شده است که در دامنه‌های مختلف، از جمله امور مالی، علمی، حقوقی و جستجوی سازمانی، عملکرد خوبی داشته باشد. نکته مهم این است که این مدل بدون نیاز به تنظیم دقیق وظیفه خاص، به این مهم دست می‌یابد. این تطبیق‌پذیری، آن را به ابزاری قدرتمند و سازگار برای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها تبدیل می‌کند.

فاز آزمایشی و توسعه آینده

ذکر این نکته ضروری است که در حالی که Gemini Embedding در حال حاضر از طریق Gemini API در دسترس است، صراحتاً به عنوان یک نسخه آزمایشی تعیین شده است. این بدان معناست که این مدل قبل از انتشار کامل و عمومی خود، در معرض تغییر و اصلاح قرار دارد. گوگل اعلام کرده است که ظرفیت فعلی محدود است و توسعه‌دهندگان باید در ماه‌های آینده منتظر به‌روزرسانی‌ها و بهینه‌سازی‌ها باشند.

این فاز آزمایشی به گوگل اجازه می‌دهد تا بازخورد ارزشمندی را از پذیرندگان اولیه جمع‌آوری کند، زمینه‌های بالقوه برای بهبود را شناسایی کند و اطمینان حاصل کند که این مدل قبل از استقرار گسترده، بالاترین استانداردهای عملکرد و قابلیت اطمینان را برآورده می‌کند.

معرفی Gemini Embedding بر یک روند گسترده‌تر در چشم‌انداز هوش مصنوعی تاکید می‌کند: اهمیت روزافزون مدل‌های تعبیه‌سازی پیچیده. این مدل‌ها در حال تبدیل شدن به اجزای ضروری گردش کار هوش مصنوعی هستند و پیشرفت‌هایی را در زمینه‌های مختلف، از جمله موارد زیر ایجاد می‌کنند:

• کاهش تاخیر: مدل‌های تعبیه‌سازی نقش مهمی در بهینه‌سازی سرعت و کارایی سیستم‌های هوش مصنوعی، به ویژه در وظایفی مانند بازیابی اطلاعات و تجزیه و تحلیل بلادرنگ، ایفا می‌کنند.

• بهبود کارایی: با امکان درک ظریف‌تر و دقیق‌تر داده‌های متنی، مدل‌های تعبیه‌سازی به پردازش کارآمدتر و کاهش سربار محاسباتی کمک می‌کنند.

• پوشش زبانی گسترده: همانطور که توسط Gemini Embedding نشان داده شده است، تلاش برای پشتیبانی گسترده‌تر زبانی یک اولویت کلیدی است که منعکس کننده ماهیت فزاینده جهانی برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی است.

Gemini Embedding با عملکرد اولیه چشمگیر و قابلیت‌های گسترده خود، گامی مهم به جلو در تکامل سیستم‌های بازیابی و طبقه‌بندی مبتنی بر هوش مصنوعی است. این مدل به توسعه‌دهندگان نوید می‌دهد که ابزاری قدرتمندتر و همه‌کاره‌تر برای ساخت نسل بعدی برنامه‌های کاربردی هوشمند در اختیار داشته باشند. توسعه و اصلاح مداوم این مدل بدون شک یک حوزه کلیدی برای تماشا در زمینه به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی خواهد بود. تمرکز بر کاربردپذیری در دنیای واقعی، به ویژه از طریق ویژگی‌هایی مانند MRL و پشتیبانی گسترده زبانی، نشان دهنده تعهد به در دسترس قرار دادن این فناوری و مفید بودن آن برای طیف گسترده‌ای از کاربران و برنامه‌ها است. با انتقال این مدل از فاز آزمایشی به نسخه کامل، جالب خواهد بود که ببینیم چگونه توسعه‌دهندگان از قابلیت‌های آن برای ایجاد راه‌حل‌های نوآورانه و تاثیرگذار استفاده می‌کنند.

جزئیات بیشتر در مورد نحوه‌ی عملکرد Gemini Embedding و نحوه‌ی استفاده از MRL:

Matryoshka Representation Learning یا MRL به این صورت عمل می‌کند که مدل، تعبیه‌ها را به گونه‌ای آموزش می‌دهد که اطلاعات مهم‌تر در ابتدای بردار تعبیه قرار گیرند. به عبارت دیگر، بیت‌های ابتدایی بردار، بیشترین اطلاعات معنایی را در خود جای می‌دهند. این سازماندهی اطلاعات به کاربران اجازه می‌دهد تا به سادگی با برش دادن (truncating) بردار از انتها، ابعاد آن را کاهش دهند.

برای مثال، فرض کنید یک بردار 3072 بعدی دارید. با استفاده از MRL، می‌توانید آن را به یک بردار 1024 بعدی، 512 بعدی یا حتی کوچکتر تبدیل کنید، بدون اینکه به طور قابل توجهی دقت و کارایی آن را از دست بدهید. این امر به ویژه در مواردی که محدودیت‌های حافظه یا پهنای باند وجود دارد، بسیار مفید است.

این قابلیت MRL به این دلیل امکان‌پذیر است که مدل در طول فرآیند آموزش، یاد می‌گیرد که چگونه اطلاعات را به صورت سلسله مراتبی سازماندهی کند. این شبیه به عروسک‌های ماتریوشکا (عروسک‌های روسی تو در تو) است، که در آن هر عروسک کوچکتر، نسخه‌ای فشرده‌تر از عروسک بزرگتر است.

در مقایسه با روش‌های سنتی کاهش ابعاد مانند PCA (Principal Component Analysis)، MRL مزایای متعددی دارد:

• سادگی: MRL نیازی به محاسبات پیچیده اضافی برای کاهش ابعاد ندارد. فقط کافی است بردار را برش دهید.
• کارایی: MRL در حفظ اطلاعات معنایی در ابعاد پایین‌تر بسیار کارآمد است.
• انعطاف‌پذیری: MRL به شما اجازه می‌دهد تا ابعاد را به هر اندازه‌ای که نیاز دارید کاهش دهید.

بنابراین، MRL یک تکنیک قدرتمند است که Gemini Embedding را برای استفاده در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، حتی در محیط‌های با منابع محدود، مناسب می‌سازد. این تکنیک نشان‌دهنده‌ی تمرکز گوگل بر روی کاربردی بودن و کارایی مدل‌های هوش مصنوعی است.