增強的功能與效能
文本嵌入 (Text embeddings) 是現代 AI 應用的基石。它們將單詞、短語，甚至整個句子轉換為數值向量。這種轉換使 AI 模型能夠掌握不同文本數據片段之間的語義和關係。此功能對於廣泛的應用至關重要，包括語義搜尋、推薦引擎、檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 以及各種分類任務。通過使 AI 系統能夠理解上下文和關係，嵌入模型超越了簡單的關鍵字匹配，為資訊檢索和分析提供了一種更細緻、更有效的方法。
新的 Gemini Embedding 模型顯著提升了這些能力。以下是其主要特點的詳細介紹：
擴展的輸入長度： 該模型擁有令人印象深刻的 8K token 輸入長度。這意味著它可以在一次處理中處理更大的文本塊，是以前模型容量的兩倍多。這對於分析冗長的文件、程式碼或任何需要更廣泛上下文的文本特別有用。
高維度輸出： Gemini Embedding 生成 3K 維度的輸出向量。這表示嵌入的維度大幅增加，從而產生更豐富、更細緻的文本數據表示。這些更豐富的嵌入允許更精細的區分，並更全面地理解不同文本片段之間的語義關係。
Matryoshka Representation Learning (MRL)： 這項創新技術解決了使用嵌入時的一個常見挑戰：儲存限制。MRL 允許用戶將嵌入截斷為更小的維度，以適應特定的儲存限制，同時保持表示的準確性和有效性。這種靈活性對於在儲存容量可能成為限制因素的實際場景中部署嵌入模型至關重要。
基準測試領先地位： Google 強調 Gemini Embedding 在 MTEB 多語言排行榜上取得了 68.32 的平均分。這個分數比競爭對手高出 +5.81 分，顯示了該模型在理解和處理各種語言文本方面的卓越性能。
擴展的多語言支援：全球覆蓋
Gemini Embedding 最顯著的進步之一是其大幅擴展的語言支援。該模型現在支援超過 100 種語言，有效地將其覆蓋範圍擴大了一倍。這種擴展使其與 OpenAI 提供的多語言功能相媲美，為開發人員提供了更大的靈活性和覆蓋範圍，以實現全球應用。
這種廣泛的語言支援至關重要，原因如下：
全球可及性： 它允許開發人員構建能夠滿足更廣泛受眾的 AI 驅動應用程式，打破語言障礙，使不同地區和文化的人們更容易獲取資訊。
提高準確性： 在更多樣化的語言上進行訓練可以增強模型理解語言細微差別和變化的能力，從而在多語言環境中獲得更準確、更可靠的結果。
領域多樣性： Gemini Embedding 旨在在各種領域（包括金融、科學、法律和企業搜尋）中表現出色。至關重要的是，它無需針對特定任務進行微調即可實現這一目標。這種多功能性使其成為適用於廣泛應用的強大且適應性強的工具。
實驗階段和未來發展
需要注意的是，雖然 Gemini Embedding 目前可通過 Gemini API 獲得，但它明確指定為實驗版本。這意味著該模型在其全面發布之前可能會進行更改和完善。Google 已表示目前容量有限，開發人員應預期在未來幾個月內會有更新和優化。
這個實驗階段允許 Google 從早期採用者那裡收集有價值的反饋，確定潛在的改進領域，並確保該模型在廣泛部署之前符合最高的性能和可靠性標準。
Gemini Embedding 的推出突顯了 AI 領域的一個更廣泛的趨勢：複雜嵌入模型的重要性日益增加。這些模型正在成為 AI 工作流程的重要組成部分，推動各個領域的進步，包括：
延遲減少： 嵌入模型在優化 AI 系統的速度和效率方面發揮著至關重要的作用，尤其是在資訊檢索和即時分析等任務中。
效率提升： 通過更細緻、更準確地理解文本數據，嵌入模型有助於更高效的處理並減少計算開銷。
擴展語言覆蓋範圍： 正如 Gemini Embedding 所展示的，推動更廣泛的語言支援是一個關鍵優先事項，反映了 AI 應用程式日益全球化的性質。
憑藉其令人印象深刻的早期性能和擴展功能，Gemini Embedding 代表了 AI 驅動的檢索和分類系統發展的重大進步。它有望為開發人員提供更強大、更通用的工具，以構建下一代智能應用程式。該模型的持續開發和完善無疑將成為快速發展的人工智能領域的一個關鍵關注領域。對實際應用性的關注，特別是通過 MRL 和廣泛的語言支援等功能，表明了 Google 致力於使這項技術對廣泛的用戶和應用程式可用且有用。隨著該模型從實驗階段轉向全面發布，觀察開發人員如何利用其功能來創建創新和有影響力的解決方案將會非常有趣。