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EmbeddingGemma 2 lleva la búsqueda multimodal a dispositivos locales
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Categoría: Modelos · Sección: Google IA
Fecha de la noticia:
EmbeddingGemma 2 lleva la búsqueda multimodal a dispositivos locales
Google publica EmbeddingGemma 2, un modelo de 740 millones de parámetros que representa distintos contenidos en un espacio común. Está diseñado para búsqueda y recuperación de información en móviles y ordenadores.
Resumen: Un modelo abierto para relacionar texto, imágenes, audio y vídeo.
Por qué importa: Facilita construir buscadores locales que conecten documentos y medios sin enviar cada consulta a un servicio remoto.
La arquitectura permite cargar solo los componentes necesarios: texto, visión o audio. Los pesos se ofrecen para descarga y la ficha declara licencia Apache 2.0 y contexto de 8.192 tokens.
A tener en cuenta: Requiere integración y evaluación propias; las comparaciones de rendimiento proceden de Google.
Sobre la fecha: Anuncio y ficha del modelo publicados o actualizados el 6 de octubre.
Estado en esta versión: Contrastada con fuentes.
Herramientas relacionadas: gemini, hugging-face
Fuentes conservadas
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