AI 요약관련 정보

• Gemma 팀은 온디바이스 모델과 연구용 모델 개발에 집중하고 있다. 📱
• Embedding Gemma는 온디바이스 임베딩을 위한 초소형 모델이다. 💡
• T5 Gemma 모델을 기반으로 구축되었으며, 2000 토큰까지의 텍스트를 처리할 수 있다. 📚
• Matrioska 임베딩을 통해 768에서 128까지 다양한 차원 크기를 제공한다. 📐
• 300MB의 작은 크기로, 모바일 장치에서 효율적인 RAG 시스템 구축이 가능하다. 💾
• Sentence Transformers 라이브러리를 사용하여 Python에서 쉽게 사용할 수 있다. 🐍
• 검색, 분류, 클러스터링 등 다양한 작업에서 우수한 성능을 보인다. 🎯
• 랭체인(LangChain)과 랭그래프(LangGraph)를 사용하여 간단한 RAG 시스템을 구축할 수 있다. 🔗
• Gemma 3N 모델과 함께 사용하여 온디바이스 RAG 시스템을 구축할 수 있다. 🤖
• 작은 크기 덕분에 대부분의 휴대폰에서 실행 가능하며, 다양한 애플리케이션에 활용할 수 있다. 🎨
• 모바일 및 엣지 컴퓨팅 환경에서 유용하며, Gemma 시리즈의 발전 방향이 흥미롭다. 🚀