O Google apresenta aos desenvolvedores o novo modelo de incorporação de texto Gemini.
O Google introduziu um novo acréscimo experimental chamado Gemini Embedding, um modelo de "incorporação" para texto, em sua API de desenvolvedor Gemini na sexta-feira.
Os modelos de incorporação convertem entradas textuais - como palavras e frases - em representações numéricas, ou incorporações, que encapsulam o significado semântico do conteúdo. Esses embeddings são usados em vários aplicativos, incluindo recuperação e classificação de documentos, em parte porque podem reduzir os custos e melhorar a velocidade de resposta.
A Amazon, a Cohere e a OpenAI estão entre as empresas que fornecem modelos de incorporação por meio de suas próprias APIs. Embora o Google tenha oferecido modelos de incorporação no passado, o Gemini Embedding é o primeiro modelo treinado usando a família Gemini de modelos de IA.
"Treinado com o próprio modelo Gemini, esse modelo de incorporação herdou a compreensão de linguagem e o contexto diferenciado do Gemini, o que o torna adequado para uma ampla gama de aplicações", afirmou o Google em um post de blog. "Treinamos nosso modelo para ser altamente versátil, oferecendo desempenho excepcional em diversos campos, como finanças, ciência, direito, pesquisa e muito mais."
De acordo com o Google, o Gemini Embedding supera seu modelo anterior de alto nível, o text-embedding-004, e apresenta resultados competitivos em benchmarks de incorporação amplamente utilizados. Ao contrário de seu antecessor, o Gemini Embedding pode processar pedaços maiores de texto e código em uma única entrada e é compatível com mais de 100 idiomas - o dobro do anterior.
O Google observa que o Gemini Embedding está atualmente em uma "fase experimental" com capacidade limitada e está sujeito a alterações futuras. "Planejamos avançar para uma versão estável e geralmente disponível nos próximos meses", escreveu a empresa em sua postagem no blog.
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