EmbeddingGemma 2如何實現跨模態資料的向量映射？

Question

Accepted Answer

EmbeddingGemma 2透過模組化編碼器與共享向量空間實現跨模態向量映射

EmbeddingGemma 2透過將不同類型的資料（文字、程式碼、圖片、影片、音訊）各自通過專屬的編碼器處理，最終將這些經過編碼的資訊轉換為同一個768維向量空間內的表示。這種設計使得不同模態的資料在語意上得以直接比較其相似度，進而實現跨模態的搜尋與檢索能力。
模組化架構賦予模型靈活性與效率

該模型採模組化架構，其核心的文字與程式碼功能僅需2.7億個參數，而加入視覺編碼器後參數增至4.4億，再加入音訊編碼器後則為5.7億。當完整啟用所有模態（文字、程式碼、圖片、影片、音訊）時，則使用7.4億個參數。視覺編碼器額外增加1.7億參數，音訊編碼器則增加3億參數。這種設計允許開發者根據具體應用需求，僅載入必要的模組，從而顯著降低運算資源的消耗，並使AI搜尋及檢索工作得以直接在手機、個人電腦等終端裝置上執行，無需將資料傳輸至雲端。
共享向量空間與Matryoshka Representation Learning優化儲存與擴展性

EmbeddingGemma 2的所有模組均使用相容的768維共享向量空間，這意味著開發者即使初期僅建立文字索引，日後欲加入圖片或音訊資料時，無需重新計算既有嵌入資料，僅需載入額外編碼器即可擴充系統。此外，該模型採用Matryoshka Representation Learning (MRL)，允許開發者將768維的輸出向量動態縮減至512、256或128維。例如，使用256維向量時，圖片、影片及語音檢索約可維持95%的原始品質，儲存空間則可降低至原有的約三分之一，這對於向量資料庫的儲存與記憶體需求有顯著的優化效果。

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