IT之家 3 月 10 日消息，谷歌公司于 3 月 7 日發(fā)布博文，宣布推出 Gemini Embedding，是一款基于 AI 的文本處理模型，現(xiàn)已集成至 Gemini API。
該模型在 Massive Text Embedding Benchmark（MTEB）中拔得頭籌，超越了 Mistral、Cohere 和 Qwen 等競爭對手，成為當前性能最強的文本嵌入模型。
Gemini Embedding 將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值表示（向量），從而支持語義搜索、推薦系統(tǒng)和文檔檢索等功能。它在 MTEB 基準測試中表現(xiàn)出色，平均任務得分為 68.32，顯著高于 Linq-Embed-Mistral 和 gte-Qwen2-7B-instruct 等模型，達到 State-of-the-art。
State-of-the-art（SOTA）AI 模型是指在特定任務或領域中，當前表現(xiàn)最優(yōu)的模型或方法。這些模型通常通過在各種基準測試中取得最高分來證明其優(yōu)越性，并且往往在準確性、效率或能力上超越了之前的模型，甚至在某些任務中達到了人類水平的表現(xiàn)。
該模型在配對分類上得分為 85.13；在檢索上得分 67.71，在重排序得分為 65.58，表明 Gemini Embedding 在 AI 搜索引擎、文檔分析和聊天機器人優(yōu)化等實際應用中具有顯著優(yōu)勢。
MTEB 由 Hugging Face 創(chuàng)建，通過 50 多個數(shù)據(jù)集評估 AI 模型在文本數(shù)據(jù)排名、分類和檢索方面的能力。作為行業(yè)標準，MTEB 排行榜為企業(yè)在選擇 AI 模型時提供了重要參考。Gemini Embedding 的優(yōu)異表現(xiàn)不僅鞏固了谷歌在 AI 領域的領導地位，也為其在商業(yè)應用中的推廣奠定了基礎。
Gemini Embedding 的高性能使其在以下領域具有廣泛的應用前景：
搜索引擎：提升搜索結果的相關性，支持谷歌正在測試的純 AI 驅(qū)動搜索模式。
多語言應用：增強跨語言翻譯、客戶服務自動化和內(nèi)容排名能力。
企業(yè)服務：優(yōu)化基于 Google Cloud 的 AI 分析、語義搜索和自動化數(shù)據(jù)檢索功能。
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