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Google、EmbeddingGemma 2を公開7億4,000万パラメーターで画像・音声・動画を検索

Googleは10月6日、端末上で動かす埋め込みモデル「EmbeddingGemma 2」を公開した。文章、コード、画像、動画、音声を共通のベクトル空間で扱い、異なる形式のデータを意味の近さで検索できる。全体の規模は7億4,000万パラメーターで、Apache 2.0ライセンスで提供する。

声で動画を探すなど、形式をまたぐ検索に

音声メモから関連する動画を探したり、文章の質問で長い録音を検索したりする用途を想定する。データを端末内で処理する検索や、関連資料を生成モデルに渡すRAGの基盤として使える。

文章だけなら2億7,000万パラメーターで動かし、必要に応じて画像と音声の処理部分を加えられる。出力ベクトルは768次元から512、256、128次元へ短縮でき、検索用の保存容量を調整できる。

メモリー使用量は端末と量子化の条件付き

Googleによると、量子化したモデルをPixel 11 Proで動かす場合、使用中のRAMは文章用で約191MB、全機能で約567MBまで抑えられる。入力枠は8,000トークン。これらは同社が示した構成での値で、全端末の共通要件ではない。

出典

  1. EmbeddingGemma 2: an open, lightweight multimodal embedding model公開日、規模、ライセンス、入力形式、次元数、端末と量子化の条件を確認。2026-10-08確認。

出典の確認日 2026.10.08

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