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Google lança EmbeddingGemma 2, um modelo aberto de primeira classe para embeddings multimodais nativos

Traduzido do English → Português (BR)

O Google lançou o EmbeddingGemma 2, um modelo de código aberto projetado para embeddings multimodais nativos.

O lançamento posiciona o novo modelo como uma opção de primeira classe para lidar com dados de texto e imagem dentro de um espaço de embedding unificado.

Importância 2/3 r/LocalLLaMA Google DeepMind Multimodal Open weights

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Google DeepMind lança EmbeddingGemma 2, um modelo de embedding multimodal aberto

O Google DeepMind lançou o EmbeddingGemma 2, um modelo de embedding multimodal de código aberto que mapeia texto, código, imagens, vídeo e áudio em um espaço vetorial unificado de 768 dimensões. O modelo consiste em 740 milhões de parámetros no total, combinando um codificador de texto de 270M de parámetros com codificadores modulares de visão (170M) e áudio (300M).

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Gemma 4 introduz modelos nativamente multimodais com arquitetura unificada sem codificador

A Google apresenta o Gemma 4, uma nova geração de modelos de linguagem de peso aberto e nativamente multimodais, apresentando arquiteturas densas e Mixture-of-Experts variando de 2.3B a 31B parâmetros.

arxiv Moonshot AI (arXiv) · há 574 d · 3 visualizações

Google lança modelos multimodais Gemma 3 com contexto de 128K e eficiência aprimorada

A Google apresenta o Gemma 3, uma nova família de modelos multimodais abertos e leves que variam de 1 a 27 bilhões de parâmetros. Esta atualização adiciona compreensão visual, suporte para pelo menos 128K tokens de contexto e cobertura multilíngue ampliada em comparação com versões anteriores.

arxiv arXiv cs.CL · há 14 h · 17 visualizações

Eduardo: RL multi-turn treina tutores LLM para ensinar por pós-teste mascarado

Pesquisadores apresentam o Eduardo, uma receita de aprendizado por reforço multi-turn para treinar tutores de modelos de linguagem grandes que aborda o "dilema da assistência", onde os modelos tendem a dar respostas em vez de ensinar. O método utiliza um pós-teste de transferência próxima mascarado e gates de recompensa binários para desencorajar o descarregamento cognitivo e evitar a entrega da solução.

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Os autores apresentam o Index-Translate, uma família de modelos de tradução multilíngue que combina uma base compartilhada com treinamento especializado para tradução geral, seguimento de instruções, tradução de fala, dublagem controlada e tradução de documentos longos. A família inclui modelos de 2B, 9B e 35B-A3B que suportam 150 idiomas.