구글, '제미니 임베딩-001' 텍스트 임베딩 모델 광범위하게 사용 가능…AI 개발자 접근성 확대

제미니 API 및 Vertex AI 통해 제공, 백만 입력 토큰당 0.15달러
100개 이상 언어 지원, 최대 2048 토큰 처리, MRL 기술로 비용 효율성 증대

 

MTEB 다국어 리더보드 상위권 유지, 기존 모델 및 외부 대안 능가구글의 '제미니 임베딩-001(gemini-embedding-001)' 텍스트 임베딩 모델이 이제 제미니 API와 Vertex AI를 통해 광범위하게 사용 가능해졌다.

 

이 모델은 백만 입력 토큰당 0.15달러의 비용으로 제공되며, AI 개발자들이 구글의 최신 임베딩 기술에 더욱 쉽게 접근할 수 있게 되었다.이번 '제미니 임베딩-001'의 광범위한 출시는 AI 개발자들이 더욱 정교하고 효율적인 AI 애플리케이션을 구축하는 데 큰 도움이 될 것으로 예상된다.

 

특히 다국어 지원 기능과 비용 효율성은 다양한 언어 환경에서 AI 서비스를 개발하는 데 있어 중요한 이점으로 작용할 것으로 보인다.

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구글은 지속적인 AI 기술 개발을 통해 개발자 생태계를 강화하고, AI 기술의 접근성을 높여 혁신적인 AI 솔루션이 더욱 활발하게 개발될 수 있도록 지원할 방침이다.

 

'제미니 임베딩-001'은 100개 이상의 언어를 지원하고, 최대 2048 토큰까지 처리할 수 있는 강력한 성능을 자랑한다. 특히, 마트료시카 표현 학습(Matryoshka Representation Learning, MRL) 기술을 사용하여 메모리 및 컴퓨팅 비용을 최적화하여 효율성을 높였다.

 

구글은 이 모델이 기존 모델과 외부 대안들을 능가하는 성능을 보여주며, 지난 3월 실험적 출시 이후 MTEB 다국어 리더보드에서 꾸준히 상위권을 유지하고 있다고 밝혔다.

 

참고자료 : https://ai.google.dev/gemini-api/docs/embeddings?hl=ko#python

임베딩  |  Gemini API  |  Google AI for Developers