henry 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

原生，啟動！

剛剛，谷歌發(fā)布了首個(gè)原生多模態(tài)（Multimodal）嵌入模型——

Gemini Embedding 2

這次模型最大的變化在于：把文本、圖像、視頻、音頻和文檔，全部映射進(jìn)同一個(gè)統(tǒng)一的嵌入空間。

換句話說，不同媒介的數(shù)據(jù)第一次被放進(jìn)同一個(gè)語義坐標(biāo)系里。

在輸入能力上，Gemini Embedding 2支持多種數(shù)據(jù)類型：

• 文本：支持最多8192個(gè)token
• 圖像：每次請求最多處理6張圖像，支持PNG和JPEG
• 視頻：支持最長120秒的視頻輸入，格式為MP4和MOV
• 音頻：原生嵌入音頻數(shù)據(jù)，無需中間文本轉(zhuǎn)錄
• 文檔：可直接嵌入最多6頁的PDF

此外，模型不僅可以處理單一模態(tài)，還支持多模態(tài)混合輸入（例如圖像 +文本）。

這意味著模型可以捕捉不同媒體之間的復(fù)雜語義關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地理解現(xiàn)實(shí)世界中的信息。

在評測方面，Gemini Embedding 2不僅整體性能較上一代提升，同時(shí)也為多模態(tài)嵌入任務(wù)樹立了新的性能基準(zhǔn)。

一方面增強(qiáng)了語音處理能力，另一方面也在文本、圖像和視頻任務(wù)中均超越現(xiàn)有領(lǐng)先模型，實(shí)現(xiàn)SOTA。

乍看之下，這似乎只是一次底層的數(shù)據(jù)工程升級。

但實(shí)際上，它正為像龍蝦這樣的AI Agent真正“看懂”世界，提供了關(guān)鍵基礎(chǔ)。

目前，Gemini Embedding 2已經(jīng)通過Gemini API和Vertex AI展開公測。

原生多模態(tài)嵌入

嵌入模型（Embedding Model）本質(zhì)上是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為稠密向量表示。

在這個(gè)向量空間中，語義相似的數(shù)據(jù)會彼此靠近，不相似的數(shù)據(jù)則距離更遠(yuǎn)。

傳統(tǒng)的嵌入模型主要針對文本。

例如，在谷歌此前的論文《Gemini Embedding: Generalizable Embeddings from Gemini》中——

Gemini Embedding通過在大語言模型參數(shù)中已有的海量知識基礎(chǔ)上構(gòu)建表征，并將得來的嵌入用于：語義檢索、文本聚類、分類，排序等下游任務(wù)。

但這只停留在文字階段。

最新的Gemini Embedding 2，則首次徹底打通了多模態(tài)數(shù)據(jù)。

文本、圖片、視頻、音頻和文檔，都被壓縮到同一個(gè)向量空間之中。

而這，就意味著模型實(shí)現(xiàn)了“跨模態(tài)語義對齊”，能夠讓貓這個(gè)「文字概念」與貓的照片這個(gè)「視覺概念」，在統(tǒng)一的嵌入空間中的數(shù)學(xué)向量的距離極度接近。

通俗來說，當(dāng)你搜索“貓”的時(shí)候，系統(tǒng)不僅能找到相關(guān)文字，還能直接找到貓的圖片、視頻甚至聲音。

也正因?yàn)槿绱耍芏嘣緩?fù)雜的多模態(tài)流程可以被大幅簡化。

RAG檢索、語義搜索、情感分析，到數(shù)據(jù)聚類等應(yīng)用場景，都能直接受益。

更重要的是，這類能力對AI Agent意義巨大。

過去的Agent在操作電腦時(shí)，往往只能依賴文字信息。

例如識別按鈕上的“設(shè)置”“確認(rèn)”等標(biāo)簽。但真實(shí)世界的UI界面，大量信息其實(shí)來自視覺結(jié)構(gòu)：

圖標(biāo)、布局、顏色、控件位置，正是傳統(tǒng)文本嵌入模型難以處理的部分。

而有了多模態(tài)嵌入之后，情況就不同了。

對于像OpenClaw（龍蝦）這樣需要操作電腦，識別屏幕的Agent來說，它不再只是識別文字。

它可以直接理解：哪個(gè)像素區(qū)域是設(shè)置圖標(biāo)、哪個(gè)按鈕與當(dāng)前任務(wù)最相關(guān)，屏幕截圖與文本指令之間的關(guān)系

換句話說，Gemini Embedding 2提供了一條統(tǒng)一的感官總線。視覺、聽覺與文本信息，都能在同一個(gè)語義空間中進(jìn)行關(guān)聯(lián)。

這也為未來Agent真正理解屏幕、理解環(huán)境并代替人類操作電腦，奠定了最重要的語義基礎(chǔ)。

在技術(shù)層面，Gemini Embedding 2繼續(xù)采用Matryoshka Representation Learning（MRL）

這種方法允許嵌入向量在保持語義信息的同時(shí)進(jìn)行動態(tài)維度縮減。

（注：MRL強(qiáng)制模型把最核心、最關(guān)鍵的特征壓縮在向量的前幾十維里，次要的特征放在后面，這讓開發(fā)者可以根據(jù)預(yù)算和算力，自由決定信息密度的分布管理）

Gemini Embedding 2的默認(rèn)輸出維度為3072維，但開發(fā)者可以根據(jù)需求縮減，例如：3072維、1536維、768維，從而在性能與存儲成本之間取得平衡。

除了支持API調(diào)用外，Gemini Embedding 2也支持通過LangChain、LlamaIndex、Haystack、Weaviate、QDrant、ChromaDB和Vector Search等工具調(diào)用。

通過為不同類型的數(shù)據(jù)賦予統(tǒng)一的語義表示，Gemini Embedding 2正在為下一代AI應(yīng)用：多模態(tài)Agent，乃至具身智能機(jī)器人提供關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。

[1]https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-embedding-2/

[2]https://arxiv.org/pdf/2503.07891