Google, Çoklu Veri Türlerini Anlayabilen Gemini Embedding 2 Yapay Zekâ Modelini Tanıttı

Google yapay zekâ altyapısını güçlendiren yeni bir modeli duyurdu. Şirket Gemini Embedding 2 adını verdiği yeni modeli geliştiricilerin kullanımına açtı. Yeni sistem metin, görsel, video ve ses gibi farklı veri türlerini aynı analiz ortamında işleyebilen çok modlu bir yapı sunuyor.

Gemini Embedding 2 Çok Modlu Yapay Zekâ Analizi Sunuyor

Google yeni Gemini Embedding 2 modelini herkese açık ön izleme sürümüyle duyurdu. Model farklı veri türlerini tek bir matematiksel temsil alanına dönüştürebilen ilk yerel çok modlu embedding modeli olarak tanıtıldı.

Embedding modelleri üretken yapay zekâ modellerinden farklı bir amaçla kullanılıyor. Bu modeller içerik üretmek yerine verileri anlamaya ve analiz etmeye odaklanıyor. Sistem metin, görüntü veya video gibi verileri sayısal vektörlere dönüştürüyor. Yapay zekâ bu vektörler üzerinden veriler arasındaki ilişkileri analiz edebiliyor. Gemini Embedding 2 metin, görsel, video, ses ve belge gibi farklı veri türlerini aynı veri alanında temsil edebiliyor. Sistem ayrıca 100 farklı dili kapsayan semantik anlam analizi gerçekleştirebiliyor.

Google yeni modelin çok modlu analiz kapasitesini geliştirdiğini belirtiyor. Gemini Embedding 2 farklı veri türleri için belirli sınırlar dahilinde çalışıyor. Model metin verileri için 8192 token uzunluğuna kadar bağlam desteği sunuyor. Sistem aynı istekte PNG veya JPEG formatında altı görsele kadar işlem yapabiliyor. Video analizinde MP4 veya MOV formatında 120 saniyeye kadar içerik destekleniyor.

Gemini Embedding 2 ayrıca ses verilerini doğrudan analiz edebiliyor. Sistem ses verisini işlemek için ara metin transkripsiyonu gerektirmiyor. Model aynı zamanda altı sayfaya kadar PDF belgelerini de embedding formatına dönüştürebiliyor.

Google yeni modelin karmaşık veri analiz süreçlerini kolaylaştırdığını belirtiyor. Gemini Embedding 2 farklı medya türlerini tek bir sorguda analiz edebildiği için daha güçlü bağlamsal sonuçlar üretebiliyor. Model özellikle semantik arama, veri sınıflandırma ve veri kümeleme gibi görevlerde kullanılıyor. Sistem anahtar kelime temelli arama yerine içeriklerin gerçek anlamını analiz ederek sonuç üretiyor.

Google mühendisleri modelin Retrieval Augmented Generation yani RAG sistemlerinde de kullanılabileceğini ifade ediyor. Model farklı veri kaynakları arasındaki ilişkileri analiz ederek yapay zekâ destekli bilgi sistemlerini daha güçlü hale getiriyor.

Google yeni Gemini Embedding 2 modelini Gemini API ve Vertex AI platformları üzerinden geliştiricilerin kullanımına açtı. Model şu anda gemini-embedding-2-preview adıyla herkese açık ön izleme sürümünde bulunuyor. Google önceki embedding modeli olan gemini-embedding-001 sürümünü de kullanıma açık tutuyor. Eski model yalnızca metin tabanlı kullanım senaryolarına odaklanıyor.

Google mühendisleri yeni modelin özellikle büyük veri setlerinde daha doğru sonuçlar verdiğini ifade ediyor. Şirket hukuk sektöründe yapılan testlerde modelin milyonlarca belge arasında kritik bilgileri bulma başarısını artırdığını belirtiyor.

Google’ın yeni Gemini Embedding 2 modeli çok modlu veri analizi yetenekleriyle yapay zekâ araştırmalarında önemli bir adım olarak değerlendiriliyor. Uzmanlar bu tür modellerin gelecekte arama motorlarından veri analiz platformlarına kadar birçok alanda kullanılacağını öngörüyor.