Dalam artikel ini, kita akan mempelajari Model Embedding Gemini. Model Embedding adalah membantu menerjemahkan informasi ke dalam format universal yang dapat dipahami Gemini, memungkinkan koneksi dan pemahaman informasi dari berbagai bahasa seperti Indonesia, Inggris, Prancis, atau Spanyol.
Baca: Apa Google Gemini dan Arsitektur
Mengapa Embedding Penting?
Mesin Translate: Melakukan Translate teks dari satu bahasa ke bahasa lainnya.
informasi konteks: Model AI menghubungkan antara kata-kata dalam kalimat atau dokumen. Contoh: kata “Bebek” dan “anak Bebek” akan memiliki embeding yang mirip karena memiliki makna yang sama.
Embedding Penerjemah Universal
Model embeddings mengubah informasi multibahasa menjadi satu kode yang dapat diuraikan oleh Gemini. Hal ini memungkinkan Gemini untuk menemukan koneksi dan memahami makna informasi dari berbagai sumber, menjadikannya seperti penerjemah universal untuk semua data yang Anda berikan.
Implementasi dan Penggunaan Model Embedding
Kemampuan Embedding ini dapat digunakan untuk berbagai fitur seperti pengambilan informasi, menjawab pertanyaan, sistem rekomendasi, peringkasan teks, dan deteksi anomali.
Detail Teknis Embedding
Model Embedding, juga dikenal sebagai embedding-001, dioptimalkan untuk membuat embeddings dengan input maksimum 2.048 token. Model ini hanya menerima teks sebagai input dan tidak memiliki pengaturan keamanan yang dapat disesuaikan. Selain itu, batas laju API saat ini dibatasi hingga 1.500 permintaan per menit.
Model embeddings merupakan alat penting dalam keluarga model Gemini, memungkinkan pemahaman dan pengolahan informasi dari berbagai sumber secara efisien.
Anda ingin mempelajari tentang API Google Gemini cari tahu harga API Google Gemini dan penjelasan Model Gemini Pro dan Model AQA dalam AI Gemini