【ITニュース解説】Introducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings

Googleが開発した「EmbeddingGemma」は、スマートフォンやタブレットなどのデバイス上で動作するAIアプリケーション向けの新しい技術だ。これは「埋め込みモデル」と呼ばれるもので、テキストの意味を数値のベクトルに変換し、AIがテキストの内容を理解しやすくする役割を果たす。

従来のAIモデルは、大規模なサーバーで処理を行う必要があり、常にインターネット接続が求められた。しかし、EmbeddingGemmaは、デバイス上で直接動作するように設計されているため、インターネット接続がなくてもAI機能を利用できる。これにより、オフライン環境でも動作するAIアプリケーションの開発が可能になる。

EmbeddingGemmaの主な用途として、「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」と「セマンティック検索」が挙げられる。RAGは、質問応答システムの一種で、質問に基づいて関連する情報を検索し、その情報に基づいて回答を生成する。EmbeddingGemmaを使用することで、デバイス内に保存された情報から必要な情報を効率的に検索し、回答を生成することが可能になる。例えば、スマートフォンの取扱説明書をRAGで処理することで、ユーザーは取扱説明書全体を検索することなく、特定の質問に対する回答を迅速に得ることができる。

セマンティック検索は、キーワードだけでなく、テキストの意味に基づいて検索を行う技術だ。従来のキーワード検索では、完全に一致するキーワードが含まれていないと検索結果が表示されない場合があった。しかし、セマンティック検索では、テキストの意味を理解するため、類似した意味を持つテキストも検索結果に含めることができる。EmbeddingGemmaを使用することで、デバイス内に保存されたドキュメントやメールなどを、より高度な方法で検索することが可能になる。例えば、「疲れた」というキーワードで検索した場合、「倦怠感」や「だるい」といった類似した意味を持つテキストも検索結果に表示されるようになる。

EmbeddingGemmaの大きな特徴は、モデルのサイズが小さいことだ。モデルのサイズは500M（メガバイト）未満であり、これは他の大規模な言語モデルと比較して非常に小さい。モデルサイズが小さいということは、デバイスのストレージ容量を圧迫せず、処理速度も速いというメリットがある。特に、スマートフォンやタブレットなどのリソースが限られたデバイスでは、モデルサイズが小さいことは非常に重要だ。

また、EmbeddingGemmaは「MTEB（Massive Text Embedding Benchmark）」と呼ばれる評価指標において、高い評価を得ている。MTEBは、さまざまな言語やタスクにおける埋め込みモデルの性能を評価するためのベンチマークだ。EmbeddingGemmaは、500Mパラメータ以下のテキストのみの多言語埋め込みモデルとして、MTEBで最高ランクを獲得しており、その性能の高さが証明されている。つまり、多言語に対応しながらも、限られたリソースで高い精度を実現できることが強みだ。

EmbeddingGemmaはオープンモデルとして公開されている。これは、誰でも自由にEmbeddingGemmaを利用し、AIアプリケーションを開発できることを意味する。開発者は、EmbeddingGemmaを自身のプロジェクトに組み込むことで、高性能なオンデバイスAI機能を容易に実現できる。例えば、翻訳アプリや音声認識アプリ、画像認識アプリなど、さまざまな分野での応用が期待される。

システムエンジニアを目指す初心者にとって、EmbeddingGemmaはオンデバイスAIの可能性を広げる魅力的な技術だ。大規模なサーバーを必要とせず、デバイス上で直接AI処理を行うことで、新たなアプリケーションやサービスの開発が可能になる。特に、リソースが限られた環境でのAI開発に興味がある場合は、EmbeddingGemmaについて学ぶことは非常に有益だ。