Gemini Embedding: Generalizable Embeddings from Gemini

📄 arXiv: 2503.07891v1 📥 PDF

作者: Jinhyuk Lee, Feiyang Chen, Sahil Dua, Daniel Cer, Madhuri Shanbhogue, Iftekhar Naim, Gustavo Hernández Ábrego, Zhe Li, Kaifeng Chen, Henrique Schechter Vera, Xiaoqi Ren, Shanfeng Zhang, Daniel Salz, Michael Boratko, Jay Han, Blair Chen, Shuo Huang, Vikram Rao, Paul Suganthan, Feng Han, Andreas Doumanoglou, Nithi Gupta, Fedor Moiseev, Cathy Yip, Aashi Jain, Simon Baumgartner, Shahrokh Shahi, Frank Palma Gomez, Sandeep Mariserla, Min Choi, Parashar Shah, Sonam Goenka, Ke Chen, Ye Xia, Koert Chen, Sai Meher Karthik Duddu, Yichang Chen, Trevor Walker, Wenlei Zhou, Rakesh Ghiya, Zach Gleicher, Karan Gill, Zhe Dong, Mojtaba Seyedhosseini, Yunhsuan Sung, Raphael Hoffmann, Tom Duerig

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-03-10

备注: 19 pages

💡 一句话要点

Gemini Embedding：利用Gemini大模型生成通用文本嵌入，显著提升多语言和多模态文本表示能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本嵌入 大型语言模型 多语言 多模态 Gemini 自然语言处理 表示学习 MMTEB

📋 核心要点

  1. 现有文本嵌入模型在多语言和多模态文本表示方面存在泛化能力不足的挑战。
  2. Gemini Embedding利用Gemini大模型的强大能力，生成高度通用的文本嵌入，提升跨语言和模态的表示能力。
  3. 在MMTEB基准测试中，Gemini Embedding显著优于现有模型，在多语言、英语和代码任务上均取得领先成果。

📝 摘要（中文）

本报告介绍了Gemini Embedding，一种最先进的嵌入模型，它利用了谷歌最强大的大型语言模型Gemini的能力。Gemini Embedding凭借Gemini固有的多语言和代码理解能力，为跨多种语言和文本模态的文本生成高度通用的嵌入。Gemini Embedding生成的表示可以预先计算并应用于各种下游任务，包括分类、相似性、聚类、排序和检索。在包含250多种语言的100多个任务的大规模多语言文本嵌入基准（MMTEB）上进行评估，Gemini Embedding显著优于先前的最先进模型，表明嵌入质量有了显著提高。我们的统一模型在MMTEB的多语言、英语和代码基准上均实现了最先进的性能，展示了在广泛任务中的强大能力，并超越了专门的领域特定模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本嵌入模型在处理多语言和多模态文本时，泛化能力不足，难以在各种下游任务中取得良好效果。领域特定模型虽然在特定任务上表现出色，但缺乏通用性。因此，需要一种能够有效表示多种语言和文本模态的通用嵌入模型。

核心思路：本论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）Gemini的强大能力，特别是其多语言和代码理解能力，来生成高质量的文本嵌入。通过利用LLM的预训练知识和强大的表示学习能力，可以有效提升嵌入的通用性和泛化能力。

技术框架：Gemini Embedding的技术框架主要包括以下几个阶段：首先，使用Gemini模型对输入文本进行编码，生成文本的上下文表示。然后，利用一个嵌入层将上下文表示映射到低维的嵌入空间。最后，使用对比学习或其他损失函数对嵌入模型进行训练，使其能够有效区分不同的文本，并捕捉文本之间的语义关系。整个框架是一个端到端的训练过程，可以充分利用Gemini模型的预训练知识。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用了Gemini这样的大型语言模型来生成文本嵌入。与传统的嵌入方法相比，Gemini Embedding能够更好地捕捉文本的语义信息，并且具有更强的多语言和多模态处理能力。此外，该方法通过在大量数据上进行预训练，可以有效提升嵌入的泛化能力。

关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但是，可以推测，损失函数可能采用了对比学习损失，例如InfoNCE，以鼓励相似文本的嵌入更接近，不相似文本的嵌入更远离。网络结构可能采用了Transformer架构，以充分利用Gemini模型的强大表示能力。具体的训练细节和超参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Gemini Embedding在MMTEB基准测试中取得了显著的性能提升，超越了现有的最先进模型。具体而言，该模型在多语言、英语和代码任务上均取得了领先的成果，证明了其强大的通用性和泛化能力。相较于领域特定模型，Gemini Embedding在各种任务上均表现出色，体现了其作为通用嵌入模型的优势。

🎯 应用场景

Gemini Embedding具有广泛的应用前景，可用于信息检索、文本分类、情感分析、文本聚类、机器翻译等领域。该模型能够有效提升多语言和多模态文本处理任务的性能，为构建更加智能和通用的自然语言处理系统提供有力支持。未来，该模型还可应用于跨语言知识迁移、零样本学习等更高级的任务。

📄 摘要（原文）

In this report, we introduce Gemini Embedding, a state-of-the-art embedding model leveraging the power of Gemini, Google's most capable large language model. Capitalizing on Gemini's inherent multilingual and code understanding capabilities, Gemini Embedding produces highly generalizable embeddings for text spanning numerous languages and textual modalities. The representations generated by Gemini Embedding can be precomputed and applied to a variety of downstream tasks including classification, similarity, clustering, ranking, and retrieval. Evaluated on the Massive Multilingual Text Embedding Benchmark (MMTEB), which includes over one hundred tasks across 250+ languages, Gemini Embedding substantially outperforms prior state-of-the-art models, demonstrating considerable improvements in embedding quality. Achieving state-of-the-art performance across MMTEB's multilingual, English, and code benchmarks, our unified model demonstrates strong capabilities across a broad selection of tasks and surpasses specialized domain-specific models.