Начать этот материал необходимо с главного парадокса современной индустрии искусственного интеллекта. Писать фундаментальные обучающие статьи, учебники или подробные технические гайды по нейросетевой генерации сегодня - это заведомо проигрышное и во многом бессмысленное занятие. Индустрия развивается с такой скоростью, что пока автор собирает материал, делает скриншоты интерфейсов, верстает текст и готовит его к публикации, на рынок выходит очередное мажорное обновление (или совершенно новая архитектура), которое сразу обесценивает уже написанное...

Модель превращает все эти данные в единое пространство числовых представлений. Благодаря этому можно, например, написать запрос словами и найти подходящий момент в видео, фотографию, фрагмент кода или аудиозапись без предварительной расшифровки каждого формата. Полная EmbeddingGemma 2 содержит 740 млн параметров, но архитектура модульная. Только текст и код требуют 270 млн параметров, текст с изображениями 440 млн, текст с аудио 570 млн. Ненужные части модели можно вообще не загружать в память....