Simon Willison plädiert für Open-Weights-Embedding-Modelle am Beispiel EmbeddingGemma 2
ToolsGPT
Warum es zählt
Wer Millionen von Embedding-Vektoren speichert, ist bei proprietären Modellen auf Gedeih und Verderb an den Anbieter gebunden. Open-Weights-Modelle wie EmbeddingGemma 2 (Apache 2.0) ermöglichen Vendor-Wechsel oder Selbst-Hosting, ohne alle Vektoren kostenpflichtig neu berechnen zu müssen.
— Lumeric Redaktion
„I don't think it makes sense to use a closed, proprietary, hosted-only model. Most applications of embedding models involve calculating thousands or even millions of embedding vectors and storing them for later comparison.“
Frag die KI zum Artikel
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Simon Willison plädiert für Open-Weights-Embedding-Modelle am Beispiel EmbeddingGemma 2
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Warum es zählt
Wer Millionen von Embedding-Vektoren speichert, ist bei proprietären Modellen auf Gedeih und Verderb an den Anbieter gebunden. Open-Weights-Modelle wie EmbeddingGemma 2 (Apache 2.0) ermöglichen Vendor-Wechsel oder Selbst-Hosting, ohne alle Vektoren kostenpflichtig neu berechnen zu müssen.
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„I don't think it makes sense to use a closed, proprietary, hosted-only model. Most applications of embedding models involve calculating thousands or even millions of embedding vectors and storing them for later comparison.“
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