文本嵌入模型是将文本信息转换为数值数据的技术。它们通过将单词、句子或整个文档表示为连续向量空间中的向量，使计算机能够像人类一样理解和处理语言。随着自然语言处理（NLP）应用范围的扩大，对嵌入模型的需求也随之增长，这些模型不仅要强大，还要具备多样性。传统的模型通常只适用于特定任务，限制了它们在不同领域的应用。而一个多功能的模型能够适应各种任务，减少了对专门训练和数据准备的需求。
Gecko代表了文本嵌入技术的一次突破。由Google开发，它利用从大型语言模型（LLMs）中提取的知识，创建了不仅紧凑而且能够在多种语言任务中表现出色的嵌入。Google对Gecko的设计哲学源于利用LLMs的巨大潜力，以一种实用且易于访问的格式，用于日常应用。Gecko利用LLMs中丰富的语义知识。这些模型经过大量文本语料库的训练，包含了对语言细微差别的深刻理解，Gecko正是利用这一点来改进其嵌入。
Google开发Gecko的核心在于蒸馏过程，这涉及到将一个庞大、高度训练的模型的知识转移到一个更小、更高效的版本中。这不仅保留了嵌入的质量，还提高了它们在现实世界应用中的速度和可用性。Gecko训练的另一个有趣方面是其对合成数据的使用。这些数据是通过提示LLMs创建模仿现实世界场景的文本生成的。然后Gecko使用这些高质量、多样化的合成数据来完善其理解和分类文本的能力。
深入研究Gecko的技术架构揭示了其设计如何优化功能和效率，使其在众多文本嵌入模型中脱颖而出。Gecko的架构围绕一个基于变换器的语言模型的精简版本构建。它包含双编码器，允许它高效地处理和比较文本。该模型使用均值池化将变长文本转换为固定大小的嵌入，这对于比较不同任务中的文本数据至关重要。
Gecko不仅仅是另一个文本嵌入模型；它带来了独特的优势，迎合了广泛的应用，在此过程中树立了新的基准。以下是它的一些关键特性和优势：多功能性、适应性、创新技术、增强的检索性能、零样本学习能力。
任何文本嵌入模型的有效性通常通过严格的基准测试来展示，而Gecko在这方面表现出色，展示了强大的性能指标。在MTEB（大规模文本嵌入基准测试）中的性能、Gecko的嵌入维度及其影响、与其他文本嵌入模型的比较。