Первые в мире 8к открытых моделей векторного представления текста от Jina AI.

Jina AI удивляет мир новым продуктом – jina-embeddings-v2: первые в мире 8k открытые модели векторного представления текста. Теперь продвижение в области обработки естественного языка никогда не было таким простым. Подробности на сайте Jina AI!

 Jina AI представляет «jina-embeddings-v2»: первые в мире 8к открытых моделей векторного представления текста.

Искусственный интеллект продолжает привлекать все большее внимание в мире технологий. Компания Jina AI представляет свое последнее достижение – модель второго поколения для встраивания текста jina-embeddings-v2. Эта передовая модель является единственным открытым решением, поддерживающим впечатляющую длину контекста в 8 тысяч токенов. Она сравнима с проприетарной моделью OpenAI text-embedding-ada-002 по возможностям и результатам на лидерборде Massive Text Embedding Benchmark (MTEB).

Основные достижения

Модель jina-embeddings-v2 является значительным прорывом в области открытых моделей встраивания текста, соперничая с проприетарными аналогами как по емкости, так и по результатам на бенчмарке. Она превосходит модель OpenAI jina-embeddings-v2 по таким ключевым метрикам, как средняя классификация, средняя переранжировка, среднее извлечение и среднее резюмирование.

Исследователи отмечают, что jina-embeddings-v2 революционизирует различные области применения своими передовыми возможностями. В анализе юридических документов она улавливает и анализирует каждую деталь в обширных юридических текстах. В медицинских исследованиях она встраивает научные статьи, облегчая глобальную аналитику и способствуя прорывным открытиям. Модель глубоко погружается в длинные тексты в литературном анализе, улавливая тематические элементы для более глубокого понимания. Прогнозирование финансовых показателей помогает пользователям получать более точные представления из подробных финансовых отчетов, улучшая процессы принятия решений. В области разговорного ИИ jina-embeddings-v2 значительно улучшает ответы чат-ботов на сложные запросы пользователей. Благодаря своим универсальным и мощным возможностям, jina-embeddings-v2 стоит во главе преобразования нашего подхода к сложным наборам данных в различных областях.

Значимость и влияние

Тесты показывают, что jina-embeddings-v2 с контекстом превосходит другие ведущие модели встраивания, подчеркивая практические преимущества возможности работы с более длинным контекстом.

Доктор Хан Сяо, генеральный директор Jina AI, поделился своими размышлениями о значимости этого запуска. Он отметил, что достижение с выпуском jina-embeddings-v2 является замечательным, стремясь создать первую в мире открытую модель с контекстом длиной 8 тысяч токенов и конкурировать с лидерами отрасли, такими как OpenAI. Миссия Jina AI остается ясной: демократизация искусственного интеллекта путем предоставления инструментов, которые ранее были доступны только в закрытых экосистемах, и сегодня мы делаем значительные шаги в этом направлении.

Исследователи сообщают, что планируют опубликовать научную статью, в которой подробно описаны технические особенности и бенчмарки jina-embeddings-v2, чтобы предоставить возможность исследователям глубже изучить возможности модели. Команда продолжает разрабатывать платформу API для встраивания, аналогичную OpenAI, находясь на передовой стадии, что обеспечивает пользователям безупречную масштабируемость модели встраивания, адаптированную к их потребностям. Кроме того, Jina AI расширяет свои лингвистические возможности, занимаясь многоязычными встраиваниями, с намерением представить модели немецко-английского языка. Это расширение направлено на улучшение их портфеля и укрепление позиции лидеров в инновациях в области искусственного интеллекта.

Заключение

Модель jina-embeddings-v2 доступна для бесплатной загрузки на платформе Hugging Face. Базовая модель, разработанная для требовательных задач, требующих высокой точности, находит применение в таких областях, как академические исследования или бизнес-аналитика. В отличие от нее, небольшая модель с компактным размером 0,07 ГБ предназначена для более легких задач, что делает ее идеальной для применения в мобильных приложениях или устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами. Учитывая разнообразные требования в сообществе искусственного интеллекта, Jina AI предлагает две различные модели, позволяя пользователям выбрать ту, которая лучше соответствует их вычислительным потребностям и предпочтениям приложения.

Источник: marktechpost

Если вам интересны рекомендации по использованию искусственного интеллекта в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@flycode.ru. Подписывайтесь на наш Telegram-канал t.me/flycodetelegramru, чтобы быть в курсе последних новостей об искусственном интеллекте.

Ознакомьтесь с практическим примером решения на основе искусственного интеллекта: бот для продаж от flycode.ru/aisales, который автоматизирует общение с клиентами круглосуточно и управляет взаимодействием на всех этапах пути клиента.

Узнайте, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и коммуникацию с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте flycode.ru.

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Модель восприятия от Meta AI: новая эра в бизнесе с ИИ

    Модель восприятия языка Meta AI: Бизнес-перспектива Введение в Модель восприятия языка (PLM) Meta AI недавно запустила Модель восприятия языка (PLM), инновационную и открытую платформу для моделирования языка и визуальных данных. Эта модель направлена…

  • Firecrawl Playground: Инструменты для извлечения данных с веб-сайтов

    Firecrawl Playground: Практическое руководство по извлечению данных для бизнеса Введение Веб-скрапинг и извлечение данных необходимы для преобразования неструктурированного веб-контента в полезные инсайты. Firecrawl Playground упрощает этот процесс с помощью интуитивно понятного интерфейса, позволяя…

  • Запуск Perception Encoder от Meta AI: Упрощение визуального восприятия для бизнеса

    Преобразование бизнеса с помощью Perception Encoder от Meta AI Проблема общих визуальных энкодеров Современные AI-системы требуют сложных моделей визуального восприятия для выполнения различных задач. Традиционные модели часто зависят от множества целей предобучения, что…

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…

  • Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола контекста модели от отравления инструментов

    Улучшение безопасности ИИ: Рамки Zero Trust Введение Системы искусственного интеллекта (ИИ) все чаще взаимодействуют с данными в реальном времени, что делает необходимость в надежных мерах безопасности крайне важной. Рамки безопасности Zero Trust предлагают…

  • Загрузка наборов данных и дообучение моделей на Hugging Face Hub

    Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Введение Использование платформы Hugging Face для загрузки и настройки наборов данных и моделей может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет компаниям создавать специализированные ИИ-решения, которые могут повысить…

  • Интеграция Figma с Cursor IDE для создания веб-страницы входа

    Интеграция Figma с Cursor IDE для веб-разработки Введение Интеграция инструментов дизайна, таких как Figma, с средами разработки, такими как Cursor IDE, может значительно повысить продуктивность. Используя Протокол Контекста Модели (MCP), разработчики могут упростить…

  • Pixel-SAIL: Революционная Модель для Задач Визуального И Языкового Восприятия

    Будущее моделей визуального языка: практические бизнес-решения Введение в Pixel-SAIL Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к разработке Pixel-SAIL, модели, которая улучшает понимание на уровне пикселей. Эта модель может значительно улучшить бизнес-процессы…

  • Оптимизация выбора данных для предварительного обучения LLM через DataDecide

    Преобразование производительности моделей ИИ через оптимизацию данных Понимание задачи выбора данных в предварительном обучении LLM Создание больших языковых моделей (LLM) требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при тестировании различных предварительных наборов данных. Это приводит…

  • Новые модели OpenAI: o3 и o4-mini для бизнес-решений

    Практические бизнес-решения OpenAI Обзор новых моделей OpenAI OpenAI недавно запустила две инновационные модели, o3 и o4-mini, которые представляют собой значительные достижения в области искусственного интеллекта. Эти модели улучшают интеграцию мультимодальных входов, таких как…

  • DELSSOME: Ускорение биофизического моделирования мозга в 2000 раз с помощью глубокого обучения

    Революция в биофизическом моделировании мозга с использованием DELSSOME Введение в биофизические модели мозга Биофизические модели мозга необходимы для понимания сложных процессов его работы. Они связывают клеточную динамику нейронов с крупномасштабной активностью мозга. Однако…

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…

  • Создание интерактивных BI панелей с Taipy для анализа временных рядов

    Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как создать интерактивную панель управления с помощью Taipy, мощного фреймворка для разработки веб-приложений на Python. Используя Taipy, мы смоделируем сложные временные ряды, выполним сезонную декомпозицию в реальном…

  • DISCIPL: Новый Фреймворк для Повышения Эффективности Языковых Моделей

    Введение DISCIPL: Новый Фреймворк для Языковых Моделей Понимание Проблемы Языковые модели значительно продвинулись, но все еще испытывают трудности с задачами, требующими точного рассуждения и соблюдения конкретных ограничений. Введение DISCIPL DISCIPL – это новаторский…