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

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…