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

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…