Jina AI открывает доступ к Jina CLIP: современной модели встраивания для английского языка (текст-изображение)

 Jina AI Open Sources Jina CLIP: A State-of-the-Art English Multimodal (Text-Image) Embedding Model

«`html

Мультимодальное обучение: преимущества и практические решения

Мультимодальное обучение — это быстро развивающаяся область, фокусирующаяся на обучении моделей понимать и генерировать контент в различных модальностях, включая текст и изображения. За счет использования обширных наборов данных эти модели могут выстраивать визуальные и текстовые представления в общем пространстве, облегчая задачи, такие как подписывание изображений и поиск текста по изображению. Этот интегрированный подход направлен на улучшение способности модели эффективно обрабатывать разнообразные типы входных данных.

Основные проблемы и решения

Основная проблема, решаемая в данном исследовании, — это неэффективность текущих моделей в управлении только текстовыми и тексто-изображенческими задачами. Обычно существующие модели преуспевают в одной области, тогда как они проявляют слабую производительность в другой, что требует отдельных систем для различных типов информационного поиска. Это увеличивает сложность таких систем и потребности в ресурсах, подчеркивая необходимость более унифицированного подхода.

Текущие методы, такие как Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP), выстраивают соответствие между изображениями и текстом через пары изображений и их подписей. Однако эти модели часто сталкиваются с трудностями в выполнении только текстовых задач, поскольку не могут обрабатывать более длинные текстовые входы, что приводит к неоптимальной производительности в сценариях поиска текста и затрудняет обработку задач, требующих эффективного понимания больших объемов текста.

Исследователи Jina AI представили модель Jina-clip-v1, чтобы решить эти проблемы. Эта модель с открытым исходным кодом использует новый мультизадачный контрастный подход к обучению, разработанный для оптимизации соответствия тексто-изображенческих и тексто-текстовых представлений в рамках одной модели. Этот метод направлен на унификацию возможностей эффективной обработки обоих типов задач, сокращая необходимость в отдельных моделях.

Предлагаемый метод обучения для jina-clip-v1 включает в себя трехэтапный процесс. Первый этап сосредотачивается на выстраивании визуальных и текстовых представлений с использованием коротких, созданных людьми подписей, позволяя модели создать основу в мультимодальных задачах. На втором этапе исследователи ввели более длинные синтетические подписи изображений для улучшения производительности модели в задачах поиска текста. Финальный этап включает использование сложных негативов для настройки текстового кодировщика, улучшая его способность различать соответствующие и несоответствующие тексты, сохраняя соответствие текста и изображения.

Оценки производительности демонстрируют, что jina-clip-v1 достигает превосходных результатов в задачах поиска текста и изображений. Например, модель достигла среднего показателя Recall@5 в 85,8% по всем бенчмаркам поиска, превосходя модель CLIP от OpenAI и показывая результаты на уровне EVA-CLIP. Кроме того, в Massive Text Embedding Benchmark (MTEB), включающем восемь задач с участием 58 наборов данных, Jina-clip-v1 близко конкурирует с лучшими моделями только текстовых вложений, достигая среднего показателя 60,12%. Это улучшение по сравнению с другими моделями CLIP составляет приблизительно 15% в общем и 22% в задачах поиска.

Подробная оценка включала несколько этапов обучения. Для обучения тексто-изображенческим данным на первом этапе модель использовала набор данных LAION-400M, содержащий 400 миллионов пар изображений и текста. На этом этапе произошли значительные улучшения в мультимодальной производительности, хотя производительность в обработке текста-текста изначально оказалась недостаточной из-за различий в длине текстов между типами обучающих данных. Последующие этапы включали добавление синтетических данных с более длинными подписями и использование сложных негативов, улучшая производительность в поиске текста и тексто-изображенческих задач.

В заключение, исследование подчеркивает потенциал унифицированных мультимодальных моделей, таких как Jina-clip-v1, в упрощении систем поиска информации путем объединения возможностей понимания текста и изображений в рамках единой структуры. Этот подход предлагает значительные улучшения эффективности для различных приложений за счет снижения потребности в отдельных моделях для различных типов задач, что приводит к потенциальной экономии вычислительных ресурсов и сложности.

Наконец, данное исследование представляет инновационную модель, решающую неэффективность текущих мультимодальных моделей за счет использования мультизадачного контрастного подхода к обучению. Модель jina-clip-v1 преуспевает в задачах поиска текста и изображений, демонстрируя способность эффективно обрабатывать разнообразные входные данные. Этот унифицированный подход представляет собой существенный прогресс в мультимодальном обучении, обещая улучшенную эффективность и производительность для различных приложений.

«`

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

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…