NVIDIA AI представляет MM-Embed: первый многомодальный поисковик с лучшими результатами на тесте M-BEIR.

Введение в MM-Embed от NVIDIA

Создание системы для поиска информации, которая понимает и извлекает контент в различных форматах, таких как текст и изображения, является сложной задачей. Большинство современных моделей ограничены одним форматом, что снижает их эффективность в реальных сценариях. Это особенно важно в сложных приложениях, таких как визуальные вопросы и мода, где необходимы как текст, так и изображения. Поэтому возникает необходимость в универсальном мультимодальном ритривере.

Что такое MM-Embed?

Исследователи NVIDIA разработали MM-Embed — первый мультимодальный ритривер, который показывает выдающиеся результаты на многомодальном бенчмарке M-BEIR. Он также входит в пятерку лучших ритриверов на текстовом бенчмарке MTEB. MM-Embed позволяет осуществлять более гибкий поиск, объединяя текст и изображения.

Преимущества MM-Embed

Универсальность: MM-Embed поддерживает сложные запросы, состоящие из текста и изображений.
Улучшенная точность: Модель использует методы, которые минимизируют предвзятости при работе с данными разных модальностей.
Постоянная оптимизация: MM-Embed постоянно дорабатывается для повышения точности поиска.

Технические особенности

MM-Embed использует архитектуру би-энкодера и методы майнинга, которые помогают фокусироваться на целевой модальности. Это позволяет более точно обрабатывать сложные запросы, состоящие из текста и изображений.

Результаты и достижения

MM-Embed достиг средней точности поиска 52.7% на всех задачах M-BEIR и 73.8% на наборе данных MSCOCO. Это подтверждает его способность понимать сложные изображения и текстовые описания.

Как внедрить ИИ в ваш бизнес?

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение и начните с небольшого проекта.
Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.