Cohere AI представляет модель Cohere’s Embed v3 предлагается превосходная производительность в соответствии с надежными показателями MTEB и BEIR

Cohere AI представляет модель Cohere’s Embed v3 с высокой производительностью, подтвержденной надежными показателями MTEB и BEIR

В моделях вложения текста возникает проблема поиска наиболее релевантной информации среди множества текстовых данных, особенно при работе с данными реального мира разной качества. Эта проблема может вызывать разочарование у пользователей, которые ищут ценную информацию, что является серьезным препятствием для разработчиков и приложений.

Существующие решения пытались решить эту проблему, но они часто не могут предоставить наиболее информативный контент. Модель ada-002 от OpenAI может выбирать документы, связанные с вашим запросом, но может неэффективно предоставлять наиболее информативный контент. Это ограничение является проблемой для таких приложений, как поисковые системы и системы с ретриевал-улучшенным generative AI (RAG).

Команда исследователей Cohere представляет модель Embed v3 компании Cohere. Она действует как цифровой детектив, который не только находит контент, связанный с вашим запросом, но и умело ранжирует его по информативности.

• KOSMOS-2 Многомодальная большая языковая модель от Microsoft
• Познакомьтесь с CodeGPT новым инструментом для генерации кода, вызывающим трепет в сообществе искусственного интеллекта
• Core42 и Cerebras устанавливают новую планку для арабских крупных языковых моделей с выпуском Jais 30B

Производительность модели Embed v3 подтверждает ее возможности. В тестах, включая Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) и Benchmark for Evaluating Information Retrieval (BEIR), Embed v3 постоянно превосходит многие другие модели. Она отлично справляется с задачами, такими как семантический поиск и задания с множественными переходами, требующие синтезирования информации из различных документов.

Одной из особенностей Embed v3 является ее эффективность. Для работы с миллиардами вложений требуется управляемая инфраструктура. Она предлагает интересную функцию, называемую input_type, которая настраивает модель для выполнения конкретных задач, дополнительно улучшая качество результатов.

Кроме того, универсальность Embed v3 простирается не только на английский язык. Она поддерживает более 100 языков, позволяя пользователям проводить поиски на разных языках, будь то французский, китайский или финский.

В заключение, модель Embed v3 от компании Cohere является ценным решением для просеивания текстовых данных и поиска наиболее релевантного и информативного контента. Она предлагает надежный подход для улучшения поисковых приложений и систем RAG, эффективно идентифицируя и ранжируя ценную информацию. Embed v3 упрощает поиск в огромном мире информации и делает его более продуктивным и эффективным. Благодаря своей высокой производительности, устойчивости к работе с “грязными” данными и экономичной операции, Embed v3 является значительным прорывом в текстовых вложениях, соответствующим потребностям разработчиков и пользователей.

Чтобы попробовать это самостоятельно, получите доступ к Embed v3 сейчас.