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お楽しみはいかがですか？データサイエンスのトリックの時間です

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心配しないで、私はこのタイトルを選んだわけではなく、データサイエンスが「真の科学ではない」と嘆くためではありません（それが何を意味するのか、というのは別として）むしろ、データであることの意味について、いくつかの異なる視点を提供することを望んでいます...

ジナAIは、「jina-embeddings-v2」を紹介します世界初の8kオープンソースのテキスト埋め込みモデル

Jina AIは、第2世代のテキスト埋め込みモデルであるjina-embeddings-v2の最新の進化を発表しました。この最先端のモデルは、驚異的な8K（8192トークン）のコンテキスト長をサポートする唯一のオープンソースソリューションです。この成果により、それはOpenAIのプロプライエタリモデルであるtext-embedding-ada-002と同等の能力とMassive Text Embedding Benchmark（MTEB）のリーダーボードでのパフォーマンスを持つことができます。 jina-embeddings-v2は、容量とベンチマークのパフォーマンスの両方で既存のプロプライエタリの対応モデルと競合するオープンソースのテキスト埋め込みモデルであり、OpenAIの8Kモデルjina-embeddings-v2よりも優れたパフォーマンスを発揮します。特筆すべきは、Jina-embedding-v2は分類平均、再ランキング平均、検索平均、要約平均などの主要指標において、OpenAIの対応モデルと比較して優れたパフォーマンスを示しています。研究者たちは、Jina-embeddings-v2が高度な機能を備えた多様なアプリケーションの革新を実現したと述べています。法的文書の分析では、広範囲な法的テキストの複雑な詳細を捉え、分析します。医療研究では、科学論文を埋め込み、包括的な分析を容易にし、画期的な発見を促進します。文学分析では、長編のコンテンツに深く入り込んでテーマの要素を捉え、より豊かな理解を実現します。財務予測では、詳細な財務レポートから優れた洞察を得ることで、意思決定プロセスを強化します。対話型AIでは、Jina Embeddings V2は複雑なユーザークエリに対するチャットボットの応答を大幅に改善します。その多彩で強力な機能により、Jina Embeddings V2はさまざまなドメインの複雑なデータセットからアプローチし、洞察を得る方法を変革する最先端の立場に立っています。テスト結果では、このコンテキスト対応のjina-embeddings-v2が他の主要なベース埋め込みモデルを凌駕し、より長いコンテキスト能力の実用的な利点を強調しています。 Jina AIのCEOであるハン・シャオ博士は、このリリースの旅とその深い意義についての思いを共有しました。彼は、Jina-embeddings-v2のリリースによる成果は驚異的であり、OpenAIなどの業界リーダーと競争することを目指し、世界初のオープンソースの８Kコンテキスト長モデルを作り出すことを目指しています。Jina AIにおける使命は明確です：かつて機密のエコシステムに限定されていたツールを提供することで、AIを民主化し、本日この目標に向けて大きな進歩を遂げています。研究者たちは、Jina-embeddings-v2の技術的な複雑さとベンチマークについての学術論文を公開する計画を立てており、AIコミュニティにモデルの能力をさらに深く探求する機会を提供します。チームは、OpenAIに類似した埋め込みAPIプラットフォームの開発に進んでおり、ユーザーが必要に応じてカスタマイズできる埋め込みモデルのシームレスな拡張性を保証する高度な段階に達しています。さらに、Jina AIは多言語の埋め込みにも進出し、ドイツ語-英語モデルを導入することで言語能力を広げています。この拡大は彼らのポートフォリオを向上させ、AIイノベーションのリーダーとしての地位を強化することを目指しています。このモデルは、Hugging Faceで無料で簡単にダウンロードすることができます。ベースモデルは、高い精度を必要とする要求の厳しいタスクに適したものであり、学術研究やビジネス分析のような分野に応用されます。対照的に、コンパクトサイズ（0.07G）のSmallモデルは、軽量なタスクに向けて設計されており、モバイルアプリや計算リソースに制限のあるデバイスでのアプリケーションに理想的です。Jina AIは、AIコミュニティ内の様々な要件に対応し、ユーザーが計算ニーズに最適なモデルを選択し、アプリケーションの好みに合わせるための2つの異なるモデルオプションを提供しています。

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです＃71

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生成的な人工知能は、企業のビジネスの進化をもたらしています組織はAIを活用してデータに基づく意思決定を改善し、オムニチャネルの体験を向上させ、次世代の製品開発を推進しています企業は具体的には、電子メール、プッシュ通知、その他のアウトバウンドコミュニケーションチャネルを通じてマーケティングの取り組みを強化するために生成的なAIを活用していますガートナーは「2025年までに、アウトバウンドマーケティングメッセージの30%がAIによって生成される」と予測しています

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今週のトップ5リポジトリは、新しいリポジトリがトップ5に入るなど、おなじみの顔ぶれが多く見られますこれは完全に珍しいことではありませんが、以前に言及されたリポジトリの再紹介も良いことです彼らの人気は草の根の関心によるものですでは、さあ...

「助成金交付における有望なプロジェクトの特定に予測分析を活用するための7つの手順」

「予測分析は、特に助成金の分野におけるデータ駆動型意思決定において、急速に不可欠な存在となりつつあります予測分析は統計学的アルゴリズムや機械学習技術を用いて、過去のデータを分析し将来の結果を予測します予測分析を助成金に適用することで、精度が向上し競争力が増します最も...」

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