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

「ジナAIが世界初の8kオープンソーステキスト埋め込みモデル『jina-embeddings-v2』を紹介!」

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。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

NVIDIA CEO:クリエイターは生成的AIによって「スーパーチャージ」されるでしょう

ジェンスン・ファウンダー兼CEOは、フランスのリビエラ地方で開催されたカンヌライオンズフェスティバルで、ジェンスン・ファ...

機械学習

「転移学習を探求しましょう...」(Ten'i gakushū o tankyū shimashou...)

転移学習については、多くの定義があります基本的には、事前学習済みモデルの知識を活用して新しい問題を解決することを指し...

人工知能

「AIツールを使用してマイクロサービス開発の生産性を向上させる」

「AIツールをマイクロサービス開発に利用することで、コーディングプロセスが効率化され、特に大規模なデータモデルにおいて...

機械学習

「LangChainとは何ですか?利用事例と利点」

LangChainはプログラマが大規模言語モデルを用いてアプリケーションを開発するための人工知能フレームワークです。ライブラリ...

人工知能

AIによって設計されたカードゲーム、I/O FLIPをプレイしましょう

Google I/O 2023に間に合うように、生成AIで構築されたオンラインカードゲームI/O FLIPをお試しください

機械学習

「KOSMOS-2:Microsoftによるマルチモーダルな大規模言語モデル」

イントロダクション 2023年はAIの年となりました。言語モデルから安定した拡散モデルの強化にSegMind APIを使うまで、AI技術...