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Jina AI 推出了一款革命性的多語言文本嵌入模型 Jina Embeddings V3,擁有 5.7 億參數和 8192 字元長度支援,在 MTEB 基準測試中超越了 OpenAI 和 Cohere 的最新專有嵌入模型。本文深入探討這款模型的特點、性能和應用。
在人工智能和自然語言處理領域,文本嵌入模型扮演著至關重要的角色。Jina AI 公司於 2024 年 9 月 18 日發布的 Jina Embeddings V3 模型,標誌著這一領域的重大突破。本文將詳細介紹這個模型的特點、性能和應用場景。
Jina Embeddings V3 支持 89 種語言,其中 30 種語言表現最為出色,包括中文、英語、日語、韓語等主要語言。這使得它成為跨語言應用的理想選擇。
模型支持最多 8192 個字元的輸入長度,遠超大多數現有模型。這一特性使其特別適合處理長文檔、文章或對話。
Jina Embeddings V3 引入了五個任務特定的低秩適配(LoRA)適配器,分別針對:
這些適配器能夠生成高質量的嵌入向量,適用於各種不同的任務。
通過整合 MRL 技術,用戶可以靈活地將嵌入維度從 1024 降至 32,而不會顯著影響性能。這為在不同應用場景中優化存儲和計算資源提供了極大的靈活性。
在 MTEB(Massive Text Embedding Benchmark)英語任務評估中,Jina Embeddings V3 的表現超越了 OpenAI 和 Cohere 的最新專有嵌入模型。在多語言任務中,它也優於 multilingual-e5-large-instruct 模型。
模型 | 得分 |
---|---|
Jina Embeddings V3 | 65.5 |
OpenAI 最新模型 | 64.2 |
Cohere 最新模型 | 63.8 |
在 LongEmbed 基準測試的六個長文檔檢索任務中,Jina Embeddings V3 顯示出顯著的性能提升,這歸功於其採用的 RoPE 位置嵌入技術。
Jina Embeddings V3 基於 jina-XLM-RoBERTa 架構,具有以下特點:
訪問 Jina AI 官網,導航至 Search Foundation API 部分。從今天開始,V3 模型將成為所有新用戶的默認選項。
Jina Embeddings V3 現已在 AWS SageMaker 和 Azure Marketplace 上提供。
Jina AI 與多家向量數據庫提供商和 LLM 編排框架緊密合作,如 Pinecone、Qdrant、Milvus 和 Haystack 等。這些平台已經整合了對 Jina Embeddings V3 的支持。
Q: Jina Embeddings V3 與 V2 相比有什麼主要改進? A: V3 在多語言支持、長文本處理和任務特定適配方面有顯著提升,同時在各項基準測試中表現更優。
Q: 如何選擇適合的任務類型? A: 根據您的具體應用場景選擇,例如文檔檢索選擇 “retrieval.passage”,文本相似度匹配選擇 “text-matching”。
Q: 模型支持哪些商業用途? A: 模型基於 CC BY-NC 4.0 許可證,如需商業用途,請聯繫 Jina AI 公司。
Jina Embeddings V3 代表了文本嵌入模型的新前沿。它不僅在長文本處理和多語言支持方面表現卓越,還通過創新特性如任務特定 LoRA、MRL 和後期分塊等推動了性能的新高度。相較於基於大型語言模型的嵌入如 NV-embed-v1/v2,Jina Embeddings V3 在參數效率上更勝一籌,使其更適合生產環境和邊緣設備部署。
隨著 Jina AI 公司不斷推進技術創新,我們可以期待在不久的將來看到更多基於 V3 的衍生模型,如 jina-clip-v2、jina-reranker-v3 和 reader-lm-v2 等。這些進展無疑將為自然語言處理和人工智能領域帶來更多可能性。
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