需求人群:
"Jina ColBERT v2的目标受众是全球信息检索和AI应用开发者,特别是那些需要处理多语言数据和长文本数据的专业人士。该模型能够显著提高检索任务的效率和准确性,同时减少存储和计算成本,非常适合需要进行大规模文本分析和检索的企业和研究机构。"
使用场景示例:
在多语言文档库中快速检索相关文档。
在长文本数据集中进行高效的信息检索。
在跨语言的查询和文档匹配中实现高效的重排任务。
产品特色:
支持89种语言的多语言支持,提供跨主要全球语言的强大性能。
用户可控的输出嵌入尺寸,通过Matryoshka表示学习,灵活平衡效率与精度。
在MIRACL基准测试中,所有测试语言的BM25基础检索性能均优于Jina ColBERT v2。
在英语检索任务中,性能超过前代模型jina-colbert-v1-en和原始ColBERT v2模型。
Matryoshka表示学习技术支持128、96和64维的输出向量尺寸。
减少输出向量尺寸可节省空间并加速基于向量的检索应用。
通过Jina Search Foundation API、AWS marketplace和Azure提供服务。
使用教程:
通过Jina Search Foundation API获取文档嵌入,指定模型为'jina-colbert-v2'。
设置输入类型为'document'或'query',根据需要选择嵌入尺寸。
通过API获取查询嵌入,将输入类型设置为'query'。
使用Jina Reranker API进行重排,输入查询和多个文档,获取可排序的匹配分数。
在Python和其他编程语言中使用Jina AI Embeddings API进行编码。
通过Stanford ColBERT库将Jina ColBERT v2作为ColBERT v2的替代品使用。
在RAGatouille中下载并使用Jina ColBERT v2,通过RAGPretrainedModel.from_pretrained()方法。
使用Qdrant客户端将Jina ColBERT v2集成到多向量集合中,进行文档插入和查询。
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多语言晚交互检索模型,支持嵌入和重排
Jina ColBERT v2是一个先进的晚交互检索模型,基于ColBERT架构构建,支持89种语言,并提供优越的检索性能、用户可控的输出维度和长达8192个token的文本处理能力。它在信息检索领域具有革命性的意义,通过晚交互评分近似于交叉编码器中的联合查询-文档注意力,同时保持了接近传统密集检索模型的推理效率。
Qwen1.5系列首个千亿参数开源模型,多语言支持,高效Transformer解码器架构。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
快速、多语言支持的OCR工具包
RapidOCR是一个基于ONNXRuntime、OpenVINO和PaddlePaddle的OCR多语言工具包。它将PaddleOCR模型转换为ONNX格式,支持Python/C++/Java/C#等多平台部署,具有快速、轻量级、智能的特点,并解决了PaddleOCR内存泄露的问题。
多语言嵌入模型,用于视觉文档检索。
vdr-2b-multi-v1 是一款由 Hugging Face 推出的多语言嵌入模型,专为视觉文档检索设计。该模型能够将文档页面截图编码为密集的单向量表示,无需 OCR 或数据提取流程即可搜索和查询多语言视觉丰富的文档。基于 MrLight/dse-qwen2-2b-mrl-v1 开发,使用自建的多语言查询 - 图像对数据集进行训练,是 mcdse-2b-v1 的升级版,性能更强大。模型支持意大利语、西班牙语、英语、法语和德语,拥有 50 万高质量样本的开源多语言合成训练数据集,具有低 VRAM 和快速推理的特点,在跨语言检索方面表现出色。
现代国际化平台,快速实现产品多语言支持。
Quetzal是一个现代国际化平台,旨在帮助用户快速将产品翻译成多种语言,以获得全球新客户。该平台提供工具,支持20多种语言,与Next.js和React兼容,并且拥有快速设置流程,仅需约10分钟。Quetzal利用人工智能技术,结合应用程序的上下文,在几分钟内实现最佳翻译效果。它还提供了一个仪表板,让用户可以在一个地方查看和管理所有的字符串。产品背景信息显示,Quetzal由Quetzal Labs, Inc.在奥克兰精心打造,并且提供了一个慷慨的免费计划,直到用户添加第二种语言。
多语言AI模型,支持101种语言。
Aya是由Cohere For AI领导的全球性倡议,涉及119个国家的3000多名独立研究人员。Aya是一个尖端模型和数据集,通过开放科学推进101种语言的多语言AI。Aya模型能够理解并按照101种语言的指令执行任务,是迄今为止最大的开放科学机器学习项目之一,重新定义了研究领域,通过与全球独立研究人员合作,实现了完全开源的数据集和模型。
多语言文本到语音转换模型
Fish Speech V1.4是一个领先的文本到语音(TTS)模型,它在多种语言的700,000小时音频数据上进行了训练。该模型支持包括英语、中文、德语、日语、法语、西班牙语、韩语和阿拉伯语在内的8种语言,是进行多语言文本到语音转换的强大工具。
大型语言模型,支持多语言和编程语言文本生成。
Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型,拥有3400亿参数,支持4096个token的上下文长度,适用于生成合成数据,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练,涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发,不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。
多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),支持8种语言,专为对话使用案例优化,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)来提高安全性和有用性。
智能AI聊天助手,提供多语言对话和个性化服务。
Ai Chat机器人Plus是一款基于人工智能技术的聊天机器人,它能够理解并流畅地与用户进行交流,提供信息查询、日常咨询、技术支持等服务。这款产品通过模仿人类的对话方式,为用户提供了一个直观、便捷的交互体验。它主要的优点包括快速响应、高准确率的语义理解以及个性化的服务体验。Ai Chat机器人Plus适用于需要快速、智能对话解决方案的个人和企业用户。
多语言多模态嵌入模型,用于文本和图像检索。
jina-clip-v2是由Jina AI开发的多语言多模态嵌入模型,支持89种语言的图像检索,能够处理512x512分辨率的图像,提供从64到1024不同维度的输出,以适应不同的存储和处理需求。该模型结合了强大的文本编码器Jina-XLM-RoBERTa和视觉编码器EVA02-L14,通过联合训练创建了对齐的图像和文本表示。jina-clip-v2在多模态搜索和检索方面提供了更准确、更易用的能力,特别是在打破语言障碍、提供跨模态理解和检索方面表现出色。
大型语言模型,支持多语言和代码数据
Mistral-Nemo-Instruct-2407是由Mistral AI和NVIDIA联合训练的大型语言模型(LLM),是Mistral-Nemo-Base-2407的指导微调版本。该模型在多语言和代码数据上进行了训练,显著优于大小相似或更小的现有模型。其主要特点包括:支持多语言和代码数据训练、128k上下文窗口、可替代Mistral 7B。模型架构包括40层、5120维、128头维、1436隐藏维、32个头、8个kv头(GQA)、2^17词汇量(约128k)、旋转嵌入(theta=1M)。该模型在多种基准测试中表现出色,如HellaSwag(0-shot)、Winogrande(0-shot)、OpenBookQA(0-shot)等。
多语言大型语言模型,优化对话和文本生成。
Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),包含8B、70B和405B三种大小的模型,专门针对多语言对话使用案例进行了优化,并在行业基准测试中表现优异。该模型使用优化的transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)进一步与人类偏好对齐,以确保其有用性和安全性。
多语言大型语言模型,支持23种语言
Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型,拥有32亿参数,专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术,以支持23种语言,包括阿拉伯语、中文(简体和繁体)、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取,通过发布高性能的多语言模型权重,供全球研究人员使用。
多语言文本转语音在线平台
Free Text to Speech Online Converter是一个多语言文本转语音的在线平台。它支持超过20种语言,拥有自然的发音,无需注册即可免费使用,转换速度快。
多语言聊天机器人,支持100多种语言
Giti多语言聊天机器人是一款先进的多语言AI聊天机器人,采用最新的GPT-3模型。支持100多种语言,可以自然流畅地进行对话。Giti.ai可以让您与能够理解您母语的智能聊天机器人对话。
多语言指令微调的大型语言模型
Aya-23-8B是由Cohere For AI开发的指令微调模型,具有23种语言的强大多语言能力,专注于将高性能预训练模型与Aya Collection结合,为研究人员提供高性能的多语言模型。
多语言大型语言模型,优化对话场景。
Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型,包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化,并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整,以符合人类对有用性和安全性的偏好。
AI视频编辑工具,支持多语言和轻松分享
Loomos是一个AI视频编辑平台,可以将原始屏幕录像快速转换成高质量的视频。它通过AI技术编辑字幕,去除多余的“嗯”和“啊”,并提供20多种语言的翻译和专业的AI配音。这个平台特别适合需要快速制作专业视频演示、广告和销售视频的用户。Loomos提供了多种定价计划,满足不同用户的需求,从免费计划到企业定制计划,用户可以根据自己的预算和需求选择合适的服务。
最先进的12B模型,支持多语言应用
Mistral NeMo 是由 Mistral AI 与 NVIDIA 合作构建的 12B 模型,具有 128k 个令牌的大型上下文窗口。它在推理、世界知识和编码准确性方面处于领先地位。该模型专为全球多语言应用程序设计,支持英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、中文、日语、韩语、阿拉伯语和印地语等多种语言。Mistral NeMo 还使用了新的分词器 Tekken,提高了文本和源代码的压缩效率。此外,该模型经过指令微调,提升了遵循精确指令、推理、处理多轮对话和生成代码的能力。
多语言聊天机器人
Giti多语言聊天机器人是一款智能聊天机器人,支持100多种语言,具备自然流畅的对话能力。它可以理解您的母语并与您进行智能对话。无论您想聊天、咨询问题还是寻求娱乐,Giti都能为您提供准确、有趣的回答。
多语言生成语言模型
Aya模型是一个大规模的多语言生成性语言模型,能够在101种语言中遵循指令。该模型在多种自动和人类评估中优于mT0和BLOOMZ,尽管它覆盖的语言数量是后者的两倍。Aya模型使用包括xP3x、Aya数据集、Aya集合、DataProvenance集合的一个子集和ShareGPT-Command等多个数据集进行训练,并在Apache-2.0许可下发布,以推动多语言技术的发展。
最新的视觉语言模型,支持多语言和多模态理解
Qwen2-VL-72B是Qwen-VL模型的最新迭代,代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最新的性能,包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频,并可以集成到手机、机器人等设备中,进行基于视觉环境和文本指令的自动操作。除了英语和中文,Qwen2-VL现在还支持图像中不同语言文本的理解,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE),增强了其多模态处理能力。
多语言大型语言模型
Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型(LLMs),包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化,包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。
在线文本转语音工具,支持多语言和自然发音。
TTSynth.com是一个免费的在线文本转语音(TTS)生成器,它使用先进的AI技术将书面文本转换为自然发音的语音。该服务支持多种语言和口音,适用于全球用户。它提供了高质量的音频输出,并且用户可以轻松下载TTS MP3文件。TTS技术在教育、营销、无障碍解决方案等多个领域都有广泛的应用。
多语言高质量文本转语音库
MeloTTS是由MyShell.ai开发的多语言文本转语音库,支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。它能够实现实时CPU推理,适用于多种场景,并且对开源社区开放,欢迎贡献。
智能漫画翻译工具,快速准确多语言翻译。
AI Comic Translate是一款利用先进人工智能技术,为漫画爱好者和创作者提供快速准确的多语言翻译服务的智能工具。它具有成本效益高、易于使用、支持多种语言翻译等主要特点。该产品通过自动化翻译流程,大幅节省了翻译时间和成本,同时提供了用户友好的界面设计,使得无论是专业翻译者还是漫画爱好者都能轻松使用。
52B参数的开源多语言大型语言模型
Tele-FLM(亦称FLM-2)是一个52亿参数的开源多语言大型语言模型,具有稳定高效的预训练范式和增强的事实判断能力。基于解码器仅变换器架构,已在大约2T的token上进行训练。Tele-FLM在同等规模上展现出优越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,我们还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待它们对学术界和工业界社区都有所裨益。
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