需求人群:
"Marqo的目标受众是企业用户,特别是那些需要通过嵌入式模型来提升搜索和信息检索体验的公司。这些企业可能涉及电子商务、内容管理、社交媒体和任何需要高效、准确搜索解决方案的行业。Marqo通过提供先进的嵌入式模型训练和部署平台,帮助这些企业提高搜索相关性,优化业务成果,并提供更好的用户体验。"
使用场景示例:
Redbubble使用Marqo在试点后看到了团队的支持和专业知识,从而轻松做出了选择。
Cohere的CEO认为Marqo通过使开发人员能够轻松使用最佳技术,使AI对企业有用。
Temple & Webster通过Marqo快速部署了先进的向量搜索,并在短时间内看到了关键指标的改进。
产品特色:
支持150+嵌入式模型,包括自定义权重。
提供快速的图像摄取、推理和搜索的嵌入式推理引擎。
支持水平可扩展的向量和词汇检索,包括元数据处理、重排、过滤、得分修改和混合搜索。
使用多模态大型语言模型评估搜索系统,为精确度、排名、一致性和平均相关性打分。
提供先进的语义搜索,优化业务成果。
通过嵌入式模型、微调和多模态能力提高生成性AI应用的性能。
基于用户搜索、浏览和其他活动及特征推荐最佳产品,促进更多购买。
通过基于图像的语义搜索发现相似实体,清理产品目录、社交Feed等,消除不良内容。
使用教程:
1. 访问Marqo官方网站并注册账户。
2. 选择您想要使用的嵌入式模型,并上传文本和/或图像URL到API。
3. 使用Marqo的嵌入式推理引擎进行快速的图像摄取、推理和搜索。
4. 利用Marqo的检索功能,进行向量和词汇检索,包括元数据处理、重排、过滤等。
5. 通过Marqo的评估工具,对您的搜索系统进行评估,以提高迭代速度和生产环境中的结果。
6. 根据业务需求,使用Marqo进行语义搜索、生成性AI应用性能提升、产品推荐和内容审核。
7. 通过Marqo的多语言和多模态功能,扩展搜索到新的地区和数据类型。
8. 根据需要,将Marqo扩展到云端的多个GPU推理节点,以提供低延迟的搜索服务。
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训练和部署嵌入式模型的AI平台
Marqo是一个专注于训练和部署嵌入式模型的平台,它提供了一个端到端的解决方案,从模型训练到推理,再到存储。Marqo支持150多种嵌入式模型,并且可以快速原型设计,加速迭代,并无缝部署。该平台支持多模态模型,如CLIP,可以从图像和其他数据类型中提取语义信息,实现文本和图像的无缝搜索,甚至可以将文本和图像组合成一个向量。Marqo还支持100多种语言的搜索,提供最先进的多语言模型,无需手动进行语言配置即可扩展到新的地区。此外,Marqo的可扩展性允许用户在笔记本电脑上的Docker镜像中运行,也可以扩展到云端数十个GPU推理节点,提供低延迟的搜索服务。
Go语言库,用于嵌入式向量搜索和语义嵌入
kelindar/search 是一个Go语言库,它提供了嵌入式向量搜索和语义嵌入的功能,基于llama.cpp构建。这个库特别适合于小到中型项目,需要强大的语义搜索能力,同时保持简单高效的实现。它支持GGUF BERT模型,允许用户利用复杂的嵌入技术,而不需要深陷传统搜索系统的复杂性。该库还提供了GPU加速功能,能够在支持的硬件上快速进行计算。如果你的数据集少于100,000条目,这个库可以轻松集成到你的Go应用中,实现语义搜索功能。
多模态嵌入模型,实现文本、图像和截图的无缝检索。
Voyage AI推出的voyage-multimodal-3是一款多模态嵌入模型,它能够将文本和图像(包括PDF、幻灯片、表格等的截图)进行向量化处理,并捕捉关键视觉特征,从而提高文档检索的准确性。这一技术的进步,对于知识库中包含视觉和文本的丰富信息的RAG和语义搜索具有重要意义。voyage-multimodal-3在多模态检索任务中平均提高了19.63%的检索准确率,相较于其他模型表现出色。
首个AI互动式搜索引擎,改变搜索方式
简单搜索是一个基于人工智能的互动式搜索引擎,通过理解用户意图,提供个性化的搜索结果和推荐。简单搜索可以像聊天一样进行交互式搜索,同时拥有强大的语义理解能力,能够准确捕捉用户需求,大大提高搜索效率。
字节跳动自研大模型,提供多模态能力
豆包大模型是字节跳动推出的自研大模型,通过内部50+业务场景实践验证,每日万亿级tokens大使用量持续打磨,提供多模态能力,以优质模型效果为企业打造丰富的业务体验。产品家族包括多种模型,如通用模型、视频生成、文生图、图生图、同声传译等,满足不同业务需求。
用于微控制器(如ESP32)的实时API嵌入式SDK
openai-realtime-embedded-sdk是一个专为微控制器设计的SDK,允许开发者在如ESP32这样的微控制器上实现实时API功能。这个SDK的开发和测试主要在ESP32S3和Linux平台上进行,使得开发者无需物理硬件即可在Linux上直接使用。该SDK支持通过设置Wi-Fi SSID和密码以及OpenAI API密钥来配置设备,并能够构建和运行程序。它的重要性在于为微控制器提供了与强大API交互的能力,扩展了微控制器的应用范围,特别是在需要实时数据处理和决策的场景中。
嵌入式AI工具和应用程序,提高网站转化率
Aii是一款嵌入式AI工具和应用程序,可帮助小型和中型企业提高网站转化率。通过使用Aii的免费帐户,您可以快速生成AI工具,然后将其嵌入到您的网站中。Aii的AI工具可以根据您的品牌和个人喜好进行定制,并且可以帮助您获得更多的高质量潜在客户,从而提高您的收益。
多模态语言模型
SpeechGPT是一种多模态语言模型,具有内在的跨模态对话能力。它能够感知并生成多模态内容,遵循多模态人类指令。SpeechGPT-Gen是一种扩展了信息链的语音生成模型。SpeechAgents是一种具有多模态多代理系统的人类沟通模拟。SpeechTokenizer是一种统一的语音标记器,适用于语音语言模型。这些模型和数据集的发布日期和相关信息均可在官方网站上找到。
多模态语言模型预测网络
Honeybee是一个适用于多模态语言模型的局部性增强预测器。它能够提高多模态语言模型在不同下游任务上的性能,如自然语言推理、视觉问答等。Honeybee的优势在于引入了局部性感知机制,可以更好地建模输入样本之间的依赖关系,从而增强多模态语言模型的推理和问答能力。
前沿的多模态大型语言模型
NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型,专注于视觉-语言任务,并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。
情商智商俱佳的多模态大模型
西湖大模型是心辰智能云推出的一款具有高情商和智商的多模态大模型,它能够处理包括文本、图像、声音等多种数据类型,为用户提供智能对话、写作、绘画、语音等AI服务。该模型通过先进的人工智能算法,能够理解和生成自然语言,适用于多种场景,如心理咨询、内容创作、客户服务等,具有高度的定制性和灵活性。西湖大模型的推出,标志着心辰智能云在AI领域的技术实力和创新能力,为用户提供了更加丰富和高效的智能服务体验。
Gemini Embedding 是一种先进的文本嵌入模型,通过 Gemini API 提供强大的语言理解能力。
Gemini Embedding 是 Google 推出的一种实验性文本嵌入模型,通过 Gemini API 提供服务。该模型在多语言文本嵌入基准测试(MTEB)中表现卓越,超越了之前的顶尖模型。它能够将文本转换为高维数值向量,捕捉语义和上下文信息,广泛应用于检索、分类、相似性检测等场景。Gemini Embedding 支持超过 100 种语言,具备 8K 输入标记长度和 3K 输出维度,同时引入了嵌套表示学习(MRL)技术,可灵活调整维度以满足存储需求。该模型目前处于实验阶段,未来将推出稳定版本。
多模态语音大型语言模型
fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b是一个基于预训练的Llama3.1-8B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型,能够处理语音和文本输入,生成文本输出。该模型通过特殊的<|audio|>伪标记将输入音频转换为嵌入,并生成输出文本。未来版本计划扩展标记词汇以支持生成语义和声学音频标记,进而可以用于声码器产生语音输出。该模型在翻译评估中表现出色,且没有偏好调整,适用于语音代理、语音到语音翻译、语音分析等场景。
多模态视觉语言模型
MouSi是一种多模态视觉语言模型,旨在解决当前大型视觉语言模型(VLMs)面临的挑战。它采用集成专家技术,将个体视觉编码器的能力进行协同,包括图像文本匹配、OCR、图像分割等。该模型引入融合网络来统一处理来自不同视觉专家的输出,并在图像编码器和预训练LLMs之间弥合差距。此外,MouSi还探索了不同的位置编码方案,以有效解决位置编码浪费和长度限制的问题。实验结果表明,具有多个专家的VLMs表现出比孤立的视觉编码器更出色的性能,并随着整合更多专家而获得显著的性能提升。
多模态原生混合专家模型
Aria是一个多模态原生混合专家模型,具有强大的多模态、语言和编码任务性能。它在视频和文档理解方面表现出色,支持长达64K的多模态输入,能够在10秒内描述一个256帧的视频。Aria模型的参数量为25.3B,能够在单个A100(80GB)GPU上使用bfloat16精度进行加载。Aria的开发背景是满足对多模态数据理解的需求,特别是在视频和文档处理方面。它是一个开源模型,旨在推动多模态人工智能的发展。
多模态大语言模型,提升多模态推理能力
InternVL2-8B-MPO是一个多模态大语言模型(MLLM),通过引入混合偏好优化(MPO)过程,增强了模型的多模态推理能力。该模型在数据方面设计了自动化的偏好数据构建管线,并构建了MMPR这一大规模多模态推理偏好数据集。在模型方面,InternVL2-8B-MPO基于InternVL2-8B初始化,并使用MMPR数据集进行微调,展现出更强的多模态推理能力,且幻觉现象更少。该模型在MathVista上取得了67.0%的准确率,超越InternVL2-8B 8.7个点,且表现接近于大10倍的InternVL2-76B。
由中国电信推出的千亿参数大模型
星辰语义大模型是中国电信推出的千亿参数大模型,具备强大的生成和理解能力。通过缓解多轮幻觉、增强关键信息注意力、强化知识图谱和知识溯源能力,提升模型在推理和回答准确性方面的表现。支持长文本生成和理解、知识问答、逻辑推理、数学能力和代码能力等多项功能,适用于办公、生产协同、客服等场景。
前沿级多模态大型语言模型
NVLM 1.0是NVIDIA ADLR推出的前沿级多模态大型语言模型系列,它在视觉-语言任务上达到了业界领先水平,与顶级专有模型和开放访问模型相媲美。该模型在多模态训练后,甚至在纯文本任务上的准确性上也有所提高。NVLM 1.0的开源模型权重和Megatron-Core训练代码为社区提供了宝贵的资源。
一款支持多模态功能的全功能大语言模型安卓应用。
MNN 大模型 Android App 是阿里巴巴开发的一款基于大语言模型(LLM)的安卓应用。它支持多种模态输入和输出,包括文本生成、图像识别、音频转录等。该应用通过优化推理性能,确保在移动设备上高效运行,同时保护用户数据隐私,所有处理均在本地完成。它支持多种领先的模型提供商,如 Qwen、Gemma、Llama 等,适用于多种场景。
多模态AI模型,图像理解与生成兼备
Mini-Gemini是由香港中文大学终身教授贾佳亚团队开发的多模态模型,具备精准的图像理解能力和高质量的训练数据。该模型结合图像推理和生成,提供不同规模的版本,性能与GPT-4和DALLE3相媲美。Mini-Gemini采用Gemini的视觉双分支信息挖掘方法和SDXL技术,通过卷积网络编码图像并利用Attention机制挖掘信息,同时结合LLM生成文本链接两个模型。
一键搜索优化,提升网站用户体验
Collie是一款嵌入式搜索工具,可以一键获取网站上的所有资源,为用户提供无缝的搜索体验。它可以帮助优化网站,提升用户体验,提供全面的搜索功能,并且可以定制化。Collie还可以根据用户的需求,自动获取网站数据,并创建一个高效的知识库。通过Collie,您可以快速优化您的网站搜索,并提供出色的用户体验。
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。
新一代多模态模型
Adept Fuyu-Heavy是一款新型的多模态模型,专为数字代理设计。它在多模态推理方面表现出色,尤其在UI理解方面表现出色,同时在传统的多模态基准测试中也表现良好。此外,它展示了我们可以扩大Fuyu架构并获得所有相关好处的能力,包括处理任意大小/形状的图像和有效地重复使用现有的变压器优化。它还具有匹配或超越相同计算级别模型性能的能力,尽管需要将部分容量用于图像建模。
星辰语义大模型,智能对话助手
TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发的星辰语义大模型,具备强大的对话生成能力,支持多轮对话,适用于多种场景的智能问答和内容生成。模型经过大量高质量中英文语料训练,具备优秀的通用问答、知识类、代码类、数学类问答能力。
多模态语音大型语言模型
ultravox-v0_4_1-mistral-nemo是一个基于预训练的Mistral-Nemo-Instruct-2407和whisper-large-v3-turbo的多模态语音大型语言模型(LLM)。该模型能够同时处理语音和文本输入,例如,一个文本系统提示和一个语音用户消息。Ultravox通过特殊的<|audio|>伪标记将输入音频转换为嵌入,并生成输出文本。未来版本计划扩展标记词汇以支持生成语义和声学音频标记,进而可以输入到声码器中产生语音输出。该模型由Fixie.ai开发,采用MIT许可。
一款强大的多模态小语言模型
Imp项目旨在提供一系列强大的多模态小语言模型(MSLMs)。我们的imp-v1-3b是一个拥有30亿参数的强大MSLM,它建立在一个小而强大的SLM Phi-2(27亿)和一个强大的视觉编码器SigLIP(4亿)之上,并在LLaVA-v1.5训练集上进行了训练。Imp-v1-3b在各种多模态基准测试中明显优于类似模型规模的对手,甚至在各种多模态基准测试中表现略优于强大的LLaVA-7B模型。
秘塔AI搜索,没有广告,直达结果
秘塔AI搜索是一个基于大模型的新一代智能搜索引擎。它通过理解用户意图,提供无广告、高质量的搜索结果,让用户快速直达所需信息。秘塔AI搜索具有语义理解能力强、支持多轮对话式搜索、支持语音输入等优点,可 SIGNIFICANTLY 提高搜索效率。
先进的多模态大型语言模型
InternVL2_5-2B-MPO是一个多模态大型语言模型系列,展示了卓越的整体性能。该系列基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。它集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,包括InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。该模型在多模态任务中表现出色,能够处理包括图像和文本在内的多种数据类型,适用于需要理解和生成多模态内容的场景。
开源多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是基于InternVL 2.0的高级多模态大型语言模型系列,它在保持核心模型架构的同时,在训练和测试策略以及数据质量方面引入了显著的增强。该模型深入探讨了模型扩展与性能之间的关系,系统地探索了视觉编码器、语言模型、数据集大小和测试时配置的性能趋势。通过在包括多学科推理、文档理解、多图像/视频理解、现实世界理解、多模态幻觉检测、视觉定位、多语言能力和纯语言处理在内的广泛基准测试中进行的广泛评估,InternVL 2.5展现出了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先商业模型相媲美的竞争力。特别是,该模型是第一个在MMMU基准测试中超过70%的开源MLLM,通过链式思考(CoT)推理实现了3.7个百分点的提升,并展示了测试时扩展的强大潜力。
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