Сбер выпустил новое поколение моделей GigaEmbeddings
Р@remediaгеймдев
3 днСбер представил обновленную линейку моделей GigaEmbeddings (480M, 3B, 10B-A1.8B) с улучшенным пониманием контекста и поддержкой vLLM и SGLang.
Обновление инструментов для поиска и анализа данных повышает точность работы ИИ с документами и кодом.
- Новые модели лучше распознают смысл текста, даже если используются разные формулировки.
- Улучшенная работа с кодом и ускорение инференса позволяют эффективнее внедрять ИИ в бизнес-процессы.
- Модели доступны бесплатно под лицензией MIT для разработчиков и компаний.
Сбер выпустил новое поколение GigaEmbeddings — ИИ теперь лучше понимает, что именно вы ищете 🤙
Эмбеддинги нужны, чтобы ИИ мог понять, что два текста говорят об одном и том же, даже если слова в них разные. Это особенно важно в поддержке клиентов, внутренних базах знаний и работе с юридическими и финансовыми документами.
В линейке три модели: 480M, 3B и 10B-A1.8B. Флагман занял первое место в ruMTEB с результатом 74,99. Модель 3B заметно прокачала работу с кодом: прирост составил 14,5 пункта. При этом вся линейка стала быстрее — за счет поддержки vLLM и SGLang.
Веса доступны на GitVerse и Hugging Face бесплатно под лицензией MIT: HF: 480M 3B 10B-A1.8B. Gitverse: 480M 3B 10B-A1.8B.
Подробнее — в посте команды.
Кратко (AI)
Сбер представил новую линейку моделей GigaEmbeddings, предназначенных для семантического поиска и анализа текстов. Флагманская модель заняла первое место в бенчмарке ruMTEB, а вся линейка получила оптимизацию скорости работы за счет поддержки vLLM и SGLang.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖