Cohere выпускает Embed 4: новая модель для работы с большими объёмами данных
habr.comРасширенная генерация на основе поиска (RAG) по-прежнему является неотъемлемой частью современного увлечения агентским ИИ. Воспользовавшись сохраняющимся интересом к агентам, Cohere выпустила последнюю версию своей модели встраивания с более длинными контекстными окнами и большей мультимодальностью.Cohere’s Embed 4 основан на мультимодальных обновлениях Embed 3 и добавляет больше возможностей для работы с неструктурированными данными.
Благодаря контекстному окну на 128 000 токенов организации могут создавать вложения для документов объемом около 200 страниц.«Существующие встраиваемые модели не способны изначально понимать сложные мультимодальные бизнес-материалы, из-за чего компаниям приходится разрабатывать громоздкие конвейеры предварительной обработки данных, которые лишь незначительно повышают точность, — написал Кохере в своём блоге. — Embed 4 решает эту проблему, позволяя предприятиям и их сотрудникам эффективно находить идеи, скрытые в горах информации, которую невозможно найти с помощью поиска».Предприятия могут развернуть Embed 4 в частных виртуальных облаках или локальных технологических стеках для дополнительной защиты данных.Компании могут генерировать вложения для преобразования своих документов или других данных в числовые представления для обычных случаев.
