Векторный поиск - волшебная штука, конечно.
Особенно с размерностью 4096. (Вторая часть скрина)
Загрузил 400 разных фраз и он ищет максимально похожие по смыслу.
#embedding
------
@tsingular
Особенно с размерностью 4096. (Вторая часть скрина)
Загрузил 400 разных фраз и он ищет максимально похожие по смыслу.
#embedding
------
@tsingular
🔥3
Google выпустил Gemini Embedding в общий доступ
Модель gemini-embedding-001 теперь доступна всем разработчикам через Gemini API. Она удерживает лидерство на MTEB Multilingual с марта и превосходит все предыдущие решения Google и конкурентов.
Поддерживает более 100 языков и обрабатывает до 2048 токенов. Главная фишка — технология Matryoshka, которая позволяет масштабировать размерность эмбеддингов от стандартных 3072 до 768 измерений. Это экономит память и вычислительные ресурсы.
Цена — $0.15 за миллион токенов. Есть бесплатный тариф для экспериментов. Экспериментальная версия перестанет работать 14 августа 2025.
#Gemini #Embedding #Google
------
@tsingular
Модель gemini-embedding-001 теперь доступна всем разработчикам через Gemini API. Она удерживает лидерство на MTEB Multilingual с марта и превосходит все предыдущие решения Google и конкурентов.
Поддерживает более 100 языков и обрабатывает до 2048 токенов. Главная фишка — технология Matryoshka, которая позволяет масштабировать размерность эмбеддингов от стандартных 3072 до 768 измерений. Это экономит память и вычислительные ресурсы.
Цена — $0.15 за миллион токенов. Есть бесплатный тариф для экспериментов. Экспериментальная версия перестанет работать 14 августа 2025.
#Gemini #Embedding #Google
------
@tsingular
1🤔4⚡3❤1✍1👍1🔥1
Forwarded from Machinelearning
Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU.
Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности.
Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной.
В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные.
Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки.
Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения.
Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API:
Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas.@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Embedding #Visualisation #Apple
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍5👍4🔥3