Технозаметки Малышева
13.2K subscribers
5.59K photos
2.13K videos
43 files
5.53K links
Новости инноваций из мира Искусственного Интеллекта. 🤖 [РКН: 7021469833 ]

Всё об ИИ, ИТ трендах и Технологической Сингулярности.

🤖: @ai_gptfreebot [бесплатный бот]
✍️: @tsingular_bot [каталог ботов и курсов]

💸: https://pay.cloudtips.ru/p/c8960bbb
Download Telegram
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
🔥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
1🤔4⚡3❤1✍1👍1🔥1
Forwarded from Machinelearning
🌟 Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере.

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.

🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных.

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.

🟡Интерактивность.

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.

🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов:

🟢Python-пакет

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.

🟢Npm-пакет

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.


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Страница проекта
🟡Документация
🟡Demo
🖥GitHub


@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