Сбер выпустил новое поколение GigaEmbeddings: три модели для поиска и RAG.
Сбер опубликовал новое поколение GigaEmbeddings.
В линейку вошли три модели: 480M, 3B и 10B-A1.8B. Они переводят текст в векторы для семантического поиска, RAG, классификации и кластеризации. Модели нужны, чтобы находить похожие по смыслу тексты, строить поиск по базе знаний и подключать её к нейросетям, а также раскладывать документы по темам и категориям.
На vLLM модель 3B работает в 1,6 раза быстрее прошлой версии, а модель 10B-A1.8B работает в 2 раза быстрее.
Модель 10B-A1.8B заняла первое место в ruMTEB. У модели 3B качество кода выросло на 14,5 пункта, а модель 480M стала лучшей по русскому языку среди моделей до 500М параметров.
Ознакомиться с моделями можно на Hugging Face.
