👨 💻 Сбер выпустил новое поколение моделей GigaEmbeddings

👨 💻 Сбер выпустил новое поколение моделей GigaEmbeddings

Эмбеддинг-модели превращают текст в числовые векторы, чтобы ИИ искал информацию по смыслу, а не по точному совпадению слов. Это критично для поддержки клиентов, внутренних баз знаний и работы с документами.

В линейку вошли три модели: 480M, 3B и 10B-A1.8B. Все поддерживают vLLM и SGLang, поэтому их легко встроить в существующую инфраструктуру.

💡 По сравнению с прошлой версией выросло качество на английском и в коде. Флагман 10B-A1.8B набрал 74, 99 в https://mteb-leaderboard.hf.space/benchmark/MTEB(rus%2C%20v1.1) и занял первое место в рейтинге. Модель 3B ускорилась в 1, 6 раза, а флагман — в 2 раза.

Веса выложены на GitVerse и Hugging Face под лицензией MIT:
➡ HF: https://huggingface.co/ai-sage/Giga-Embeddings-instruct-480M-0826 https://huggingface.co/ai-sage/Giga-Embeddings-instruct-3B-0826 https://huggingface.co/ai-sage/Giga-Embeddings-instruct-10B-A1.8B-0826
➡ Gitverse: https://gitverse.ru/GigaTeam/Giga-Embeddings-instruct-480M-0826 https://gitverse.ru/GigaTeam/Giga-Embeddings-instruct-3B-0826 https://gitverse.ru/GigaTeam/Giga-Embeddings-instruct-10B-A1.8B-0826

📌 Подробности читайте https://t.me/gigadev_channel/74 команды.