Сбер выпустил новое поколение моделей GigaEmbeddings
Они помогают быстро находить нужную информацию по смыслу — например, в поддержке клиентов, внутренних базах знаний и работе с документами.
В линейке три модели с поддержкой vLLM и SGLang. По сравнению с прошлой версией выросло качество на английском и в коде: у 3B прирост составил 14, 5 пункта. Флагман 10B-A1.8B набрал 74, 99 и занял первое место в https://mteb-leaderboard.hf.space/benchmark/MTEB(rus%2C%20v1.1) . Также ускорился инференс: 3B стала быстрее в 1, 6 раза, флагман — в 2 раза.
Команда выложила веса на GitVerse и Hugging Face. Их можно бесплатно использовать 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 .
Прочитать подробности можно в https://t.me/gigadev_channel/74 команды 📖
