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Cohere Embed 多模态嵌入模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 上提供
Cohere Embed 多模式嵌入模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 上正式推出。该模型是最新的 Cohere Embed 3 模型，它现在是多模式的，能够从文本和图像生成嵌入，使企业能够从以图像形式存在的大量数据中释放真正的价值。在本文中，我们将通过一些示例讨论这种新模型的优势和功能。
来源:亚马逊云科技 _机器学习Cohere Embed 多模态嵌入模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 上正式推出。此模型是最新的 Cohere Embed 3 模型，现已实现多模态化，能够从文本和图像生成嵌入，使企业能够从大量以图像形式存在的数据中释放真正的价值。
Amazon SageMaker JumpStart Cohere Embed 3在本文中，我们将通过一些示例讨论此新模型的优势和功能。
多模态嵌入和多模态 RAG 架构概述
多模态嵌入是一种数学表示，它不仅将来自文本的信息集成到统一的向量空间中，还将来自多种数据模态（例如产品图像、图形和图表）的信息集成到统一的向量空间中。这种集成允许在不同类型的数据之间进行无缝交互和比较。随着基础模型 (FM) 的发展，它们越来越需要能够解释和生成跨各种模态的内容，以更好地模仿人类的理解和交流。这种多模态趋势增强了 AI 系统在跨模态检索等任务中的能力，在跨模态检索中，一种模态（如文本）中的查询会检索另一种模态（如图像或设计文件）中的数据。
多模态嵌入可以通过了解用户偏好并将其与最相关的资产匹配来实现个性化推荐。例如，在电子商务中，产品图像是影响购买决策的关键因素。多模态嵌入模型可以通过视觉相似性搜索增强个性化，用户可以上传图像或选择他们喜欢的产品，系统会找到视觉上相似的商品。在零售和时尚方面，多模态嵌入可以捕捉风格元素，使搜索系统能够推荐符合特定审美的产品，例如“复古”、“波西米亚”或“极简主义”。
Cohere Multimodal Embed 3：为文本和图像企业搜索提供支持
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