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En un mundo interconectado, la comunicación eficaz en múltiples idiomas y medios es cada vez más importante. La IA multimodal enfrenta desafíos al combinar imágenes y texto para una recuperación…
Crear un espacio semántico común donde las consultas y los elementos se puedan representar como vectores densos es el objetivo principal de la recuperación basada en incrustación. En lugar de…
Los modelos de incrustación de texto se han vuelto fundamentales en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Estos modelos convierten el texto en vectores de alta dimensión que capturan relaciones…
La generación aumentada de recuperación (RAG) es un paradigma popular que proporciona conocimiento adicional a los modelos de lenguaje grandes (LLM) a partir de una fuente externa de datos que…
Nomic AI ha presentado recientemente dos lanzamientos importantes en modelos de integración multimodal: Visión integrada Nomic v1 y Visión integrada Nomic v1.5. Estos modelos están diseñados para proporcionar incrustaciones de…
El principal desafío en la incrustación de texto en el procesamiento del lenguaje natural (PNL) radica en desarrollar modelos que puedan funcionar igualmente bien en diferentes idiomas. Los modelos tradicionales…
En el panorama cambiante del procesamiento del lenguaje natural (PNL), la capacidad de captar y procesar contextos textuales extensos es primordial. Los avances recientes, como lo destacan Lewis et al.…
Nomic AI lanzó un modelo de integración con un proceso de capacitación de varias etapas. Incrustar nómico, un modelo de incrustación de texto de código abierto, auditable y de alto…
Los MLLM, o modelos de lenguajes grandes multimodales, han avanzado últimamente. Al incorporar imágenes en modelos de lenguaje grandes (LLM) y aprovechar las capacidades de los LLM, los MLLM demuestran…
Investigadores de la Universidad de Pensilvania, la Universidad de Washington y Tencent AI Lab proponen un codificador de suboraciones, un modelo de incrustación contextual aprendido de manera contrastiva que genera…