Cohere ra mắt multimodal embed 3: nâng tầm tích hợp dữ liệu văn bản và hình ảnh

• Cohere giới thiệu Multimodal Embed 3, một bước tiến mới trong AI đa phương thức, tích hợp văn bản và hình ảnh vào cùng không gian vector, giúp cải thiện đáng kể các ứng dụng AI như tìm kiếm và khuyến nghị nội dung.
• Mô hình được huấn luyện dựa trên hàng tỷ cặp dữ liệu văn bản và hình ảnh, cho phép nhận diện chính xác mối quan hệ giữa ngôn ngữ và hình ảnh. Điều này giúp việc tìm kiếm dựa trên mô tả văn bản hoặc hình ảnh trở nên nhanh chóng và hiệu quả.
• Multimodal Embed 3 được xây dựng trên cơ sở contrastive learning quy mô lớn, giúp tạo ra biểu diễn dữ liệu dày đặc và chính xác ngay cả với nội dung phức tạp.
• Các ứng dụng nổi bật bao gồm tìm kiếm liên kết đa phương thức, hệ thống khuyến nghị, gắn nhãn hình ảnh, và trả lời câu hỏi dựa trên hình ảnh.
• Mô hình tối ưu hóa cho khả năng mở rộng, cho phép xử lý hiệu quả các bộ dữ liệu lớn, đồng thời giảm chi phí vận hành nhờ tăng cường hiệu suất tính toán.
• Lợi ích thực tiễn: Các doanh nghiệp sử dụng Multimodal Embed 3 có thể cải thiện độ chính xác trong khuyến nghị nội dung, nâng cao sự hài lòng của người dùng, và tăng cường tương tác.
• So với các mô hình trước đây, Multimodal Embed 3 giúp giảm thiểu các sai sót trong khuyến nghị và cải thiện khả năng xử lý ngữ cảnh của AI, làm tăng hiệu quả của các công cụ quản lý nội dung và quảng cáo.

📌 Multimodal Embed 3 của Cohere là bước đột phá trong tích hợp dữ liệu văn bản và hình ảnh, mở ra cơ hội mới cho AI trong các lĩnh vực như tìm kiếm, khuyến nghị, và quản lý nội dung, giúp tạo ra những trải nghiệm AI gần gũi và thông minh hơn.

https://www.marktechpost.com/2024/10/23/cohere-releases-multimodal-embed-3-a-state-of-the-art-multimodal-ai-search-model-unlocking-real-business-value-for-image-data/