Algorithm design & data structure

مدل‌های متن‌باز Qwen-3 برای تولید بردار و بازچینی (Embedding و Reranker)

این مدل‌ها به‌طور خاص برای وظایف مرتبط با تولید بردارهای متنی (text embedding)، بازیابی اطلاعات (retrieval)، و بازچینی نتایج (reranking) طراحی شده‌اند و بر پایه‌ی مدل پایه‌ی Qwen3 ساخته شده‌اند.

مدل‌های Qwen3 در وظایف تولید بردار و بازچینی، در چندین معیار استاندارد، عملکردی در سطح پیشرفته و پیشگام (state-of-the-art) ارائه می‌دهند.

سری مدل‌های Qwen3 Embedding در اندازه‌های متنوعی (از ۰٫۶ میلیارد تا ۸ میلیارد پارامتر) برای هر دو کاربرد embedding و reranking ارائه شده‌اند.


https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-embedding/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

www.tgoop.com/AlgorithmDesign_DataStructuer/1788

1.8K viewsJun 6 at 19:14

مدل‌های متن‌باز Qwen-3 برای تولید بردار و بازچینی (Embedding و Reranker)

این مدل‌ها به‌طور خاص برای وظایف مرتبط با تولید بردارهای متنی (text embedding)، بازیابی اطلاعات (retrieval)، و بازچینی نتایج (reranking) طراحی شده‌اند و بر پایه‌ی مدل پایه‌ی Qwen3 ساخته شده‌اند.

مدل‌های Qwen3 در وظایف تولید بردار و بازچینی، در چندین معیار استاندارد، عملکردی در سطح پیشرفته و پیشگام (state-of-the-art) ارائه می‌دهند.

سری مدل‌های Qwen3 Embedding در اندازه‌های متنوعی (از ۰٫۶ میلیارد تا ۸ میلیارد پارامتر) برای هر دو کاربرد embedding و reranking ارائه شده‌اند.


https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-embedding/

#هوش_مصنوعی
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

BY Algorithm design & data structure