Cohere发布首款图文混合搜索模型：Embed 3

Cohere 最近发布了 Embed3 模型，旨在增强文本嵌入的质量，使其在多种自然语言处理任务中表现更出色。该模型旨在提高文本表示的准确性和效率，为各种应用提供更强大的支持。它能够捕捉文本的细微差别，从而改善搜索、分类和聚类等任务的效果。

简单来说，该服务能够处理各种格式的多媒体文件，例如 PNG、JPEG、WebP 和 GIF 等常见的图像格式，并且保证图片尺寸不超过5MB。通过这项服务，用户可以将多媒体内容转化为嵌入信息，方便在各类应用中使用。

从技术角度来看，该服务可以提取图像的关键特征，并将其转化为适用于机器学习模型的数值表示。这些数值表示可以被嵌入到 Base64 编码的文本 URL 中，便于存储和传输。

值得一提的是，即便使用相对较小的嵌入尺寸（例如低于 100 个维度），也能获得出色的性能，这在资源受限的环境中非常有利。除了 Cohere 提供的云平台外，该模型还可以在 Amazon Azure 和 SageMaker 等平台上运行。这个 Transformer 架构的模型已经过优化，可以使用低至 5 个 A100 GPU 进行微调。

总的来说，这个嵌入模型的目标是为各种规模的企业提供更强大的自然语言处理能力，与 Google 和 OpenAI 等公司提供的类似服务展开竞争。它旨在提升现有信息检索系统的性能，并促进新一代人工智能应用的发展，包括语义搜索、推荐系统和知识图谱等。