Embeddings são representações vetoriais que capturam o significado de textos, facilitando tarefas como busca semântica e classificação. O uso de embeddings está se expandindo, incluindo aplicações inovadoras como a Geração Aumentada por Recuperação, que visa melhorar a qualidade das respostas de modelos de linguagem.

O modelo 'BAAI/bge-large-en-v1.5', desenvolvido pela Academia de Inteligência Artificial de Pequim, é um modelo de código aberto que se destaca por ser mais econômico e eficaz do que outros disponíveis no mercado. O artigo fornece um guia prático para gerenciar esse modelo na plataforma Replicate, que se tornou referência para execução de modelos de machine learning.

Para uma aplicação real, o artigo apresenta um exemplo utilizando o dataset SAMSum, que é amplamente utilizado para treinar e avaliar modelos de linguagem. O autor mostra como converter diálogos em embeddings utilizando o modelo BAAI e compara o desempenho em termos de tempo e custo.

1. O modelo BAAI é classificado superior ao modelo de embeddings da OpenAI.

2. Executar o modelo na Replicate é quatro vezes mais barato.

3. O dataset SAMSum contém 14k diálogos para treinamento de modelos.

4. A geração de embeddings pode ser feita a partir de listas de texto ou arquivos JSONL.

5. O artigo inclui um guia passo a passo com exemplos de código.

Os custos envolvidos são comparados com os da OpenAI, mostrando que o uso do modelo BAAI pode resultar em economias significativas, além de oferecer um desempenho superior. Esta análise demonstra a viabilidade de modelos de código aberto para tarefas de NLP, promovendo uma maior acessibilidade para desenvolvedores e pesquisadores.

- Possibilidade de reduzir custos operacionais. - Facilidade de uso com a plataforma Replicate. - Acessibilidade de dados e ferramentas para desenvolvedores.

A crescente popularidade de modelos de código aberto e a transparência que eles oferecem representam um avanço significativo na área de inteligência artificial. As inovações como essas podem democratizar a tecnologia, permitindo que mais pessoas acessem e utilizem modelos avançados de aprendizado de máquina.

O avanço dos modelos de código aberto, como o BAAI General Embedding, representa uma mudança importante no acesso e na utilização de técnicas de machine learning. Os leitores são encorajados a explorar esse modelo e a se inscrever na nossa newsletter para receber mais conteúdos atualizados diariamente sobre inovações tecnológicas.

FONTES:

1. BAAI

2. Hugging Face Hub

3. Replicate

4. MTEB Leaderboard

5. Dataset SAMSum