作為多模態(tài)人工智能技術(shù)領(lǐng)域的翹楚，Jina AI 的愿景是鋪平通往多模態(tài) AI 的未來(lái)之路。今天，Jina AI 在向著該愿景前進(jìn)的路上，達(dá)成了一個(gè)重要里程碑。我們正式發(fā)布了自主研發(fā)的第二代文本向量模型：jina-embeddings-v2，是全球唯一能支持 8K（8192）輸入長(zhǎng)度的開(kāi)源向量模型。

據(jù) MTEB 排行榜顯示，jina-embeddings-v2 與 OpenAI 的專有模型 text-embedding-ada-002 在性能方面不相上下。目前，僅 OpenAI 與 Jina AI 兩家人工智能技術(shù)公司推出了 8k 長(zhǎng)度的 Embedding 模型。

自該模型發(fā)布，迅速登上 HackerNews 榜首，并長(zhǎng)時(shí)間霸榜，在全球范圍內(nèi)引發(fā)了業(yè)內(nèi)人士的廣泛討論。

其中，“8K 長(zhǎng)度”和“開(kāi)源”這兩點(diǎn)特別受到業(yè)界的矚目，正如 HackerNews 上讀者的評(píng)論所言，支持 8k 輸入長(zhǎng)度的 jina-embeddings-v2在表達(dá)能力和計(jì)算效率之間取得了可喜的平衡，而其中的關(guān)鍵，就在于它的獨(dú)特優(yōu)勢(shì) —— 用更小的維度來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的表征。

雖然 text-embedding-ada-002 已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種不同場(chǎng)景，但其 1536 維度的輸出對(duì)于數(shù)據(jù)量巨大和價(jià)格敏感的開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)并不友好。jina-embeddings-v2 通過(guò)提供 768（base）和 512（small）兩種輸出維度的選擇，賦予了開(kāi)發(fā)者更大的靈活性。這更意味著開(kāi)發(fā)者可以實(shí)現(xiàn)更低的計(jì)算和存儲(chǔ)成本，適用于更多的實(shí)際落地的場(chǎng)景。

在 Jina AI，我們堅(jiān)信開(kāi)源技術(shù)之于創(chuàng)新、合作與社區(qū)力量的催化作用，所以 我們第一時(shí)間將模型開(kāi)源，期待和社區(qū)一起共同打造開(kāi)源 AI 生態(tài)。

向量模型與 8k 輸入長(zhǎng)度

在傳統(tǒng)的自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，通常會(huì)將文本轉(zhuǎn)化為一組數(shù)字進(jìn)行表示，也就是向量。向量模型用于生成向量表示，被廣泛應(yīng)用于檢索、分類、聚類或語(yǔ)義匹配等任務(wù)。

在大模型時(shí)代，向量模型的重要性進(jìn)一步增強(qiáng)。尤其是在檢索增強(qiáng)生成（RAG）場(chǎng)景中，它成為了一個(gè)核心組件，用于解決大模型的上下文長(zhǎng)度限制、幻覺(jué)問(wèn)題和知識(shí)注入問(wèn)題。因?yàn)榇竽Ｐ屯ǔＳ猩舷挛拈L(zhǎng)度的限制，我們需要一個(gè)有效的方法來(lái)壓縮、存儲(chǔ)和查詢大量的信息。這就是向量模型的用武之地。在 RAG 系統(tǒng)中，文檔首先被轉(zhuǎn)化為向量。隨后，大模型可以快速地查詢這些向量，找到與當(dāng)前上下文相關(guān)的文檔，再基于這些文檔生成回復(fù)。

然而，目前的大部分開(kāi)源向量模型都是僅支持最大 512 長(zhǎng)度（大約 500 個(gè)漢字）的輸入長(zhǎng)度，這使得開(kāi)發(fā)者無(wú)法表征長(zhǎng)文本的語(yǔ)義。jina-embeddings-v2 支持最大 8k 長(zhǎng)度的輸入，突破了長(zhǎng)文本向量表示的瓶頸，讓開(kāi)發(fā)者可以更自由的對(duì)文本信息進(jìn)行不同語(yǔ)義顆粒度的完整表示，從而更精準(zhǔn)的表示文本語(yǔ)義。這不僅可以幫助開(kāi)發(fā)者提高 RAG 場(chǎng)景下大模型回復(fù)的準(zhǔn)確性，而且適用于各種處理長(zhǎng)文本的場(chǎng)景，例如處理數(shù)十頁(yè)的報(bào)告綜述、長(zhǎng)篇故事推薦等。

與 text-embedding-ada-002 模型對(duì)比測(cè)試

與 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 相比，jina-embeddings-v2 展現(xiàn)出不俗的實(shí)力。下表為兩模型的性能對(duì)比。

值得注意的是，jina-embeddings-v2 在文本分類任務(wù)、檢索任務(wù)、檢索重排任務(wù)、和文本摘要任務(wù)上的得分都超過(guò)了 text-embedding-ada-002。

擁抱開(kāi)源

OpenAI 已經(jīng)為我們展示了 8K 上下文長(zhǎng)度模型的潛力，但 jina-embeddings-v2 不僅與其齊頭并進(jìn)，還做出了更大膽的決策：完全開(kāi)源！這意味著任何人都可以使用、修改和進(jìn)一步優(yōu)化這款模型。

不僅如此，當(dāng)我們與 OpenAI 的模型進(jìn)行直接比較時(shí)，jina-embeddings-v2 在多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)上展現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。考慮到 jina-embeddings-v2 是開(kāi)源的，我們堅(jiān)信通過(guò)社區(qū)的集體智慧和努力，我們將有機(jī)會(huì)超越目前的標(biāo)桿。

正是因?yàn)槲覀儓?jiān)信開(kāi)放和共享的價(jià)值，我們希望與全球的研究者、工程師和 AI 愛(ài)好者共同努力，不斷完善和推進(jìn)這款模型。我們也在計(jì)劃中繼續(xù)拓展功能，例如提供更多語(yǔ)言的支持，以及開(kāi)發(fā)更為強(qiáng)大的 API 平臺(tái)。

特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)

全新的向量模型發(fā)布，再次證明了我們?cè)诩夹g(shù)創(chuàng)新上面的決心，jina-embeddings-v2 并非對(duì)前代模型的簡(jiǎn)單修訂，而是經(jīng)過(guò)了深入研發(fā)和優(yōu)化后的全新設(shè)計(jì)，我們團(tuán)隊(duì)付出了很多努力，從數(shù)據(jù)收集、處理再到模型調(diào)優(yōu)，使得 v2 模型在性能表現(xiàn)上有了質(zhì)的飛躍。

此外，jina-embeddings-v2 支持 8K 輸入長(zhǎng)度，與其他領(lǐng)先的向量模型相比，在長(zhǎng)文本任務(wù)中展現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢(shì)，突顯了其擴(kuò)展上下文長(zhǎng)度的實(shí)際價(jià)值。這一特點(diǎn)也為很多實(shí)際應(yīng)用提供了更多可能性，比如法律文件解讀、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)研究、深入的文學(xué)分析、金融數(shù)據(jù)洞察和聊天機(jī)器人的應(yīng)答優(yōu)化等等。

對(duì)于想要使用 jina-embeddings-v2 的開(kāi)發(fā)者和研究者，我們?cè)?Huggingface 平臺(tái)上提供了兩種規(guī)模的模型，以適應(yīng)不同場(chǎng)景和需求：

jina-embeddings-v2-base-en

大小：0.27G(fp16)，0.54G(fp32)

參數(shù)數(shù)量：1.37 億

適用場(chǎng)景：適合處理需要高精度的大型任務(wù)

jina-embeddings-v2-small-en

大小：0.07G

參數(shù)數(shù)量：0.33 億

適用場(chǎng)景：特別為輕量級(jí)的應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)計(jì)，如移動(dòng)端應(yīng)用或那些計(jì)算能力有限的設(shè)備上的任務(wù)

回顧本次發(fā)布?xì)v程，Jina AI 創(chuàng)始人兼 CEO 肖涵博士說(shuō)：

“在 AI 技術(shù)快速發(fā)展的今天，始終保持前沿并向公眾開(kāi)放最新研究成果是我們的核心追求。有了 jina-embeddings-v2，我們達(dá)成了一個(gè)重要的里程碑。我們不僅開(kāi)發(fā)了全球首款開(kāi)源 8K 上下文長(zhǎng)度的模型，而且其性能能夠與 OpenAI 這樣的行業(yè)巨頭相匹敵。Jina AI 的目標(biāo)很明確：我們希望推動(dòng) AI 民主化，讓更多的人能夠使用且受益，而不只是那些擁有大量資源的大公司。今天，我可以很自豪地說(shuō)，我們朝著這一愿景邁出了堅(jiān)實(shí)的一步。”

展望未來(lái)

Jina AI 深信開(kāi)源的魔力，并致力于為 AI 社區(qū)構(gòu)建前沿且易于接入的工具。接下來(lái)，我們還會(huì)推動(dòng)以下幾項(xiàng)重要工作：

分享學(xué)術(shù)成果：為了讓社區(qū)更好地了解 jina-embeddings-v2 的性能和特點(diǎn)，團(tuán)隊(duì)將很快發(fā)布一篇詳細(xì)的學(xué)術(shù)文章，深入介紹模型的技術(shù)細(xì)節(jié)，以及和其他模型的比較分析。

API 平臺(tái)：我們正在努力構(gòu)建一個(gè) Embedding API 平臺(tái)，其功能和 OpenAI 類似，幫助用戶能夠根據(jù)自己的需求，更輕松地使用我們的向量模型。

多語(yǔ)言支持：Jina AI 正著手引入多語(yǔ)種，下一步計(jì)劃推出德文/英文以及中文/英文雙語(yǔ)模型，并進(jìn)一步增強(qiáng)我們模型的能力。

編輯：黃飛